codemem

Name: codemem
Author: jeang42

von jeang42Version 0.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.jeang42/codemem

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Shared memory for coding agents: projects, reusable code, sessions and commits across machines

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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: Streamable HTTP
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: CODEMEM_DATA, CODEMEM_DB, CODEMEM_HOST, CODEMEM_PORT, OLLAMA_URL, CODEMEM_EMBED, GIT_ROOT

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add codemem --env CODEMEM_DATA=your-value --env CODEMEM_DB=your-value --env CODEMEM_HOST=your-value --env CODEMEM_PORT=your-value --env OLLAMA_URL=your-value --env CODEMEM_EMBED=your-value --env GIT_ROOT=your-value -- uvx codemem-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": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "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": {
    "codemem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "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

CODEMEM_DATA env
Directory for the database and backups
CODEMEM_DB env
Path to the SQLite database (overrides CODEMEM_DATA)
CODEMEM_HOST env
Address to bind. The server has no authentication; use 127.0.0.1 unless the network is trusted
CODEMEM_PORT env
Port for MCP (/mcp) and the web UI. The transport URL assumes 8055
OLLAMA_URL env
Ollama base URL for embeddings (semantic search). Without it, search is BM25 only
CODEMEM_EMBED env
Set to false to disable embeddings entirely
GIT_ROOT env
Directory of bare git repos to read for the commit feed

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 jeang42 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 7247 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 48 % der anderen 7247 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7247 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 codemem 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 (0.1.0) kam vor 42 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 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:★ 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 heute

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 letzten Monat

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.

codemem

Your coding agents keep rebuilding what you already have. codemem remembers what they built, across every project and every machine, and scores each piece on evidence of whether it worked.

It is an MCP server for Claude Code and other MCP clients. It knows what projects exist, where they live, what reusable pieces they contain, what each session did and decided, every commit pushed to the git host, and how to do recurring things. Everything is searchable from any machine, from an agent, or from the web UI. It is written to *during* work, not after.

One Python process, SQLite, no external services required.

What makes it different

Inventory scripts snapshot a directory and you read the report once. Registries list what people published. codemem does neither.

Trust from evidence, not from stars. Every project and asset gets a computed score from how recently it changed, how much work went into it, whether it is actually deployed and running, whether anything else imports it, and whether a human vouched for it. verify records "I ran it today and it works" and restarts the freshness clock. Scores are recomputed on every sync, so they decay when you stop touching something.
It finds the copies you forgot. Discovery mines every repo at HEAD for scripts, modules, service units, Dockerfiles and MCP servers, hashes their functions, and links repos that share code. It will tell you that you wrote the same retry wrapper in three places.
Agents feed it automatically. A session hook records what each Claude Code session did, and gives the next session a brief on the project it just opened. The catalogue builds itself.
Maturity is a first-class label. authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, each with a reason. Search ranks by it, and you can exclude the ratings you should not build on.
Your code stays where it is. codemem stores metadata: names, descriptions, imports, symbols, function hashes, commit records. It does not copy your source anywhere.

Endpoints

Endpoint	What
`http:// :8055/mcp`	MCP (streamable HTTP) for Claude Code and other MCP clients
`http:// :8055/`	Web UI: search, projects, assets, notes, activity, docs. Dark mode.
`http:// :8055/api/…`	JSON API used by the UI (see docs/architecture.md)
`http:// :8055/health`	liveness

Normally runs on the git host, the machine holding the bare repos, so it can read them directly.

Security: codemem has no authentication. It is built for a trusted network, and anyone who

can reach the port can read and write everything. Do not expose it to the internet without an

authenticating proxy in front of it. See docs/architecture.md.

Requirements

Python 3.11 or newer, and git. Optional: a git host with bare repos for the commit feed, Gitea for descriptions and web links, and Ollama for semantic search, drafted descriptions and the review pass. Everything works without the optional pieces; search falls back to BM25 alone.

Why

A developer with many project folders across several machines has no way for a new Claude Code session to know that a retry wrapper, a Gradio helper, a GPU monitor or a data pipeline already exists somewhere. So they get rebuilt. Snapshot inventory scripts (run, read, forget) do not fix that. codemem is the live, writable layer: it is written to during work, not after.

The content is whatever is there. codemem does not filter or judge. Each project carries an audience: unrestricted (the default), professional, or employer, so a search or a view can exclude one when the context calls for it. Nothing is hidden unless asked, with one exception: cloned third-party repos are marked origin = vendor and stay out of search and lists until you ask for them. See docs/USER_GUIDE.md.

Install from PyPI

The package is codemem-mcp; the command it installs is codemem.

pip install codemem-mcp # or: uv tool install codemem-mcp / pipx install codemem-mcp codemem serve # MCP at http://localhost:8055/mcp, web UI at http://localhost:8055/

uvx codemem-mcp serve # or run it without installing

Data goes to ~/.codemem/ unless CODEMEM_DB or CODEMEM_DATA says otherwise. Register it with Claude Code:

claude mcp add --transport http --scope user codemem http://localhost:8055/mcp

That is the server alone. For the systemd units, the commit feed and the session hooks, use the quick start below from a clone of the repository.

Run with Docker

docker build -t codemem . docker run --rm -p 127.0.0.1:8055:8055 codemem # throwaway database docker run -d -p 127.0.0.1:8055:8055 -v codemem-data:/data codemem # keep it in a volume

No authentication. Anyone who can reach the port can read and write everything. Keep the

127.0.0.1: in -p: a bare -p 8055:8055 publishes the port on every interface, and Docker's

port rules bypass most host firewalls.

The image needs none of the optional pieces: embeddings are off (CODEMEM_EMBED=0) and there is no git host. Pass -e OLLAMA_URL=... -e CODEMEM_EMBED=1 to turn semantic search on.

Quick start

Server (once, on the git host):

./install.sh # venv, user-scope systemd units, seed, backfill, gitea, scan, embed

Client (each machine, once):

CODEMEM_URL=http:// :8055 client/install-client.sh # Linux/macOS: MCP server + SessionStart/SessionEnd hooks client\install-client.ps1 # Windows PowerShell (set $env:CODEMEM_URL first)

Then in any Claude Code session the codemem tools are available and every session starts with a brief of the current project (if codemem knows it) and ends with an automatic session record.

What Claude sees

Tool	Use
`search`	hybrid BM25 + embedding search over everything. First call before building anything
`project_brief`	everything about one project, by name or working directory
`list_projects`	filter by status, tag, machine, audience, visibility
`update_project`	description, purpose, status, tags, audience, origin (own/vendor), visibility, maturity
`register_asset`	record a reusable script/module/prompt/skill/service with a one-line usage
`find_assets`	search or list assets by kind/tag/project, or by imported library
`log_session`	what was done, decided, used, abandoned, and what is next
`add_note`	decision, howto, resource, issue, idea
`delete_note`	remove a note written by mistake, with its index and embedding rows
`link_items`	project uses / could-reuse / supersedes / derived-from another
`rate`	maturity: authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, with a why
`verify`	"I ran it today and it works": restarts the computed trust score's freshness clock
`handoff` / `list_handoffs`	track one implementation replacing another through candidate, shadow, verified, promoted
`howto`	how to publish, add a machine, use codemem, plus whatever docs are ingested
`activity`	commits and sessions across all machines, last N days
`add_scan_root` / `scan_path`	register a directory to scan; scan now (server machine)
`stats`	counts, machines, index coverage
`help`	workflow, tool list, label vocabularies. Also `/codemem` in Claude Code, `/codemem` searches

Where the data comes from

Git host: every bare repo in GIT_ROOT is backfilled; a post-receive hook posts each push to /ingest/push so new commits appear within seconds. See docs/git-commit-feed.md.
Gitea (optional): descriptions, topics and web URLs, via its API with a read token.
Local scan: project directories under registered roots, per machine. On the server this is automatic; other machines run client/codemem_agent.py once a root is registered.
Discovery: every own repo is mined at HEAD for scripts, modules, units, Dockerfiles, prompts and MCP servers, recorded as auto-discovered assets, with shared-code links between repos.
Docs: markdown from CODEMEM_DOC_SOURCES (this repo by default), re-hashed every sync.
Claude Code: session records from the hook, plus whatever Claude writes with the tools.
Local model (optional, via Ollama): embeddings for semantic search, drafted descriptions, and a targeted review of near-duplicate functions and thinly described code.

Layout

codemem/ the server package config.py every tunable, env-overridable db.py schema, connection, single FTS5 index store.py all writes (keeps the index in step) search.py BM25 + Ollama embeddings, reciprocal rank fusion gitsync.py bare-repo backfill, push ingest, push.log, Gitea scan.py project discovery + location records discover*.py asset discovery, shared-code linking (core is shared with the remote agent) trust.py computed trust scores review.py targeted model review describe.py model-drafted project descriptions knowledge.py doc ingest, howto/asset seed server.py MCP tools, HTTP routes, JSON API cli.py serve | backfill | gitea | docs | seed | scan | embed | reindex | backup | sync | discover | review | trust | describe | purge web/ the single-file web UI (+ vendored marked.js) client/ hook, remote scan agent, slash command, per-OS installers systemd/ user-scope units: service, sync timer (6h), backup timer (02:45) docs/ user guide, architecture, git-commit-feed, clients, operations, publishing, python-vs-typescript server.json MCP Registry entry (PyPI package codemem-mcp) glama.json Glama listing maintainers Dockerfile container image: throwaway /data, no optional services

Storage: $CODEMEM_DB (default ~/.codemem/codemem.db, SQLite, WAL). Backups: $CODEMEM_BACKUP_DIR (default ~/.codemem/backups/).

Status and contributing

Extracted from a system that has been running daily against 165 projects, 735 assets and 2,000+ commits across three machines. It is stable for that use, but it has had one operator, so expect rough edges the moment your layout differs from that one. Issues and pull requests welcome; please open an issue before a large change so we can agree on the shape. See CONTRIBUTING.md for how to run it locally and the two rules that are not negotiable, and SECURITY.md for what it stores and how to report a vulnerability.

Run scripts/smoke.sh before pushing: it boots the server against a throwaway database and checks that health, the web UI, the JSON API and the schema all come up.

License

Apache License 2.0. See LICENSE.

codemem

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

codemem

What makes it different

Endpoints

Requirements

Why

Install from PyPI

Run with Docker

Quick start

What Claude sees

Where the data comes from

Layout

Status and contributing

License