Ratary Memory MCP

Name: Ratary Memory MCP
Author: ontorata

von ontorataVersion 1.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.ontorata/ratary

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Persistent coding memory for AI assistants. MCP stdio, hybrid search, graph, context.

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
Das musst du eintragen: RATARY_API_KEY

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: RATARY_API_KEY, RATARY_BASE_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "ratary": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ratary/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "RATARY_API_KEY": "your-value",
        "RATARY_BASE_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add ratary --env RATARY_API_KEY=your-value --env RATARY_BASE_URL=your-value -- npx -y @ratary/mcp-server

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": {
    "ratary": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ratary/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "RATARY_API_KEY": "your-value",
        "RATARY_BASE_URL": "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": {
    "ratary": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ratary/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "RATARY_API_KEY": "your-value",
        "RATARY_BASE_URL": "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

RATARY_API_KEY geheim erforderlich env
Ratary API key (aic_...)
RATARY_BASE_URL env
Ratary REST base URL (default https://ratary.ontorata.com)

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 ontorata 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 5662 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 5662 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5662 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 Ratary 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?

Das musst du eintragen: RATARY_API_KEY

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 (1.1.1) 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 gestern

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 21 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 2 Monaten

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.

Ratary

Build AI that remembers.

Ratary is the open-source AI Brain Platform — persistent memory,

structured knowledge, and intelligent retrieval for every model and agent you run.

Get started → · Star on GitHub · Website · Docs

Ratary is where AI remembers. · Built by Ontorata

Quick start · Ecosystem · Architecture · How it works · Capabilities · Docs

The problem

*Why does AI forget between sessions?*

Every AI session starts from zero.

Your model forgets yesterday's architecture decisions. Your agent drops customer context between runs. Your coding assistant can't recall why you chose Postgres over DynamoDB. Teams paste the same background into Cursor, Claude, ChatGPT, and custom bots — and knowledge still drifts.

Vector databases store chunks. RAG pipelines retrieve documents. Agent frameworks orchestrate tools.

None of them give AI a durable brain.

Why Ratary exists

*Why build a brain layer now?*

AI models are getting cheaper. Context windows are getting larger. Agents are getting capable.

But AI still forgets.

The bottleneck is no longer reasoning. It's memory — durable, structured, retrievable, and owned by you.

Every serious application eventually needed a database. Every serious AI system will need a brain layer: persistent intelligence that sits between your models and your storage — independent of any single vendor, IDE, or agent framework.

AI should remember.

Developers should own that memory.

Ratary exists to be that layer. Applications bring models. Ratary brings the brain.

What Ratary is

*What is Ratary?*

Ratary is an AI Brain Platform — infrastructure that gives AI:

Persistent memory — durable, owner-scoped, versioned
Structured knowledge — metadata, relations, graph traversal
Intelligent retrieval — hybrid search + bounded context assembly
Protocol access — Ratary MCP, REST, optional gRPC

It sits between AI clients and storage. One brain, many surfaces — Cursor, Claude Code, custom agents, enterprise APIs, and remote MCP hosts.

The runnable deployment is [Ratary Server](#quick-start) — this repository. Ratary is the product; Ratary Server is what you clone and run.

Bring your model. Ratary brings the memory.

Quick start

*How do I run Ratary Server locally?*

Ratary is the product. Ratary Server is the open-source deployment you run — ontorata/ratary (this repository). @ratary/sdk, @ratary/cli, and Ratary MCP connect to it; sibling Ontorata products use the same source of truth.

Prerequisites: Node.js 24 · SQL metadata store (pick one — Postgres is the template default)

Path A — PostgreSQL (npm + local or Docker)

git clone https://github.com/ontorata/ratary.git

cd ratary && npm install cp .env.example .env # Set AUTH_SECRET + DATABASE_URL — see .env.example QUICK START npm run db:apply-postgres-schema npm run setup # wire Ratary MCP for Cursor, Claude Code, … npm run dev

Or use Docker: docker compose --profile postgres up --build — see docs/DOCKER.md.

Path B — Cloudflare D1

git clone https://github.com/ontorata/ratary.git

cd ratary && npm install cp .env.example .env # Set AUTH_SECRET + SQL_PROVIDER=d1 + CLOUDFLARE_* / D1_* npm run db:migrate npm run setup npm run dev

Details: [docs/GUIDE.md](docs/GUIDE.md#1-setup) · [docs/CONFIGURATION.md](docs/CONFIGURATION.md)

→ API http://localhost:9876 · Swagger /docs

First REST call: bootstrap once to get an API key (aic_...) — see GUIDE — First REST API key.

# Save your first memory

curl -X POST http://localhost:9876/api/v1/memory \ -H "Authorization: Bearer aic_YOUR_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title":"Hello brain","project":"demo","content":"Ratary remembers this."}'

Full guide: [docs/GUIDE.md](docs/GUIDE.md) · SDK & MCP examples in docs/examples/

npm packages (`@ratary`)

Client libraries ship on npm under the `@ratary` scope — product name, published by Ontorata. No server clone required for SDK, CLI, or hosted MCP.

npm install @ratary/sdk@1.1.0

npx @ratary/mcp-server@1.1.3 # remote REST → stdio MCP npm install -g @ratary/cli@1.1.0 # operator CLI

Package	Version	Install	Role
`@ratary/sdk`	1.1.0	`npm install @ratary/sdk`	Typed REST client + `client.admin.*`
`@ratary/cli`	1.1.0	`npm install -g @ratary/cli`	Operator commands (`admin`, `connectors`)
`@ratary/mcp-server`	1.1.3	`npx @ratary/mcp-server`	IDE MCP → hosted API

Set RATARY_BASE_URL and RATARY_API_KEY (aic_...). Details: [packages/README.md](packages/README.md) · remote MCP install.

Ecosystem

*Which repository owns what?*

The Visual architecture diagram shows logical layers inside Ratary Server. This diagram shows repository and product relationships — what ships in this repo, what connects to it, and what lives in sibling Ontorata repositories. Both views describe the same platform from different angles.

Throughout this README, Ratary MCP means the official memory MCP implementation (stdio in this repo · npm @ratary/mcp-server for hosted REST). It is not the same as Ontorata MCP (ecosystem gateway — separate repo).

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Ratary Cloud (opt-in) │ │ optional hosted deployment · not this repo │ └──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘ │ ┌──────────────────────────────▼──────────────────────────────┐ │ Ratary Server ← ontorata/ratary (this repo) │ └──────────────────────────────┬──────────────────────────────┘ │ │ │ ▼ ▼ ▼ @ratary/sdk @ratary/cli @ratary/mcp-server (SDK) (CLI) (Ratary MCP · npm) │ │ │ └──────────────┴──────────────┘ │ ┌─────────────────────┴─────────────────────┐ ▼ ▼ ▼ Ontorata MCP Ontorata Studio Ontory Runtime ontorata/ontorata-mcp ontorata/Ontorata-Studio ontorata/ontory-runtime ecosystem product ecosystem product (ADR-2119; was ontorata/ontory)

Infrastructure (ships from ontorata/ratary — server plus client packages):

Component	Repository	Role
Ratary Server	ontorata/ratary	Memory engine — REST, persistence, Ratary MCP stdio. You run this.
Ratary SDK	npm `@ratary/sdk` · `packages/sdk`	Typed REST client for Ratary Server.
Ratary CLI	npm `@ratary/cli` · `packages/cli`	Operator commands; delegates to Ratary SDK.
Ratary MCP	npm `@ratary/mcp-server` · stdio in repo	Memory MCP — full stdio in clone · npm proxy for hosted REST.

Ecosystem products (separate repositories — connect to Ratary Server; not bundled here):

Product	Repository	Role
Ontorata MCP	ontorata/ontorata-mcp	Ecosystem MCP gateway — Ratary MCP plus additional Ontorata tools.
Ontorata Studio	ontorata/Ontorata-Studio	Operator UI — uses `@ratary/sdk` only.
Ontory	ontorata/ontory-runtime	Ontory Runtime — AI orchestration (ADR-2119). Legacy URL `ontorata/ontory` redirects.

Ratary Server does not depend on ecosystem product repositories.

Ratary MCP vs Ontorata MCP

*Which MCP should I install?*

	Ratary MCP	Ontorata MCP
Layer	Ratary infrastructure	Ontorata ecosystem product
What it is	Official memory protocol for Ratary Server	Ecosystem gateway for Ontorata products
Scope	Memory — CRUD, search, context, graph	Ratary memory plus additional Ontorata tools
Repository	ontorata/ratary · npm `@ratary/mcp-server`	ontorata/ontorata-mcp
Typical `mcp.json` key	`ratary`	`ontorata`

Use Ratary MCP for direct memory access. Use Ontorata MCP for one MCP entry point across the Ontorata stack. Both use Ratary Server as source of truth.

What Ratary is not

*How is Ratary different from alternatives?*

	Vector DB	Memory API	RAG	Agent framework	Ratary
Primary job	Similarity search	Key-value recall	Document Q&A	Tool orchestration	Durable AI memory
Structured knowledge & graph	❌	⚠️	❌	⚠️	✅
MCP-native IDE integration	❌	⚠️	❌	⚠️	✅
Token-efficient context assembly	❌	⚠️	❌	⚠️	✅
Self-host & data sovereignty	✅	⚠️	⚠️	⚠️	✅
Clear agent boundary	N/A	⚠️	N/A	❌ bundled	✅ substrate only

Ratary complements your stack — it does not replace pgvector, LangGraph, or your agent of choice. See the [Capability matrix](#capability-matrix) for a feature-level comparison.

Why not just pgvector, Mem0, Letta, LangGraph, or RAG?

If you only use…	You get…	What you miss
pgvector	Embedding similarity	Structured memory, graph, MCP, context packing

| Mem0 | Fast hosted memory API | Full self-host, hybrid retrie

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

Ratary Memory MCP

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

The problem

Why Ratary exists

What Ratary is

Quick start

Path A — PostgreSQL (npm + local or Docker)

Path B — Cloudflare D1

npm packages (@ratary)

Ecosystem

Ratary MCP vs Ontorata MCP

What Ratary is not

npm packages (`@ratary`)