Memtomem

Name: Memtomem
Author: memtomem

von memtomemVersion 0.7.5i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.memtomem/memtomem

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Markdown-first long-term memory for AI agents. Hybrid BM25 + vector search, runs locally.

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).
Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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": {
    "memtomem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memtomem",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memtomem -- uvx memtomem serve

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "memtomem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memtomem",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "memtomem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memtomem",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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 memtomem 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 7229 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 98 % der anderen 7229 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7229 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 Memtomem 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 (0.7.5) kam gestern 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 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.

memtomem

Long-term memory for AI coding agents, kept as Markdown you own. Core usage is hook-free by default: memory changes happen only when you or your agent call memtomem.

🧪 Beta — the nine core MCP tools, the mm CLI, and the format of your memory and config files change only with an Upgrading note in the CHANGELOG. Features marked experimental can change without one; see Stability. Feedback is welcome: Issues · Discussions.

The session loop

Three plugin workflows carry a project's memory from one session to the next, and from one coding agent to another.

Illustrative output — agent wording and results vary.

# End of a session, in Claude Code

/memtomem:handoff save codex-cli

handoff_id: 3f2a9c1e-7b4d-4e8a-9c2f-1d5e6a7b8c9d scope: project_local · namespace: shared:retry-policy · 1 file written, 2 chunks indexed

Next session, in Codex CLI

$memtomem-brief

Recent updates and active handoff IDs

3f2a9c1e-7b4d-4e8a-9c2f-1d5e6a7b8c9d from claude-code → codex-cli load it with: $memtomem-handoff resume 3f2a9c1e-7b4d-4e8a-9c2f-1d5e6a7b8c9d

$memtomem-handoff resume 3f2a9c1e-7b4d-4e8a-9c2f-1d5e6a7b8c9d

git_head matches the live HEAD · worktree clean · in sync with origin refs/heads/main

After a few commits, back in Claude Code

/memtomem:update

mode: incremental · 4 of the latest 10 commits not yet reviewed saved 2 items · commit-derived: 1 · session-derived: 1

handoff save writes one Markdown record into the project's own .memtomem/memories.local; brief only reads; update saves decisions, bug fixes, and preferences as separate items. All three run only when you invoke them, and nothing runs in the background. The Project workflows guide has each one's modes, checks, and host-specific names.

Why memtomem?

Your files stay yours. Memories are plain .md files you can read, edit, and version. The search index is rebuilt from them, day-file namespaces included; tag edits and working state live only in the database (what a rebuild restores).
Explicit by default. Memory operations run on your CLI or MCP calls (mm add, mem_add, mem_index). Optional client hooks are separate, removable integrations, not a hidden runtime default.
One store, many tools. Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Kimi Code, and Antigravity share one local store, and any MCP client can search it. memtomem-stm is a separate, optional proxy that surfaces memories proactively.

Quick Start

1. Install

uv tool install 'memtomem[all]'       # or: pipx install 'memtomem[all]'

mm --version # verify install

[all] bundles ONNX dense embeddings, the Korean tokenizer, the code chunker, and the Web UI (about 340 MB installed, before any model download). The Ollama and OpenAI embedding providers need no extra. A smaller install is under Other install options below.

2. Setup

mm init                               # preset picker, then memory_dir + MCP

The interactive picker starts with three presets — Minimal (BM25, no downloads), English (Recommended) (ONNX multilingual-e5-small + auto-discover providers), Korean-optimized (ONNX multilingual-e5-small + kiwipiepy tokenizer); no preset turns on a reranker — plus an Advanced entry that opens the full 10-step wizard. Preset paths only ask about the memory directory and MCP registration; everything else is set from the preset.

Choose Minimal for the fastest no-download first proof and rerun mm init later to add semantic search. For automation, mm init --non-interactive picks the minimal preset without prompts. See Embeddings for the model and provider matrix. The presets keep embedding on your machine; choosing OpenAI embeddings, a cloud LLM, or the Cohere reranker sends note text to that service (What leaves your machine).

3. Verify a complete memory round trip

mm status

mm add "Deployment checklist uses blue-green rollout" --tags ops mm search "blue-green"

The last command should return the sentence you just added. mm add writes to your user memory directory and indexes the entry immediately, so this works without an existing notes directory or a connected editor. To bring existing notes into the same index, run mm index /path/to/your/notes.

4. Connect your coding agent

Install the plugin for your tool — Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Kimi Code, Antigravity, or Cursor — then, in the project you work on, register the memory tier the session loop writes to:

cd <your-project> && mm mem init --scope project_local

Start a new session and run the brief workflow: /memtomem:brief in Claude Code, and the name each other host uses is in the Project workflows guide. The Claude Code & Codex CLI plugin quickstart (한국어) walks through plugin installation and a first memory save-and-search round trip in 10–15 minutes. For Windsurf, Claude Desktop, Gemini CLI, other MCP clients, and registering Cursor by hand instead of through the plugin, see MCP Client Setup; from any client, asking it to call the mem_status tool confirms the connection.

5. Open the Web UI (optional)

mm web                # dashboard on http://127.0.0.1:8080

mm web -b # run in the background; logs go to ~/.memtomem/logs/web.log mm web stop # stop the tracked Web UI process

mm web shows the polished page set. mm web --dev (or MEMTOMEM_WEB__MODE=dev) adds maintainer pages such as Sessions, Working Memory, and Health Report.

Other install options

Minimal (no bundled model, about 50 MB):

uv tool install memtomem             # no extras — no local ONNX model, Web UI or Korean tokenizer until you add them; Ollama/OpenAI embeddings still work

Opt in later per feature: uv tool install --reinstall 'memtomem[onnx,web]' (see the extras table). List every extra you want to keep, because --reinstall replaces the whole set. A plain mm upgrade keeps the extras it detects from the current install, but an explicit mm upgrade --extras list must name the complete set too.

Project-scoped (per-project isolation):

uv add 'memtomem[all]' && uv run mm init    # all commands need `uv run` prefix

No install (uvx on demand):

claude mcp add memtomem -s user -e MEMTOMEM_EXTRA_TOOLS=mem_update_coverage -- uvx --isolated --from "memtomem[all]==0.7.5" memtomem-server

Troubleshooting the install

`mm --version` shows an older version than the [latest release](https://github.com/memtomem/memtomem/releases) right after installing: uv is likely serving cached PyPI metadata. Re-run with uv tool install 'memtomem[all]' --refresh, or clear the cache first with uv cache clean memtomem. To upgrade an existing uv tool install, use mm upgrade rather than re-running uv tool install; see the CLI reference for what it preserves and stops.
`mm: command not found`: uv tool install drops the shim into ~/.local/bin, which is not on $PATH in fresh shells on macOS/Linux. Run uv tool update-shell, then open a new shell and re-run mm --version.
Duplicate tools after upgrading the Claude plugin: re-check /mcp after reloading. The plugin launches memtomem[onnx]==0.7.5. A manual registration whose launch differs — base-only memtomem, or the ONNX launch pinned to an earlier release — no longer matches for deduplication. Confirm the manual entry's name and scope, then align its launch command with the plugin or remove the redundant registration.
Indexing vs. discovery (Claude Code): provider memory folders that setup auto-discovers (such as ~/.claude/projects/*/memory/) are added to the search *index*. That is separate from the Web UI's opt-in Context Gateway scan of ~/.claude/projects/, which discovers project *roots* for Skills, Commands, and Subagents; see Configuration → Context Gateway.

What else is inside

Your memory, your files	Operate it	Plug it in
Markdown is the source of truth; the search index is rebuilt from it (database-only state such as tag edits is not)	Web UI for search, sources, tags, timeline, and dedup (`mm web`)	Nine core MCP tools, with `mem_do` routing every other action so agents load a small tool surface
Hybrid search: BM25 keyword + dense vector + RRF fusion in one query	Namespaces, auto-derived from folder names and labelled from the Web UI	Context Gateway: keep Skills, Commands, and Subagents in one Store and push them to your AI runtimes
Semantic chunking: heading-aware Markdown, AST-based Python, tree-sitter JS/TS, structure-aware JSON/YAML/TOML	Maintenance: near-duplicate detection, time-based decay, TTL expiration, auto-tagging	Pinned Context: small user/project/agent Markdown blocks composed ahead of retrieved results
Incremental indexing: chunk-level SHA-256 diff, so only changed chunks are re-embedded	Scheduled jobs for compaction, decay, dead-link cleanup, and dedup scans	LangGraph `MemtomemBaseStore`, plus the Hybrid Store with SQLite persistence and BM25/dense/RRF retrieval
	Scriptable CLI: `--json` output on status, search, recall, and the write commands; `mm warmup` pre-loads local models	memtomem-stm: optional proxy for proactive surfacing, compression, and caching

Stability

memtomem is beta (0.x). The nine core MCP tools, the mm CLI, and the format of your memory files and config files change only with an Upgrading note in the CHANGELOG, and behind a deprecation window where one is possible. Other features are supported — maintained, with their changes recorded in the CHA

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

Memtomem

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

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

memtomem

The session loop

Next session, in Codex CLI

After a few commits, back in Claude Code

Why memtomem?

Quick Start

1. Install

2. Setup

3. Verify a complete memory round trip

4. Connect your coding agent

5. Open the Web UI (optional)

What else is inside

Stability