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

Memory Engine MCP

von SimoneB79Version 1.5.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.SimoneB79/memory-engine-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.

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: SSE
  • 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).
  • Das trägst du selbst ein: MEMORY_DB_PATH, MARKDOWN_SOURCE, MEMORY_PORT

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": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memory-engine --env MEMORY_DB_PATH=your-value --env MARKDOWN_SOURCE=your-value --env MEMORY_PORT=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_DB_PATH -e MARKDOWN_SOURCE -e MEMORY_PORT ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3

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": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "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": {
    "memory-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "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

  • MEMORY_DB_PATH env
    SQLite database path inside the container.
  • MARKDOWN_SOURCE env
    Optional directory for one-way markdown import.
  • MEMORY_PORT env
    SSE server port. Default: 8085.

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 SimoneB79 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 7231 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 7231 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7231 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 Memory Engine 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?

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 (1.5.3) 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 vor 3 Tagen
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 vor 44 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.

🧠 Memory Engine MCP

Local-first, graph-aware long-term memory for AI assistants.

SQLite + semantic search + knowledge graph + MCP tools for agents that need continuity.

Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · any MCP client


Why Memory Engine?

Most MCP memory servers are either simple key-value stores or plain text search wrappers.

Memory Engine is different: it models memory as typed atoms connected by typed bonds, then retrieves context with a hybrid ranking pipeline that combines:

  • full-text search (SQLite FTS5)
  • semantic similarity via local Ollama embeddings
  • confidence, recency, and weight
  • graph expansion from related memories

The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.

Highlights

  • Local-first — SQLite database, optional local embeddings via Ollama, no required cloud API.
  • MCP-native — exposes 35 tools through FastMCP.
  • Graph-aware recall — expands top hits through bidirectional bonds for richer context.
  • Semantic search — meaning-based retrieval with nomic-embed-text.
  • Markdown coexistence — import existing notes one-way without replacing your human-readable memory.
  • Error memory — remembers mistakes and corrections, with auto-promotion to preferences after repeated failures.
  • Cognitive curator — non-destructive maintenance pass for compaction, bond suggestions, duplicate detection, and isolated atom classification.
  • Session watcher — canonical OpenClaw SQLite ingestion (schema 17), reset-aware digests, and JSONL legacy fallback.
  • Backup & restore — full SQLite snapshots, JSON export/import, verified restores with automatic safety backups.
  • Auth & hardening — optional API token, secure bind, input validation, rate limiting.
  • Test suite — 144 tests covering CRUD, ranking, migrations, auth, backup, concurrency, and transcript ingestion.
  • Benchmark — CLI recall quality suite with Precision@K, MRR, latency percentiles.

Architecture

AI assistant / MCP client

│ ▼ FastMCP server — 35 tools │ ▼ Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning │ ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions ├── Ollama — optional local embeddings ├── Curator — conservative maintenance └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback

MCP Tools

Memory
ToolPurpose
rememberCreate or update an atom
recallSmart hybrid recall with graph expansion
working_setBuild a task-oriented context pack
semantic_searchPure semantic search
get_atomRead one atom with bonds
list_atomsBrowse atoms by domain/type/status
merge_atomsMerge duplicate atoms
export_atomExport one atom as markdown
Knowledge graph
ToolPurpose
link / unlinkCreate or remove typed bonds
search_graphTraverse the graph from one atom
suggest_bondsSuggest bonds for one atom
suggest_bonds_allSuggest or create bonds in bulk
Learning and maintenance
ToolPurpose
curator_runConservative curation pass
cognitive_statusGraph and memory health metrics
learning_runDetect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps
ask_pending / answer_humanHuman-in-the-loop clarification
decay_runRun decay cycle
cleanup_sessionsRemove expired session atoms
cleanup_duplicatesRemove duplicate session atoms
reindex_embeddingsRebuild embeddings
Error memory and preferences
ToolPurpose
error_checkCheck past failures before doing a task
error_logRecord a mistake and the correction
error_listBrowse unresolved/resolved errors
preference_searchSearch structured preferences
Import and introspection
ToolPurpose
import_markdownImport markdown notes into atoms
memory_summary3-level summary: global → domain → detail
statsDatabase statistics
versionServer version
recall_sessionSearch one OpenClaw session
session_summarySummarize one OpenClaw session
memory_contradictSupersede an old atom with a newer contradictory one
list_contradictionsList explicit contradiction/supersession records
classify_memory_tierInfer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural)
memory_impactImpact analysis: what depends on this atom
Backup, restore & export
ToolPurpose
backup_databaseCreate, list, verify, or clean up SQLite snapshots
restore_databaseRestore from a backup (with automatic safety backup)
export_allExport all memory data as portable JSON
import_dataImport from JSON (merge or replace mode)

Web UI (optional)

Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.

# In docker-compose.yml, add:

environment:

- MEM_UI_PORT=6000

expose:

- "6000"

Or run standalone:

python3 web_ui.py

Open http://localhost:6000

Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard

Quick start with Docker

Option A — Use the pre-built image (recommended)
# docker-compose.yml

services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:

  • "8085:8085" volumes:
  • memory-data:/data restart: unless-stopped

volumes: memory-data:

docker compose up -d

Pin the version. Use an explicit tag like :1.7.0 in production.

Avoid :latest — it can change without notice.

Option B — Build from source
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git

cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml

Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed

docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build

Default endpoint:

http://localhost:8085/sse

Example MCP client config:

{

"mcpServers": { "memory-engine": { "url": "http://localhost:8085/sse", "transport": "sse" } } }

See docs/INSTALL.md for Docker, local Python, Claude Desktop, Cursor, and OpenClaw examples.

Local Python

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py

Configuration

Main configuration file: config.json

Important environment variables:

VariableDefaultPurpose
MEMORY_DB_PATH/data/memory.dbSQLite database path
MARKDOWN_SOURCE/workspace/memoryMarkdown directory for import
MEMORY_HOST127.0.0.1Server bind address (secure default)
MEMORY_PORT8085SSE port
MEMORY_API_TOKEN_(none)_Optional API token for auth (see Security)
OPENCLAW_AGENT_DB_(none)_Preferred per-agent OpenClaw SQLite DB (schema 17)
OPENCLAW_SESSIONS_DIR/sessionsLegacy JSONL fallback when no agent DB is configured
SESSION_DIGEST_DIR/data/session_digestsOptional session digest output

For the SQLite mount, WAL/SHM handling, filtering, and security boundary, see OpenClaw transcript ingestion.

Semantic search requires Ollama reachable from the container or host. Default:

{

"ollama": { "enabled": true, "host": "http://ollama:11434", "model": "nomic-embed-text" } }

If you do not use Ollama, set ollama.enabled to false; FTS recall still works.

Memory model

Atoms have:

  • title
  • body
  • type: fact, decision, event, preference, log, procedure, note, etc.
  • domain: project or topic namespace
  • confidence
  • weight
  • tags
  • optional TTL

Bonds connect atoms with relation types:

is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to

Example usage

remember(

title="Use PostgreSQL for analytics", body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.", type="decision", domain="project:analytics", confidence=0.9, tags=["database", "architecture"] )

recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)
working_set(

query="continue the analytics backend work", domain="project:analytics", limit=8, graph_depth=1 )

Security

By default, Memory Engine runs in open mode (no auth) — safe for stdio or trusted local environments.

To enable API token auth:

// config.json

{ "security": { "api_token": "your-secret-token", "allow_remote": false } }

Or via environment variable:

MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token

When auth is enabled:

  • MCP SSE requests must include Authorization: Bearer
  • Web UI API endpoints require ?token= or Bearer header
  • Server binds to 127.0.0.1 unless allow_remote: true
  • Input validation (title/body size limits) and rate limiting are always active

See CHANGELOG.md for the full list of security features.

Publishing and registries

This repository is prepared for MCP discovery:

  • MCP Registry name: io.github.simoneb79/memory-engine-mcp
  • Registry metadata: server.json
  • Docker/OCI verification label: included in Dockerfile
  • Client config example: mcp.json

See docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.

Repository status

  • Public GitHub repository: https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
  • Existing listing: https://mcpmarket.com/server/memory-engine
  • License: MIT

License

MIT — see LICENSE.


Made with 🧠 by SimoneB79

PopNx fragen