Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Persistent memory for AI agents. Infinite context with sub-millisecond recall.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
GRANTAI_LICENSE_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add grantai --env GRANTAI_LICENSE_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e GRANTAI_LICENSE_KEY ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"grantai": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GRANTAI_LICENSE_KEY",
"ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5"
],
"env": {
"GRANTAI_LICENSE_KEY": "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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"grantai": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"GRANTAI_LICENSE_KEY",
"ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.5"
],
"env": {
"GRANTAI_LICENSE_KEY": "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.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde über die Domain solonai.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Das musst du eintragen: GRANTAI_LICENSE_KEY
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.8.6) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB, Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
GrantAi
Deterministic Memory for AI
Local. Private. Secure.
Website • Download • Documentation
The free edition is the full local memory engine as an MCP server: no email, no license key, no trial, and no network after the one-time model download (about 650 MB).
# macOS / Linux
curl -fsSL "https://solonai.com/grantai/install.sh?src=github" | bash
# Windows 10/11 (PowerShell)
irm "https://solonai.com/grantai/install.ps1?src=github" | iex
The installer verifies both downloads against a published SHA-256 manifest, installs under ~/.grantai/free (Windows: %LOCALAPPDATA%\GrantAi\free), and registers the server with Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI and Codex where they are installed. Any other MCP client takes the same command and arguments. Homebrew: brew install solonai/grantai/grantai-free. Air-gapped installs and the full list of what runs where are on the developers page.
Every AI system today has the same flaw: it guesses instead of remembers.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) converts your documents into vectors — numerical approximations of meaning. When you query, it returns content that is *mathematically similar* to your question. Similar is not the same as correct.
Ask for "HIPAA encryption penalties" and RAG returns chunks that *look like* compliance content. Maybe the right section. Maybe adjacent paragraphs. Maybe hallucinated ranges. You pay for every token retrieved, whether relevant or not.
This is the Retrieval Tax:
Enterprise AI spends 85% of compute on inference. Most of that is wasted on retrieving content that doesn't answer the question.
GrantAi is deterministic memory for AI agents.
Instead of similarity search, GrantAi uses direct addressing. Every piece of knowledge has a unique identifier. Retrieval is a lookup, not a search. You get the exact content you indexed — verbatim, with attribution, in milliseconds.
| RAG | GrantAi |
|---|---|
| Returns *similar* content | Returns *the exact* content |
| 10-20 chunks, hope one is right | 1-3 sentences, always right |
| Slows down as corpus grows | Milliseconds regardless of size |
| No attribution | Full audit trail |
| Approximate | Deterministic |
Result: 97% reduction in tokens sent to the LLM. Faster responses. Lower cost. No hallucination from retrieval.
# 1. Download from https://solonai.com/grantai/download
./install.sh
docker pull ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6
Add to your Claude Desktop config (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "grantai": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always", "-v", "grantai-data:/data", "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"] } } }
| Platform | Method | Status |
|---|---|---|
| macOS (Apple Silicon) | Native | ✅ |
| Linux (x64) | Native | ✅ |
| Windows | Native | ✅ |
| All Platforms | Docker | ✅ |
GrantAi provides these tools to your AI:
| Tool | Description |
|---|---|
grantai_infer | Query memory for relevant context |
grantai_teach | Store content for future recall |
grantai_learn | Import files or directories |
grantai_health | Check server status |
grantai_summarize | Store session summaries |
grantai_project | Track project state |
grantai_snippet | Store code patterns |
grantai_git | Import git commit history |
grantai_capture | Save conversation turns for continuity |
Multiple agents can share knowledge through GrantAi's memory layer.
# Any agent stores
grantai_teach( content="API rate limit is 100 requests/minute.", source="api-notes" )
grantai_infer(input="API rate limiting")
All agents read from and write to the same memory pool. No configuration needed.
Use speaker to track which agent stored what, and from_agents to filter retrieval:
# Store with identity
grantai_teach( content="API uses Bearer token auth.", source="api-research", speaker="researcher" # optional )
grantai_infer( input="API authentication", from_agents=["researcher"] # optional filter )
speaker| Scenario | Use speaker? | Why |
|---|---|---|
| Shared knowledge base | No | All contributions equal, no filtering needed |
| Session continuity | No | Same context, just persist and retrieve |
| Research → Code handoff | Yes | Coder filters for researcher's findings only |
| Role-based trust | Yes | Security agent's input treated differently |
GrantAi works with any MCP-compatible client. Point your agents at the same GrantAi instance:
{
"mcpServers": { "grantai": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "--pull", "always", "-v", "grantai-data:/data", "ghcr.io/solonai-com/grantai-memory:1.8.6"] } } }
All agents using this config share the same memory volume (grantai-data).
GrantAi is built by Lawrence Grant, founder of SolonAI.
Background: Harvard, IBM, AI architecture and security work for Blackstone, Goldman Sachs, and Vanguard. Author of *Mergers and Acquisitions Cybersecurity: The Framework For Maximizing Value*.
Read the full case for deterministic memory: [Your AI Has Amnesia. You're Paying. Blame the Architecture.](https://solonai.com/grantai/essay)
Free to try. Pricing & Terms
Get Started →