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

Project Memory MCP

von kaaustubhVersion 1.6.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.kaaustubh/project-memory-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Persistent memory for AI coding agents — past bugs, decisions, and your corrections, in your repo.

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: PROJECT_MEMORY_ROOT

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "project-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add project-memory --env PROJECT_MEMORY_ROOT=your-value -- npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp

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": {
    "project-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_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": {
    "project-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_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

  • PROJECT_MEMORY_ROOT env
    Absolute path to the folder that holds your projects (the memory root). Defaults to the parent of the script if unset, so set it when running via npx.

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto kaaustubh 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 7249 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 19 % der anderen 7249 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7249 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 Project Memory MCP 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 (1.6.0) kam vor 4 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 Node.js 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.

project-memory MCP server

A small, local MCP server that gives AI agents (Claude Code, Cursor, VS Code / GitHub Copilot, …) a shared, persistent memory of the projects in a code folder — what each project is, decisions made, and every bug/issue faced during development.

It is stateless: every tool reads/writes plain files on disk, so multiple clients (and multiple machines) share one source of truth.

The model

LayerLives inAuto-loaded into context?For
Project memory /AGENTS.md✅ yes (via CLAUDE.md → @AGENTS.md)identity, stack, run cmds, concise decisions/learnings — keep lean
Issue log /issues.jsonl❌ nohigh-volume bug/issue history — fetched on demand

Design rule: durable, low-volume facts go in AGENTS.md (auto-loaded). High-volume history (bugs) goes in issues.jsonl (queried via search_issues). This keeps the always-loaded context small while keeping everything searchable.

Works even where MCP is locked down

Some orgs disable third-party MCP servers via policy (e.g. GitHub Copilot's MCP allowlist enforcement). Because the memory is plain files, not a service, the core value survives that:

  • The memory itself is just files. AGENTS.md is auto-loaded by the editor reading it — no MCP call involved — so a project's identity, decisions, learnings, and preferences still land in the agent's context.
  • The policy is Copilot-scoped and per-client. It doesn't affect the same server in Claude Code or Cursor, and orgs running *allowlist / registry-only* mode can permit it — this server is published to the official MCP Registry (io.github.kaaustubh/project-memory-mcp).

Only the interactive tools (log_issue, search_issues, …) go over the MCP channel; the file-based memory keeps working without it.

Tools

  • list_projects, get_project, search_memory — read project memory
  • append_decision, append_learning — append a dated bullet to AGENTS.md
  • remember_preference — turn a correction / stated habit into a remembered pattern (## Preferences in the root AGENTS.md for a global habit, or a project's for a local one); rides the auto-load, so it comes back next session
  • log_issue — record a bug/problem → issues.jsonl
  • search_issues — "have we hit this before?" across all projects (field-scoped; optional tags filter)
  • list_open_issues, resolve_issue — track / close bugs
  • sync_registry — reconcile the root AGENTS.md projects table with what's on disk (adds rows for new projects, flags stale ones)
  • find_by_file — given a file path, surface the issues + decisions/learnings that touch it ("why is this code like this?")
  • start_initiative, get_initiative, list_initiatives, update_initiative — track a named, multi-session effort (a codename, a plan, an evolving todo list) so it's resumable from any future session by name, not just within the one that started it; see Initiatives below
  • check_in, check_out — stamp the start/end of the working day and record a standup summary composed from evidence harvested off disk (git commits across every repo, uncommitted WIP, memory writes, initiative progress); the next morning's check_in hands the summary back — that's your standup. Print it any time, no agent needed: npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp standup

You don't call these directly — you talk to your agent in natural language and it picks

the tool. See Using it day to day below for what to actually say.

Using it day to day

Most of it runs itself: opening a project auto-loads its AGENTS.md (the agent already knows the project), and capture is proactive (plus the optional Stop hook). Your job is mainly to pull memory at the right moments. Just talk to your agent:

WhenSay something likeWhat fires
Before debugging anything*"Have we hit this before? "*search_issues across all projects
Starting something you've done elsewhere*"How did I do Stripe webhook verification in any project?"*search_memory (cross-project)
Landing on confusing code*"Why is index.js like this? Check the memory."*find_by_file
You made a real decision / fixed a real bug*(nothing — it logs on its own and tells you)*append_decision / log_issue
You correct how the agent works*"No, always run the typecheck before committing — remember that."*remember_preference (global or per-project)
Triage*"What's still open across my projects?"*list_open_issues
A bug is fixed*"Resolve pulse_stripe-004 — fixed by …"*resolve_issue
Added a new project*"Sync the registry."*sync_registry

The one habit that matters: make *"have we hit this before?"* reflexive before every debugging session. That's where a memory tool earns its keep; the rest the system handles.

Capture is confirming, not silent — when the agent logs something it tells you in one line. Correct it freely: *"don't log that"*, or *"actually, log this too."*

Escape hatches: PROJECT_MEMORY_HOOK=off silences the Stop hook for one session; uninstall-hook removes it entirely.

Install (npm — recommended)

From your code/projects folder, run:

cd ~/code            # the folder that holds your projects

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install

That registers the server, using the current directory as your projects root, with every client that has an MCP config location on this machine:

ClientConfig written
Claude Codeuser scope, via claude mcp add
Cursor~/.cursor/mcp.json
VS Code / GitHub Copilot Chatuser-profile mcp.json (applies to every workspace)
GitHub Copilot CLI~/.copilot/mcp-config.json (or $COPILOT_HOME)
JetBrains Copilot plugin (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, …)~/.config/github-copilot/intellij/mcp.json
Visual Studio (Windows)%USERPROFILE%\.mcp.json — global, all solutions
Kimi Code CLI~/.kimi-code/mcp.json (or $KIMI_CODE_HOME)
Gemini CLI~/.gemini/settings.json
OpenAI Codex CLI~/.codex/config.toml (the only non-JSON client — merged as TOML)
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

Each write merges into the existing file (other MCP servers you've already configured are left alone) and is independently best-effort — a client that isn't installed on this machine is silently skipped, the rest still get registered. Restart whichever app(s) you use, then ask your agent *"set up project memory for this folder"* to scaffold AGENTS.md for each project.

Copilot surfaces (VS Code, CLI, JetBrains, Visual Studio): tools only run in

Agent mode, and config changes need a restart to take effect.

No clone, no global install — the MCP config just runs npx, which fetches and runs

the latest version on demand.

Team memory (beta signup): want this memory shared across your team instead of

just your machine? Register your interest: https://github.com/kaaustubh/project-memory-mcp/issues/1

From source instead
git clone https://github.com/kaaustubh/project-memory-mcp.git ~/code/.memory-server

cd ~/code/.memory-server && ./install.sh

How it works (after install)

A common question: *"once I install it, does it just start doing things?"* Not quite — the server is passive. Here's the actual flow:

  1. Restart your editor. MCP servers are loaded at startup, so the server only becomes available the next time you launch Claude Code / Cursor / VS Code.
  2. Push layer (automatic, not the server): when you open a project, the editor reads AGENTS.md (via CLAUDE.md → @AGENTS.md) into the model's context for you. This is why the agent "just knows" what your project is — it's a built-in editor feature.
  3. Pull layer (the server, on request): the server announces its tools and then waits. It does nothing on its own. The agent calls a tool only when it's relevant — e.g. you say *"log this bug"* or *"have we hit this before?"*, or the model decides a tool is useful. There's no background process or scanning.

Day one is empty. A fresh setup has no AGENTS.md files yet, so the auto-load has

nothing to load and log_issue will refuse until a project's memory exists. Bootstrap

once by asking your agent: *"set up project memory for this folder"* — it creates the

AGENTS.md files. After that, everything works.

In short: a convention (auto-loaded files) + a tool the agent chooses to use + a one-time setup. No magic, no daemon.

Proactive capture (you don't have to say "log this")

The server ships a standing capture policy (sent to the client on connect, plus directive tool descriptions), so the agent records things on its own instead of waiting for you to ask:

  • Before debugging a reported error → it checks search_issues for a prior fix.
  • After fixing a non-trivial bug → it calls log_issue.
  • After a real decision or a durable gotcha → append_decision / append_learning.
  • After you correct how it works or state a habit → remember_preference, so the one-time correction becomes a pattern it brings back next session.

It's proactive but not silent: the agent tells you in one line what it recorded, asks when unsure rather than logging noise, and skips trivia and secrets. You can always override — "log this", or "don't bother". The standing policy is best-effort (it depends on the model following it); for a hard guarantee, add the opt-in Stop hook below.

Guaranteed capture (opt-in Stop hook)

The standing policy can be forgotten mid-session. The Stop hook makes capture non-optional: when the agent tries to end a turn, it runs once and blocks the stop to ask for one capture pass when either (a) real work happened (file edits or a commit) and nothing was written to project memory, or (b) you corrected how it works and no preference was saved. If memory was already written, or nothing changed and you didn't correct it, the hook stays silent and lets the turn end.

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install-hook    # turn it on (then restart Claude Code)

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp uninstall-hook # turn it off

  • Off by default — plain install does not add it; you enable it explicitly.
  • No loops — it fires at most once per turn (guarded by stop_hook_active), then lets the agent stop.
  • Per-session kill switch — set PROJECT_MEMORY_HOOK=off to disable without uninstalling.
  • Cost — it adds one extra model turn only on sessions that changed code but logged nothing, or where you corrected the agent and no preference was saved; silent otherwise.

Automatic recall (opt-in UserPromptSubmit hook)

Capture is only half the loop — the other half is *remembering to look*. The recall hook closes it: every time you submit a prompt, it matches your request against your issue history and decisions/learnings/preferences, and silently injects the strongest hits as context. So a prior fix or decision surfaces without you (or the agent) remembering to search — the "have we hit this before?" habit becomes automatic.

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install-recall    # turn it on (then restart Claude Code)

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp uninstall-recall # turn it off

  • Semantic matching (when available) — if the optional embeddings model (@xenova/transformers) is installed, recall matches by meaning, so *"the build is broken"* still surfaces an issue logged as *"compile failure"* even

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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