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

Fidelis Memory

von hermes-labs-aiVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.hermes-labs-ai/fidelis-memory

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Recall locally stored agent memories through an MCP-compatible host.

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).
  • Das trägst du selbst ein: FIDELIS_PORT

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "fidelis-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fidelis-memory",
        "fidelis",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "FIDELIS_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add fidelis-memory --env FIDELIS_PORT=your-value -- uvx fidelis-memory fidelis mcp serve

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "fidelis-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fidelis-memory",
        "fidelis",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "FIDELIS_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "fidelis-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fidelis-memory",
        "fidelis",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "FIDELIS_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • FIDELIS_PORT env
    Port of the local fidelis-server process (default: 19420).

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 10. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto hermes-labs-ai 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 5832 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 43 % der anderen 5832 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5832 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 Fidelis 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 (0.2.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert heute

Computer oder Cloud

Codebase Memory

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

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 23 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

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

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

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.

Fidelis Memory

Your agent can forget a summary. Fidelis brings back the note.

Local memory for Codex, Claude Code, and other agents: save text across sessions and retrieve the original passage when it matters.

by Hermes Labs

PyPI · Connect an agent · Technical reference

A project summary might say “billing migration rolled back.” The original note says why it failed and do not retry until the idempotency fix is verified. When your next session depends on that condition, the missing sentence matters.

Fidelis stores your Markdown and text notes and retrieves their stored wording. Its default retrieval does not ask a generative model to rewrite your memory.

Try it with one note

This path supports Python 3.10+, macOS or Ubuntu, and a local Ollama service. Start Ollama if needed (ollama serve in a separate terminal). No model API key is required. The current release is 0.3.0rc1.

ollama pull nomic-embed-text

python3 -m venv ~/.venvs/fidelis source ~/.venvs/fidelis/bin/activate python3 -m pip install "fidelis-memory[hybrid]==0.3.0rc1" fidelis init

demo_dir=$(mktemp -d) cat > "$demo_dir/atlas.md" <<'NOTE' Atlas billing migration: Duplicate charges appeared in staging. Rolled back. Do not retry until the idempotency fix is verified. NOTE

fidelis watch "$demo_dir" --once fidelis recall-hybrid "Atlas billing migration retry condition" --tier zero_llm

fidelis watch and fidelis recall-hybrid use the background service started by fidelis init.

Look for both the rollback and the retry condition in the retrieved text. This is retrieval of a saved note, not a generated answer. For your own files, replace "$demo_dir" with a notes directory. If retrieval fails, run fidelis health and confirm Ollama has nomic-embed-text available. Keep the virtual environment after fidelis init; the background service uses it.

What this changes on your machine: fidelis init installs a per-user background service (launchd on macOS, systemd --user on Linux) that starts fidelis-server automatically at login. fidelis watch sends the note to that server, which saves it in the local store at ~/.cogito/store by default, not in the temporary demo directory. fidelis recall-hybrid also queries that same running server and searches the whole shared store, so its results can include notes you saved earlier, not only the demo note. The watcher also records ingested files in ~/.fidelis/watched.json. To remove the default service on macOS, run fidelis init --uninstall; it stops the service and deletes the launchd plist only. On Linux, find the installed unit with systemctl --user list-unit-files '*fidelis-server*', then run systemctl --user disable --now , delete that unit file from ~/.config/systemd/user/, and run systemctl --user daemon-reload. Neither path deletes your data. The store is shared by everything you save with Fidelis, so deleting ~/.cogito/store erases all of it, not just the demo note; do that only on a throwaway install. Also delete the temporary demo directory ($demo_dir), and ~/.fidelis/watched.json if you want its record of the file path gone.

Connect an agent

Once the note is retrievable locally, install the MCP connection for your client:

fidelis mcp install --client codex

Or, for Claude Code:

fidelis mcp install

Restart the client and try: “Use Fidelis to find my Atlas billing migration note. What must happen before we retry? Quote the relevant text.”

The client gets tools to recall, store, correct, fetch, and inspect memory. It decides when to call them; installing the connection does not make every turn recall automatically. Other clients and uninstall commands include Cursor, Gemini CLI, Copilot CLI, and OpenClaw. A separate Pi extension provides prompt-time recall.

What Fidelis preserves

  • Original wording. watch, store, and other verbatim write paths keep the text you supplied, so retrieval can return the condition that a summary might omit.
  • Local retrieval. Fast vector search is the default MCP recall path. Explicit hybrid search combines keyword and vector results without a generative LLM at its zero_llm tier; local embeddings still require Ollama.
  • Corrections over time. A correction can supersede a prior record without erasing it. Recall can show validity and historical status instead of silently replacing the old note.

Fidelis also has optional extraction and model-assisted routes. Those can transform or filter inputs; use the verbatim path when the original wording is the point. Retrieved text can still be wrong or out of date, and your agent's model provider may see it when answering.

Current scope

Fidelis 0.3.0rc1 is a single-machine pre-release, not a hosted team memory service. The LongMemEval-S retrieval run measured whether the redesigned default path retrieved material across 470 questions; it did not measure answer accuracy. See the results, user-fit guide, and security policy for deeper detail.

Full reference · Upgrade notes · Contribute · Changelog

Apache-2.0. Hermes Labs builds agentic infrastructure for autonomous systems.

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