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

Engram

von rwnaldsVersion 0.1.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.rwnalds/engram

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Git-backed markdown memory for AI agents; search hides superseded and archived notes.

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

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": {
    "engram": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add engram -- docker run -i --rm ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2 /vault

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "engram": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rwnalds 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 7275 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 24 % der anderen 7275 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7275 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 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 (0.1.2) 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 Docker 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 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.

Engram

The second brain your AI agents read and write.

▶ Watch the full-length video (real-time, full quality)

↗ Try the live demo — no signup. Search retainer price and watch the retired note get withheld.


Engram is a self-hosted MCP server + dashboard that gives Claude Code, Cursor, Hermes, and any Model Context Protocol agent shared, long-term memory they read _and write_ — over a plain, git-backed folder of markdown you own. Built for the case a single agent's memory never hits: a team running several agents against one brain.

Autonomous agents forget everything between sessions — and worse, they can't tell what they remember is _still true_. An agent pulls an old README, a retired price, an API doc you changed months ago, and quotes it with full confidence, because keyword and vector search both rank by resemblance, not truth. Engram makes "is this still true" a first-class, written property: mark a fact superseded or expired and search withholds it — and tells the agent what it skipped and why. Per-agent read/write tokens and a git audit trail of who-wrote-what keep it sane when the writers are a fleet, not just you.

Unlike a headless memory store, you can watch it happen. A fast dashboard lets you search your brain, see exactly what every agent and teammate changed (with per-file diffs), jump back into recent notes, and curate it all — while agents read and write the same vault over one MCP endpoint. No database: your .md files are the source of truth, git is the durable store, and an in-memory index powers full-text search + a wikilink knowledge graph.

Opinionated about _how_ it stores memory — git-backed markdown, no database, agents write (not

just read), self-hosted. Unopinionated about _what_ you keep in it — any markdown vault, any folder

structure, any MCP client. Point it at a fresh repo or your existing Obsidian vault: no import

step, no lock-in.


[What it's for](#what-its-for) · [How it compares](#how-it-compares) · [Features](#features) · [Works with](#works-with) · [Quick start](#quick-start) · [MCP tools](#mcp-tools) · [Deploy](#deploy) · [FAQ](#faq) · [Contributing](#contributing)


What it's for

  • Shared memory for a team running multiple agents — one vault, many agents reading and writing concurrently, with per-agent read/write tokens and a git audit trail of who changed what.
  • Memory that knows what's still true — retire a price, a term, or a changed API doc and your agents stop quoting it; they're told what they skipped and why. The failure a single agent's memory never fixes.
  • Long-term memory for Claude Code and other coding agents — stop re-explaining your project every session.
  • A self-hosted, Obsidian-compatible second brain exposed over MCP — your notes, your server, your git repo.
  • Memory you can see, not a black box — a dashboard to search, watch (with diffs), and curate what your agents remember.
  • Markdown RAG without the vector database — full-text search + a link graph over human-readable files.

How it compares

Most agent memory is built to answer *"what did I store about this?"* Engram is built to answer *"what is still true about this?"* — a different question, and the one that bites when an agent quotes a price you retired months ago.

| | Engram | Vector-store memory (mem0, Zep, …) | Markdown memory (Basic Memory, …) | Plain RAG over docs | |---|---|---|---|---| | Storage | markdown files, git is the database | embeddings in a vector DB | markdown files | embeddings in a vector DB | | Ranking | relevance × authority | similarity | relevance | similarity | | Knows a fact is retired | ✅ superseded_by + valid_until, enforced at search | — | — | — | | Explains what it withheld | ✅ excluded[] with a reason per note | — | — | — | | Retire + replace atomically | ✅ brain_supersede, one commit | — | — | — | | Refuses contradicting writes | ✅ at write time, not read time | — | — | n/a (read-only) | | Audit trail | ✅ git, per-write attribution, per-file diffs | varies | git, if you commit | — | | Per-agent access control | ✅ read / write token scopes | varies | — | — | | Human UI | ✅ dashboard, search, diffs, graph | varies | — | — | | Runs on | your box, one container | mostly hosted SaaS | your box | your box |

The row that matters is the third one. Similarity search cannot tell a contradiction from a duplicate — a retired price and a live one are textually identical, so the retired one often *outranks* the live one by being longer and more detailed. That can't be fixed at read time, which is why Engram writes the retirement down when it happens.

This exact pair ships in sample-vault/ . Run bun dev , search acme price , and watch the retired note get withheld with a reason.

Categories, not feature-by-feature audits of specific products, and accurate to the best of my knowledge as of July 2026. If something here misrepresents a tool you maintain, open a PR — I'll fix it.

Features

  • MCP server — 15 brain_* tools over one bearer-authenticated HTTP endpoint (POST /api/mcp, streamable HTTP JSON-RPC). Connect any MCP client to a single URL. Per-agent token scopes: a read-only token never even sees the write tools.
  • Human dashboard — a search-first home, file tree, note viewer with Obsidian callouts, wikilinks, and backlinks, Preview / Edit / Split editor with autosave, ⌘K search + in-page keyboard navigation, "jump back in" recents, and a force-directed knowledge graph.
  • Authority-aware search — ranking knows relevance, not truth, so a superseded note repeats your query words as often as the live one. Every hit carries an authority (authoritative → current → provisional → superseded → archived) derived from the note's folder and frontmatter — so your agents quote the locked doc, not the dead one. Markdown RAG that won't hand back yesterday's answer.
  • Temporal validity + explainable rejection — mark a fact superseded_by another note or give it a valid_until date, and search withholds it by default (even if it's locked) — then hands the agent an excluded list of what it skipped, each with a reason ("expired 2026-06-01"). One atomic `brain_supersede` retires the old fact and links the new one in a single commit, so add-and-retire can't drift apart. This is the difference between an agent that *remembers* and one that knows what's still true.
  • Write-time contradiction guards — authority ranking fixes *reading*; these stop the vault accepting the contradiction in the first place. Engram refuses to create a second live note on a subject a live note already covers (the acme-pricing-2026.md-beside-acme-pricing.md bug) and points the agent at brain_supersede instead; refuses to overwrite a note the caller hasn't read; and warns when a status: isn't a word the ranking model knows, so a typo can't silently strip a note's authority.
  • Audit trail + access control — every write is attributed in git to the token or human that made it, with expandable per-file diffs in the activity feed. Give an agent a read-only token and it never even sees the write tools; a write token can create, edit, move, and archive.
  • The Curator *(optional)* — Engram's built-in agent harness over your vault. Chat with your notes (grounded answers, wikilink citations). Or hand brain_capture a rough dump — a meeting note, a voice transcript — and an agentic loop searches what already exists, then files, merges, or archives and returns a manifest of what it touched. It reads before it overwrites and never deletes. Opus / Sonnet / Haiku, your key.
  • Markdown-native — plain .md + YAML frontmatter + [[wikilinks]]. Drop in an existing Obsidian vault and it just works.
  • Git-backed — optional auto commit + push of every change. Full history, no lock-in, your data lives in your repo.
  • No database — files are the source of truth; an in-memory MiniSearch index + a ported wikilink graph power search and backlinks. Nothing to provision.
  • Multi-workspace — connect multiple vault repos (URL + token or GitHub OAuth), rename, switch the active one, or remove them — all from the UI.
  • Self-hosted — one Docker container. Railway / Render / Fly / any host with a volume. Not serverless (it needs a persistent volume, a file watcher, and a long-running index).
  • Team auth — Google SSO + email allowlist for the dashboard; per-agent bearer tokens — or OAuth for Claude.ai custom connectors — for MCP, created/revoked in the UI. Secrets encrypted at rest.
  • Runtime config — toggle git-sync and the Curator right from the home; manage commit author, keys, and OAuth in Settings — no redeploy.

Works with

Any client that speaks the Model Context Protocol — one endpoint, bearer-token auth. Most-used first:

  • [Claude Code](https://claude.com/claude-code) — Anthropic's agentic coding CLI
  • Codex — OpenAI's coding agent (CLI + IDE)
  • Hermes — always-on autonomous agent runtime
  • openclaw — open-source coding agent
  • Cursor — AI code editor
  • Cline — VS Code agent
  • Windsurf — agentic IDE
  • Claude Desktop — Anthropic's desktop app
  • …and any other MCP client — Continue, Goose, Zed, Amp, and the rest

If it speaks MCP, it can read and write Engram as shared memory.

Quick start

Want to poke at it first? [There's a live demo](https://engram-demo.up.railway.app) — open, no signup, resets a few times a day. Break it all you like.

bun install

bun dev # http://localhost:3000 — runs against ./sample-vault

Point it at your ow

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

PopNx fragen