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

cogito-mem (Cogi)

von meridian21labVersion 0.3.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.meridian21lab/cogito-mem

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local long-term memory for Claude Code and other agents: every message kept word for word, no cloud.

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: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

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: COGITO_MEM_NAMESPACE

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": {
    "cogito-mem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cogito-mem",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "COGITO_MEM_NAMESPACE": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cogito-mem --env COGITO_MEM_NAMESPACE=your-value -- uvx cogito-mem 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": {
    "cogito-mem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cogito-mem",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "COGITO_MEM_NAMESPACE": "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": {
    "cogito-mem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cogito-mem",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "COGITO_MEM_NAMESPACE": "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

  • COGITO_MEM_NAMESPACE env
    The memory's name (default: -hollow).

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 meridian21lab 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 Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 3536 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 86 % der anderen 3536 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 3536 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 cogito-mem (Cogi) 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 (0.3.0) kam vor 4 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
Installieren

Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 7 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 4 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.

cogito-mem

Long-term memory for Claude Code, on your own machine. Cogi the squirrel keeps every message you and Claude exchange, and finds the right one again, even in over a million tokens of history. No API key, no cloud, no AI calls to store.

Why try it

  • Claude can look back. Every message and reply is kept word for word, with its date. When something has dropped out of the context window, or happened last month, Claude searches for it and gets your exact words back.
  • It remembers what you did, too. The commands you ran (and whether they failed), the files you touched, what each sub-agent reported, and the lines of output that say how a command went: errors, metrics, how a long run ended.
  • Private and free. One folder on your computer. No account, no API key, no AI calls to save a message. Nothing leaves your machine.
  • Tested. In LongMemEval's long test, each question hides its answer in about 480 past sessions, some 1.2 million tokens. The past session holding the answer is among the first five Cogi finds for 93.0% of 500 questions, with no AI model involved, ahead of four other local memory plugins we ran on the same questions (86.6–89.8% at their best settings). On the short test, with about 50 sessions, it is 99.0%, level with the best. On LoCoMo, with GPT-5 mini answering, the 1,000 tokens Cogi hands back answer 89.4% of questions right, against 94.1% from rereading the whole conversation: 95% of the quality while the model reads about 9 times fewer tokens. A search over 10 million tokens takes 26 ms on a laptop CPU. See the results.

Install

You need Claude Code and uv, on macOS or Linux (Windows is experimental). Then, in a terminal:

claude plugin install cogito-mem --marketplace meridian21lab/cogito-mem

The first start downloads the model (310 MB, about a minute). To get updates, turn on auto-update once: /plugin → *Marketplaces* → *cogito-mem* → *Enable auto-update*.

Step-by-step guide · Codex, Claude Desktop, Docker

Try it

  1. Tell Claude: *Let's call the staging server "acorn".*
  2. Clear its short-term memory: /clear
  3. Ask: *What did we call the staging server?* Claude answers "acorn": Cogi brought it back.

What Cogi runs, downloads and stores

  • Runs: four Claude Code hooks and one MCP server, cogi. Each runs the released cogito-mem package from PyPI at the exact version the plugin pins (uvx cogito-mem== ); the plugin's uv.lock lists that release and numpy with their checksums. After each reply and at the end of a session, the hooks save the new messages from the session's transcript. At the start of a session and with each prompt, they add the most relevant memories (about 400 tokens per prompt, each line with an id Claude can open). The MCP server gives Claude three tools, memory_query, memory_open and memory_append, answered by a small service that listens on your computer only (127.0.0.1:7327).
  • Downloads, once, over HTTPS: cogito-mem and its one dependency, numpy, from PyPI (by uv); llama.cpp's llama-server from llama.cpp's official GitHub releases (skipped if you already have it); and the EmbeddingGemma 2 model (310 MB) from Hugging Face. After that, Cogi makes no network calls.
  • Stores: everything in ~/.cogito-mem/ on your computer: your messages, a short note of what each turn did, what each sub-agent reported back, and at most 800 characters of each command's output (errors, metrics, how a long run ended), in one SQLite file. Common forms of API keys, tokens, private keys and passwords are replaced with [redacted] before anything is saved; the rest of tool output and what Claude's Read tool returns are never saved. Redaction goes by patterns, so others can get through. Sessions from before the install are read only if you ask (cogito-mem capture claude-code --all), and old sessions may hold secrets the redaction misses. Text inside … is skipped, and COGITO_MEM_CAPTURE=off pauses saving.
  • Sends: nothing. No account, no analytics, no telemetry. (The optional benchmark command, cogito-mem eval locomo-qa, which only you would run, sends benchmark questions to the LLM API you set up for it, with your own key.)
  • Removes cleanly: claude plugin uninstall cogito-mem@cogito-mem, then delete ~/.cogito-mem.

Every file, download and connection, with links to the source: What you install.

How it compares

cogito-memclaude-memMem0 plugincognee pluginSupermemory plugin
AI calls to store a messagenonean observer model per tool call (Haiku on your Claude plan by default)extraction on Mem0's serversextraction with your LLM key or claude -pin Supermemory's service
Account or API keynoneoptional sign-inMem0 Platform API keyan LLM key or the Claude CLIAPI key or login
Where your memory livesyour computeryour computer (cloud sync optional)Mem0's cloudyour computer (cloud optional)Supermemory's cloud (local mode available)
What comes backyour exact words, with datesAI-written observationsextracted memoriesgraph facts and summariesextracted memories
Searchable afterthe same turnthe observer's runa batch (every 5 exchanges)the next graph runthe background save

Keep your project's rules in CLAUDE.md, and let Cogi remember what happened.

Learn more

How it worksCollect, keep, find: what Cogi stores and how it finds it
Results · BenchmarksThe numbers, and how to reproduce them
API & MCP · ReferenceHTTP, Python, terminal, settings, FAQ, roadmap
What you install · Privacy · TermsEvery file, download and connection; privacy and terms
DevelopmentRunning the tests and the evaluations

Early access. v0.2 is new, built and tested (over 200 tests), and still being measured. Feedback and issues are very welcome.

License

MIT

PopNx fragen