Memory Fts

Name: Memory Fts
Author: kurovu146

von kurovu146Version 1.0.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.kurovu146/memory-fts

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Long-term memory for Claude Code with SQLite FTS5 search and BM25 ranking

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: 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: MEMORY_DB_PATH

Du brauchst

npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memory-fts --env MEMORY_DB_PATH=your-value -- npx -y claude-memory-fts

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": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "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": {
    "memory-fts": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "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

MEMORY_DB_PATH env
Custom path to the SQLite database file (default: ~/.claude/memory.db)

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 kurovu146 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 7251 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7251 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 Memory Fts 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 (1.0.1) kam vor 8 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.

claude-memory-fts

Long-term memory MCP server for Claude Code. Stores facts in a local SQLite database with hybrid search (FTS5 + semantic vector similarity) and automatic context injection.

Features

Hybrid search — FTS5 keyword search + semantic vector similarity, merged via Reciprocal Rank Fusion (RRF)
Semantic understanding — find memories by meaning, not just keywords (powered by all-MiniLM-L6-v2 embeddings)
Auto context injection — top 30 most important memories injected into every prompt via hook
Importance ranking — facts ranked by access frequency, recency decay, and category weight
Access tracking — tracks how often each memory is accessed
Upsert — automatically updates existing facts instead of duplicating
Categorized — organize by type: preference, decision, technical, project, workflow, personal, general
MCP Resources — exposes memory://context resource for session context
Zero config — works out of the box, stores data in ~/.claude/memory.db

Install

# Add to Claude Code

claude mcp add memory -- npx claude-memory-fts

Auto-configure context injection hook (recommended)

npx claude-memory-fts --setup-hook

The --setup-hook command automatically:

Creates ~/.claude/scripts/memory-context.sh
Adds a UserPromptSubmit hook to ~/.claude/settings.json
Top 30 memories are injected into every prompt automatically

CLI Commands

Command	Description
`npx claude-memory-fts`	Start MCP server (used by Claude Code)
`npx claude-memory-fts --context`	Output top 30 facts (used by hook script)
`npx claude-memory-fts --setup-hook`	Auto-configure context injection hook

Configuration

Environment Variable	Default	Description
`MEMORY_DB_PATH`	`~/.claude/memory.db`	Path to the SQLite database file

Example with custom path:

claude mcp add memory -e MEMORY_DB_PATH=/path/to/my/memory.db -- npx claude-memory-fts

Tools

`memory_save`

Save a fact to long-term memory.

Parameter	Type	Required	Description
`fact`	string	yes	The information to remember
`category`	string	no	One of: `preference`, `decision`, `personal`, `technical`, `project`, `workflow`, `general`

`memory_search`

Hybrid search: runs FTS5 and semantic search in parallel, merges results with RRF. Falls back to LIKE for partial matches.

Parameter	Type	Required	Description
`keyword`	string	yes	Search keyword or phrase
`limit`	number	no	Max results (default: 10)

`memory_update`

Update a memory's content or category by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID
`fact`	string	no	New content (omit to keep current)
`category`	string	no	New category (omit to keep current)

`memory_list`

List all saved memories grouped by category.

Parameter	Type	Required	Description
`category`	string	no	Filter by category
`limit`	number	no	Max results (default: 50)

`memory_delete`

Delete a memory by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID

Resources

`memory://context`

MCP resource exposing top 30 facts ranked by importance score:

Access frequency — frequently accessed facts score higher (capped at 20 points)
Recency — recently updated facts score higher (10 points, decays over 90 days)
Category weight — preference/decision (3), workflow/technical (2), project/personal (1), general (0)

How It Works

Search Pipeline

FTS5 + BM25 and semantic vector similarity run in parallel
Results are merged and deduplicated using Reciprocal Rank Fusion (k=60)
Facts appearing in both lists get naturally boosted
If both return empty, falls back to LIKE substring matching
Access count is tracked on every search hit

Embeddings

Model: all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensions, ~23MB)
Generated locally via @xenova/transformers — no API calls, no data leaves your machine
Embeddings are created on save and backfilled on server startup
Cosine similarity with 0.3 threshold to filter noise

Storage

SQLite with WAL mode for fast concurrent reads/writes
FTS5 virtual table synced via triggers for real-time full-text indexing
Embeddings stored as BLOB columns alongside facts

Development

git clone https://github.com/kurovu146/claude-memory-mcp.git

cd claude-memory-mcp npm install npm run build npm test

License

MIT

Memory Fts

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

claude-memory-fts

Features

Install

Auto-configure context injection hook (recommended)

CLI Commands

Configuration

Tools

memory_save

memory_search

memory_update

memory_list

memory_delete

Resources

memory://context

How It Works

Search Pipeline

Embeddings

Storage

Development

License

`memory_save`

`memory_search`

`memory_update`

`memory_list`

`memory_delete`

`memory://context`