Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

codeagent-memory

von HanochZhuVersion 0.1.6i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.HanochZhu/codeagent-memory

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "codeagent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto HanochZhu bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 84 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7220 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist codeagent-memory sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.6) kam vor 7 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert vor 3 Tagen
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert vor 44 Tagen
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

cam

English · 中文 · 日本語 · 한국어 · العربية · 🌐 Website

A local multi-turn conversational memory system purpose-built for coding agents

Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI

Kernel written in Rust

Contents

  • Why cam?
  • Get Started
  • Key Features
  • How It Works
  • Agent Workflow
  • CLI Reference
  • Memory Rules
  • Configuration
  • Benchmarks
  • Supported Agents
  • Supported Languages
  • Supported Platforms
  • License

Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明


Why cam?

When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.

`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:

PlaneWhat it storesHow the agent uses it
Code GraphTree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/calleesls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps
Memory TreeProject facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habitsrecall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes)

One binary, two interfaces: The main agent calls cam over MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share .cam/cam.db on disk, 100% local, zero API cost.


Get Started

Option 1: One-Sentence Agent Install (Recommended)

Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:

Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.

How each IDE / agent handles this prompt

EnvironmentWhat to do
Cursor / Windsurf / Claude Code / CodexPaste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config
VS Code (Copilot / Continue / Cline)Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled
JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand)Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal

Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.


Option 2: Manual Setup
1. Install the CLI

Requires a Rust toolchain:

cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked

cam --help

Alternative: Build from local clone or run via Docker

From a local clone:

git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

cd codeagent_memory cargo install --path . --locked

Docker (no Rust toolchain required):

docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

2. Index & query your project
cd your-project

cam index # parse repo into .cam/cam.db

Query the code graph

cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)

Query & write to the memory tree

cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md

cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.

3. Connect MCP for the main agent

Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):

{

"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }

See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.

The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.


Key Features

FeatureDetails
SQLite Code GraphTree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation
Virtual Pathssrc/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly
Live Incremental Synccam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save
Hybrid Recall (RRF)Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$)
Revision Chains & Tree--parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically
Ebbinghaus RetentionRetention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history
Dual Interface (MCP + CLI)Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell
100% Local & PrivateZero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings
9 LanguagesRust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C#

How It Works

  1. Extract — tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.
  2. Surgical Read — Agents navigate via virtual paths (ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.
  3. Hybrid Recall — recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.
  4. Write-Back — When an agent solves a non-trivial task, it extracts atomic facts so each add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.

Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.


Agent Workflow

Every coding task follows the same four-step loop:

  1. Recall first — Query cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.
  2. Ensure indexed — If graph tools return not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.
  3. Walk the graph — On a memory miss, locate symbols with find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.
  4. Write back — Persist newly discovered architecture facts or fixes with cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.
RoleInterfaceTypical Usage
Main Agent (Chat / IDE session)MCP (cam mcp)Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly
Subagent (Task / explore / CLI)CLI (cam --json)Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools)

Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.


CLI Reference

Code Graph Commands
CommandDescription
cam indexParse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed)
cam syncIncrementally update the graph for modified files using content hashes
cam watch [--debounce-ms N]Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync)
cam ls [virt_path]List directories, files, or symbols inside a file
cam read [--full]Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N]Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes)
`cam ref --dir in\out [--file S] [--kind K] [--scope D]`1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names
Memory Commands
CommandDescription

| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis

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