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

MemoryGuard

von MerakOsirisVersion 0.7.15i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.MerakOsiris/memoryguard

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first governed MCP memory backend for coding agents.

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).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

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": {
    "memoryguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-memguard",
        "-m",
        "memoryguard.mcp_server"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memoryguard -- uvx agent-memguard -m memoryguard.mcp_server

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "memoryguard": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-memguard",
        "-m",
        "memoryguard.mcp_server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "memoryguard": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agent-memguard",
        "-m",
        "memoryguard.mcp_server"
      ]
    }
  }
}

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 MerakOsiris 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 51 % 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 MemoryGuard 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 (0.7.15) kam vor 37 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.

MemoryGuard

Governed shared memory for coding agents.

Local-first MCP memory with automatic organization, scoped rules, evidence, and rollback.

中文文档

Let agents write without turning shared memory into an unreviewed pile.

MemoryGuard organizes each write, preserves the evidence behind changes, and

keeps governance decisions reversible.

**No account. No remote server. No remote telemetry. Local-only usage telemetry

is optional and stores bounded, privacy-preserving aggregates locally.**

Quick start · Upgrade · Knowledge Library · Architecture · Supported hosts · Privacy and safety

A synthetic governed projection: signals move through memory categories while raw conversation text remains outside the graph.

What's New in v0.7.15

  • Automatic CodeGraph builds: Trusted bootstrap starts a project's first build in a background process. Default and per-project switches persist; disabling automation preserves the graph. Supported file-write events trigger incremental refresh.
  • Clear graph navigation: Switch between a file overview and symbols, filter by file, inspect neighboring relations, and use zoom controls.
  • Bounded temporary storage: Ordinary graph queries read SQLite directly instead of retaining full-database copies. Validation and installation temporary files use the owning project/deployment cache and are cleaned up when the operation ends.

See the v0.7.15 release note and CodeGraph automation details. Reconnect or restart hosts after upgrading and repairing their provider integration.

Earlier governance improvements

v0.7.13 strengthens mandatory-rule replacement and recovery, improves audience-aware identity handling, and improves conflict resolution:

  • Safe mandatory-rule replacement: Replacements validate the final mandatory package against audience matching, canonical rules, deduplication, sensitivity checks, and publication budgets. Equivalent unlocked predecessors retire in the same transaction; failed validation rolls back the complete update. See the replacement and recovery details.
  • Native Agent/group audience matching: Matching and deduplication no longer split the same native audience solely by provider or runtime role. Distinct Agent identities remain separate, and project-scoped audiences retain their project boundaries. Provider repair uses the verified identity for its target provider.
  • Readable, atomic conflict resolution: Conflict views preserve readable peer information, and resolution keeps peer groups intact while applying the selected changes atomically. Ambiguous conflicts remain unresolved.
  • Cursor Hook protection: Cursor MemoryGuard Hooks now use a 30-second timeout, up from 15 seconds, with failClosed: true.

v0.7.14 only corrects release metadata for the GitHub repository rename; it does not change runtime behavior. See the v0.7.14 release note.

See the v0.7.13 release note and release history.

Earlier release details are kept in the Changelog and GitHub release records.

Token evidence and demo

Usage events distinguish measured_cached_input from measured_cache_write_input. measured_cache_coverage.cache_read and cache_write report complete, partial, or unavailable; measured zero remains 0, while missing provider data remains None/unavailable. Character-based estimates remain explicitly labelled estimated mg_deterministic_unit, never provider tokens.

Run the benchmark only against an authorized local workspace:

python scripts/benchmark_usage_telemetry.py --workspace . --window-days 7 --sync

Read the benchmark guide for measured, estimated, derived, and unsupported semantics. Use the demo recording checklist for a sanitized walkthrough. The repository's synthetic graph artwork is not a live product capture; it is not evidence of usage or savings.

Major V2 refactor in v0.6.0

v0.6.0 was a production data-plane refactor, not a storage-only upgrade:

  • Authoritative V2 domains: Memory, Rules, Evidence, Content, Runtime, Projection, Assets, CodeGraph, Skills, and System state are separated into explicit SQLite domains with governed boundaries.
  • Explicit cutover: V1_ACTIVE → V2_BUILDING → V2_READY → V2_ACTIVE is fail-closed; V2 never silently falls back to legacy stores or dual-writes after READY/ACTIVE.
  • Lossless migration: frozen-source preparation uses coherent SQLite online backups, validates source/target evidence, rechecks live-source drift, and preserves V1 data plus migration backups for rollback.
  • Native routing: MCP, CLI, GUI, and Hook surfaces are classified explicitly; the release closed the 233-surface cutover with 138 implemented routes, 95 retired routes, and zero neutral/blocker routes.
  • Governed intelligence: Rule lifecycle and RuleMerge, extraction/enrichment, External MCP import, provider control-plane, conversation history, Knowledge Library, and GUI governance all use the V2 evidence and decision paths.
  • Operational evidence: Reference Audit, per-domain SQLite health, guarded maintenance, rollback evidence, and safe unbound diagnostics are part of readiness and operations.

Why MemoryGuard

Persistent memory solves storage. It does not solve governance.

When several coding agents write into the same context, records become duplicated, stale, contradictory, over-broad, or unsafe to reuse. MemoryGuard sits between coding agents and their shared memory to keep that context usable.

Without governanceWith MemoryGuard
Notes accumulate without a canonical stateWrites are classified, deduplicated, superseded, or surfaced as conflicts
A correction silently destroys the old valueEvidence and supersede chains preserve what changed and why
Tokens and credentials can remain activeSensitive-looking content is quarantined from active memory
Every write needs manual approvalAgents write normally; people review exceptions and outcomes
Raw chat logs leak into future contextConversation history remains a separate, explicitly read evidence archive

System architecture

%%{init: {"theme":"base","themeVariables":{"background":"#071521","fontFamily":"Arial, sans-serif","fontSize":"14px","primaryTextColor":"#EEF4F8","lineColor":"#557287","edgeLabelBackground":"#071521","clusterBkg":"#0A1A29","clusterBorder":"#27445A"},"flowchart":{"htmlLabels":true,"curve":"basis","nodeSpacing":32,"rankSpacing":48,"padding":14}}}%%

flowchart TB Hosts["CODING-AGENT HOSTS Claude Code · Codex · Cursor · TRAE "]:::host Gateway["LOCAL INTEGRATION MCP stdio · redirect rules · lifecycle hooks "]:::gateway

subgraph Core["GOVERNANCE CORE "] direction LR Identity["TRUST identity · scope "]:::core MemoryAPI["MEMORY governed I/O "]:::active Rules["RULES scope · assignment "]:::rule HistoryAPI["HISTORY search · timeline "]:::history Security["SAFETY validate · quarantine "]:::danger

Identity --> MemoryAPI Identity --> Rules Identity --> HistoryAPI MemoryAPI --> Security end

subgraph Stores["LOCAL GOVERNED STORES "] direction LR SharedDB[("V2 DOMAIN STORES Memory · Rules · Evidence · Content ")]:::store HistoryDB[("HISTORY STORE isolated conversations ")]:::historyStore AuditDB[("RECOVERY STORE versions · receipts · backups ")]:::store end

Bootstrap["BOUNDED CONTEXT BOOTSTRAP mandatory rule pack · relevant recall "]:::bootstrap Control["HUMAN CONTROL CLI · desktop governance console "]:::surface

Hosts --> Gateway --> Identity MemoryAPI --> SharedDB Rules --> SharedDB HistoryAPI --> HistoryDB Security --> AuditDB SharedDB --> Bootstrap Control --> Identity

classDef host fill:#12243A,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef gateway fill:#0D3338,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:2.4px; classDef core fill:#12243A,stroke:#557287,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef active fill:#0D383A,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:2px; classDef rule fill:#3B2C18,stroke:#F3B562,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef history fill:#102F45,stroke:#73C7F5,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef danger fill:#3A2028,stroke:#EA6A6A,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef bootstrap fill:#EEF4F8,stroke:#38D5C8,color:#071521,stroke-width:2.4px; classDef store fill:#0B1624,stroke:#7F96A8,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef historyStore fill:#102436,stroke:#73C7F5,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef surface fill:#EEF4F8,stroke:#38D5C8,color:#071521,stroke-width:2px;

style Core fill:#081827,stroke:#27445A,stroke-width:1px,color:#EEF4F8 style Stores fill:#081827,stroke:#27445A,stroke-width:1px,color:#EEF4F8 linkStyle default stroke:#557287,stroke-width:1.4px;

Quick start

MCP Registry metadata

This package exposes a local stdio MCP server as io.github.MerakOsiris/memoryguard. Registry metadata is kept in server.json, and the marker above ships with the PyPI package README. Releases are published through GitHub OIDC to PyPI and the official MCP Registry. Verify the current package version and the Registry entry's active/latest state through their live public records.

1. Install
python -m pip install agent-memguard

For the desktop governance console:

python -m pip install "agent-memguard[gui]"
2. Authorize the current project
memoryguard source add .
3. Connect or repair your coding agent

Global provider configuration is rebuilt from the real binding in the canonical user data home. The command is idempotent and removes superseded MemoryGuard project-level overrides after a successful global takeover.

# Repair one provider

memoryguard provider repair claude memoryguard provider repair codex memoryguard provider repair cursor memoryguard provider repair trae

#

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

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