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

Piia Engram

von PatdolitseVersion 4.27.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Patdolitse/piia-engram

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first AI identity for MCP coding tools. Lessons, decisions, and context you control.

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: Entwicklertools

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: ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC, ENGRAM_TOOLS, PYTHONIOENCODING

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": {
    "piia-engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add piia-engram --env ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC=your-value --env ENGRAM_TOOLS=your-value --env PYTHONIOENCODING=your-value -- uvx piia-engram --transport stdio

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": {
    "piia-engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "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": {
    "piia-engram": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "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

  • ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC env
    Kept for compatibility; has no effect. The server never imports other AI tools' memories at start (the user runs engram import-memories for that).
  • ENGRAM_TOOLS env
    Expose the context-budget friendly default surface; set to all for the full advanced surface.
  • PYTHONIOENCODING env
    Force UTF-8 stdio frames on Windows-style consoles.

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 9. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Patdolitse 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 Entwicklertoolsi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5568 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 73 % der anderen 5568 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5568 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 Piia Engram 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 (4.27.0) kam vor 8 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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

von githubWeit verbreitet★ 34.245Aktualisiert vor 5 Tagen

Computer oder Cloud

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

von wonderwhy-erWeit verbreitet↓ 709.596/Wo.★ 10.225Aktualisiert vor 18 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

von cloudflareWeit verbreitet★ 4446Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft in der Cloud✓ mcp.cloudflare.com

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.

Piia Engram

Local-first AI work identity you can see, edit, and override — portable across your MCP coding tools.

Tell AI once who you are, how you work, and what "good" means. Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, and other MCP-compatible tools can start from the same AI work identity layer — local files you own, no cloud account, no hidden memory you cannot inspect.

Install · See It in Action · Supported Tools · MCP Tools · FAQ

ENGLISH | 中文

Listed in:

Also listed in: awesome-agents · Awesome-MCP-ZH · mcpservers.org · Cursor Directory · ModelScope · PulseMCP


TL;DR: piia-engram is a local-first personal AI identity layer. It helps multiple coding agents start from the same understanding of you: your preferences, quality bar, lessons learned, decisions, and project context. It is not an agent memory database; it is the user-owned layer above your tools.

Why not just use native memory? Claude Code, Codex, Cursor, and Windsurf are adding their own memories and rules. Those are useful, but they are scoped to one tool or workspace. piia-engram gives you one portable identity layer above them: local files you own, AI-proposed knowledge you review, and context that can follow you across tools.

Trust model in four lines:

  • No cloud account: install with pip, keep the core store on your machine.
  • Local files: identity and knowledge live under ~/.engram/ as JSON/Markdown.
  • User approval: AI writes locally; high-risk items (credentials, shell commands, MCP config, permission rules) wait for your review, while low/medium writes are auto-absorbed but fully auditable and reversible. Set ENGRAM_APPROVAL=strict to gate every write. "Verified" means accepted by you or by that policy, not re-checked against your current code.
  • Session continuity: Resume output can also include earlier session records (checkpoints and snapshots) that are not reviewed and do not authorize actions. Approval and review claims apply to identity and long-term knowledge under the configured policy.
  • Documented boundaries: see Trust model, Privacy, and Security.

Want proof? See the live cross-tool continuity proof — a memory written by Claude Code, read back by Codex through one local store — or the one-command reproducible code demo.

See It in Action

You  → "Help me refactor this auth module"

WITHOUT piia-engram: AI starts from scratch

AI → "What language? What framework? What's your testing preference?"

WITH piia-engram: AI can load your approved identity and long-term knowledge

AI → "Based on your preference for pytest + 90% coverage, and your lesson about always separating auth middleware from business logic (from the March incident), here's my approach..."

And you never have to take that on faith — Memory Lens (engram preview --html) shows exactly what any AI caller would receive, and what governance withheld, before anything is sent:

*Above: a real report from a demo store — 4 items exposed; an unreviewed staging note and a lesson containing a credential are withheld, with the secret shown as [REDACTED].*


Install

pip install piia-engram && engram setup

The wizard auto-detects your AI tools — Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop — lists the exact config files it will touch, and writes the MCP connection after a one-keystroke confirm (every write is backed up first; decline and nothing changes). It previews your identity card, then you restart your configured tool; the first conversation can load your approved identity and long-term knowledge through startup or search tools. (full walkthrough ↓)


Let your AI agent install it

Ask your coding agent to install Engram and inspect the plan before applying:

pip install piia-engram

engram setup --non-interactive --json engram setup --non-interactive --apply engram doctor --json

Setup asks no questions. Use --clients cursor,codex to limit clients and --lang zh|en for output language (default en). Without --apply, plan mode writes nothing to the Engram store, home directory or client configs. Python itself may use the system temporary directory. Apply configures MCP connections with backups, preserves existing tool modes, and never imports memories, writes identity/knowledge, or approves proposals. Restart configured clients; exit code 1 means a manual step remains. See llms.txt for agent instructions and the CLI and JSON contract for details.

Supported Tools

Evidence levels follow the agent client validation runbook: L0 = discovery, L1 = protocol access, L2 = read/search behavior, L3 = A/B behavior gain, L4 = cross-client continuity, L5 = reproducible public evidence.

ToolIntegrationEvidence status
Claude CodeMCP over stdioL4 partial continuity proof (Claude Code -> Codex)
CodexMCP over stdioL4 partial continuity proof (Claude Code -> Codex)
CursorMCP over stdioL2 setup/read-search evidence path
Claude DesktopMCP over stdioL1/L2 setup path; client-specific evidence pending
HermesMCP over stdioL4 controlled CLI marker continuity; desktop and broad benchmark claims unverified
OpenClawSOUL.md / MEMORY.md / USER.md import and exportL3 static file-bridge evidence (static snapshot A/B only; live agent behavior unverified)
ChatGPT / Gemini / KimiMarkdown identity card fallbackUsable
WindsurfMCP over stdioExpected to work
GitHub CopilotMCP over stdioExpected to work
ClineMCP over stdioExpected to work
Roo CodeMCP over stdioExpected to work
Amazon QMCP over stdioExpected to work
AugmentMCP over stdioExpected to work
ZedMCP over stdioExpected to work
TraeMCP over stdioExpected to work
Tencent CodeBuddyMCP over stdioExpected to work

By the numbers

These are current repository facts from docs/public-facts.json. Public registries and package badges update only during release/publish.

Current repo / development facts
Version framev4.27.0 (verified 2026-11-01; check PyPI and GitHub Releases for the latest published package)
Supported AI tools16 (evidence level varies by client; see Supported Tools and the validation runbook)
MCP tools19 Core (loaded by default) + 40 Advanced (opt-in via ENGRAM_TOOLS=all)
Knowledge types3 (lessons, decisions, playbooks)
Test suiteUnit + integration; run pytest tests/ to verify
Lines in core.py1770 (facade; domain logic now lives in focused mixins — see architecture.md)
PBKDF2 iterations600,000 (OWASP 2023+ floor; legacy 100k still decrypts)
EncryptionOptional field-level AES-256-GCM for supported profile fields; local files are plaintext JSON/Markdown by default
Cold-start time< 100 ms typical (local JSON, no network)
Network calls by defaultOne anonymous usage ping a day (engram telemetry off or DO_NOT_TRACK=1 turns it off); the engram command also checks PyPI for a newer version at most once a day in interactive terminals, and engram doctor checks on each run (ENGRAM_NO_UPDATE_CHECK=1 turns it off); identity and knowledge tools make none, except the optional read_web_content; remote telemetry and feedback require separate explicit opt-in and send counts only (see privacy details)

Your AI forgets you every time you switch tools or start a new chat. piia-engram fixes the handoff.

Every time you open a new chat window, switch from Claude Code to Codex, update your AI tool, or move into a different project, you're back to zero:

  • your communication preferences — gone
  • your code standards and quality bar — forgotten
  • which mistakes you've already learned from — lost
  • why you made that architecture decision last month — erased

This happens because AI memory today is locked inside each platform. It belongs to the tool, not to you. The tool updates, resets, or gets replaced — and your context disappears with it.

piia-engram gives you a personal identity layer that lives on your machine, independent of any AI tool. You tell it once who you are, how you work, and what you've learned. MCP-compatible tools can read the same approved identity and long-term knowledge. New chat, new tool, new version — your identity stays portable.

piia-engram is not an agent memory database. Tools like Mem0, Zep, and Letta store task context and session history for AI agents. piia-engram stores *who you are as a person* — your identity, preferences, hard-won lessons, and key decisions. It's a different layer: not what happened in a task, but who is behind every task.

Why piia-engram?

Without piia-engramWith piia-engram
New chat window = start from zeroConfigured conversations can load your approved identity and long-term knowledge
AI tool updates and your preferences vanishYour identity lives on your machine, survives any update
Switching tools loses accumulated contextClaude Code, Codex, and Cursor read the same memory
Past mistakes get repeatedLessons learned follow you across tools and sessions
Memory is locked inside one productData stays local, editable, and portable

Who Uses piia-engram

piia-engram is built for developers who use multiple AI coding tools and are tired of re-explaining themselves.

If you switch between Claude Code, Codex, and Cursor — your code standards, architecture decisions, and hard-won lessons reset every time. piia-engram makes eve

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

PopNx fragen