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 TushaeBXNVersion 1.10.5i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.TushaeBXN/engram

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local, private long-term memory for AI: verbatim, searchable, correctable. No LLM or API key.

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

  • 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": {
    "engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "engram-chateau"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add engram -- uvx engram-chateau

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "engram-chateau"
      ]
    }
  }
}

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": "uvx",
      "args": [
        "engram-chateau"
      ]
    }
  }
}

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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto TushaeBXN 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 7246 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 69 % der anderen 7246 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7246 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 (1.10.5) kam vor 17 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: 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 heute
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 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

Your AI forgets everything when the chat ends. Engram helps it remember.

Free, private, runs on your own computer, and keeps every word exactly as you wrote it.


The problem

On Monday you spend an hour with Claude working out why the login system leaks memory, and you decide to switch libraries. On Friday you open a new chat and ask *"why did we drop Passport again?"*

It has no idea. The conversation is gone, and so is the reasoning.

The same thing happens with everything you tell an AI: your sister's birthday, the bug you already fixed, the reason a setting is the way it is. Every new chat starts from zero.

Engram is a memory that outlasts the chat. It saves your notes, files and conversations, and when you ask a question later, it finds the right one, even if you phrase it completely differently.


See it work

Two ordinary notes go in:

notes/decisions.md   We switched from Passport to Lucia on March 3 because

Passport sessions kept leaking memory under load. notes/personal.md My sister Maya's birthday is June 14. She loves anything with sunflowers.

engram mine notes --wing life

Days later, ask in your own words. None of these questions share a sentence with the notes:

$ engram search "why did we change the auth library"

1 life/notes We switched from Passport to Lucia on March 3 because Passport sessions kept leaking memory under load.

$ engram search "gift idea for Maya" 1 life/notes My sister Maya's birthday is June 14. She loves anything with sunflowers.

Hook it up to Claude and it does this by itself: Claude looks things up in Engram when it needs them, and Engram saves your Claude Code sessions automatically.


Try it in 2 minutes

You need Python 3.9 or newer (3.11 to 3.14 is best). Check with python3 --version.

1. Install

pip install engram-chateau

On PyPI the package is called engram-chateau, but the command you type is just engram. (A different, unrelated package already owns the name engram.)

2. Give it something to remember

engram mine ~/Documents/notes --wing notes      # any folder of notes, docs or code

The first run downloads a small language model (about 80 MB) that lets Engram understand meaning. After that, everything works offline.

3. Ask it something

engram search "what did I decide about the database"

That's all you need to try it.

Connect it to your AI app

Engram works with any app that speaks MCP, the standard way AI apps plug in tools. One command adds it:

engram connect cursor        # or: claude-desktop, windsurf, vscode, gemini, codex, zed, lm-studio

engram connect all # every supported app on this computer engram connect # list them, with ✓ next to the ones you have

It adds Engram to that app's settings (keeping everything else, with a .bak backup) and tells you how to restart the app. Run it again any time; it changes nothing the second time.

AppSetting it writes
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Cursor~/.cursor/mcp.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
VS Code (Copilot agent mode)your user mcp.json
Gemini CLI~/.gemini/settings.json
Codex CLI~/.codex/config.toml
Zed, LM Studioprints the snippet to paste

Every app then has 31 engram_* tools: recall, search, remember, correct an outdated memory, link a conclusion to its evidence, explain why a memory says what it says, a topic's history, a knowledge graph of people and facts, and more. On connect, Engram also tells the AI how to use them: check memory before answering anything that depends on past work, save decisions, and correct rather than contradict. (Apps decide whether to pass that guidance to the model; most current ones do.) Ask *"remember that we use tabs in this repo"*, *"what did we decide about auth?"* or *"we moved to PostgreSQL, update that"*.

Claude Code gets the most: memory that works without being asked.

engram connect claude-code        # prints the one-line `claude mcp add` command

engram install-hooks --apply # then restart Claude Code

install-hooks adds three Claude Code hooks to ~/.claude/settings.json (your existing settings are kept, with a backup):

  • Auto-recall. Each time you send Claude a message, Engram searches your memory first. If something clearly relevant turns up, Claude gets a short note with up to 3 memories before it answers, current versions first (with what they replaced and why) and outdated ones labelled. You ask *"why did we drop Passport?"* in a brand-new chat, and Claude already knows. Nothing is added when nothing is relevant, a memory isn't repeated within a session, and it takes about a second once warm (the first message after your computer starts it can take several seconds while it loads).
  • Project-aware. Memories are filed under the project you're working in (the git repo or folder name), and recall shows that project's memories first; other projects' notes only appear when they match very closely.
  • Auto-save. Every file Claude edits is saved.
  • Save before compacting. The conversation is saved before Claude Code compacts it.

Preview what auto-recall would hand Claude with engram recall "your message". Run engram install-hooks without --apply to see the settings instead of applying them, or add --no-recall to skip auto-recall.

Any other MCP app: point it at the command engram-mcp (or python -m engram.mcp_server). Engram is also listed in the official MCP registry as io.github.TushaeBXN/engram.

Apps that don't speak MCP (Open WebUI, n8n, your own scripts) can use Engram over a small local web API:

engram serve                  # http://127.0.0.1:7742, the same tools and rules as MCP

Point the app at http://127.0.0.1:7742/openapi.json; every tool is described there. Or call it directly:

curl -s localhost:7742/v1/tools/engram_recall -H 'Content-Type: application/json' \

-d '{"message": "why did we drop Passport?"}'

Memories are private, so it is strict by default. It listens on localhost only, and refuses requests that look like they come from a web page or through a proxy. To reach it from another machine, use engram serve --host 0.0.0.0: that always requires a token (created on first use in ~/.engram/server/token, never printed), sent as Authorization: Bearer . engram serve --token requires one even on localhost. No CORS headers are ever sent, so a web page can't talk to it.

Teach any coding agent to use it. skills/engram/SKILL.md is a ready-made agent skill: when to recall, save and correct, and how to explain a conclusion. Install it with npx skills add TushaeBXN/engram (or copy the file).

Prefer uv, pipx or a guided setup?

uv tool install engram-chateau     # or: pipx install engram-chateau

engram init ~/myproject # guided setup: your AI's identity, a default wing, then saves the project

Both put engram and engram-mcp on your PATH without touching your system Python.


Who it's for

🧑💻 Developers using Claude Code. Engram quietly saves the files Claude touches and the conversations behind them. Months later, *"why is the retry limit 7?"* brings back the actual discussion, not a guess.

🤖 People building an AI companion or agent. Give your bot a memory of its own: what it has learned about you, a diary, and a knowledge graph of people and facts (*"Kai works on Orion, since June"*). It all runs offline in a few lines of Python. Engram started life as exactly this, the memory of a personal companion app.

📚 Writers, researchers and note-takers. Point it at a folder of notes, an Obsidian vault, or Notion or Linear exports, and search across all of it by meaning: *"that idea I had about pricing tiers"*.


Why Engram is different

  • 🔒 It's yours. Everything lives in one folder on your computer (~/.engram/). No account, no cloud, no API key, no tracking.
  • 📝 It keeps your words. Most AI memory tools have an LLM rewrite your conversations into short "facts" and throw the original away. Engram stores the original text and finds it again. Nothing gets lost in a summary.
  • 🧠 It understands what you mean. It finds *"we switched from Passport to Lucia"* when you ask about *"changing the auth library"*. It also matches exact names and numbers (INV-20931), and understands time: *"two weeks ago"*, *"in June"*, *"on May 8"*.
  • 💸 It's free to run. It needs no LLM to save or search, so there are no per-message costs and nothing to rate-limit.
  • 🎯 It's accurate. On the two standard tests of AI memory, it beats the best published no-LLM results (numbers below).
  • 📖 You can read all of it. About 10,000 lines of plain Python, MIT licensed. If you want to know exactly what happens to your data, you can.
  • 🔄 It knows when it's out of date. When a decision changes, the new memory is marked as replacing the old one. Search gives you the current answer first, and the old one stays below it as history, with when and why it changed.
  • 🔑 It can hide secrets for you. Turn on redact_secrets and API keys, tokens and passwords are blanked out before anything is written to disk.

How it works

Engram files memories the way you'd organise a big house: one wing per person or project, a room per topic, a hall per kind of memory, and inside, drawers holding the original text.

Wing   – a person or project        ("myapp", "life")

└── Room – a topic ("auth-migration") └── Hall – the kind of memory (facts, events, discoveries, preferences, advice) └── Drawer – your original text, word for word

You don't have to manage any of this; Engram sorts things as it saves them. When you search, it weighs several clues together:

ClueWhat it does
MeaningFinds text that means the same thing, even in different words
Exact wordsA full-text index catches names, numbers and rare words the meaning search misses
Time*"What did I buy two weeks ago?"* or *"what happened in June?"* favours memories from then
Passing remarksNotices things you mentioned in passing (*"I've been sleeping badly"*) so later questions find them
RecencyLeans slightly toward newer memories; pinned ones never fade
Reranker *(optional)*A small local model re-reads the top 20 and puts the best one first

At the start of a session, Engram can also hand the AI a small "wake-up" note (who it is plus key facts: pinned ones first, then the newest, about 120 tokens by default), so it never starts completely cold.


When things change

In March you note that the app stores everything in SQLite. In April you move to PostgreSQL. Most memory tools now hold two contradicting notes and return whichever matches the question best.

In Engram, you (or Claude, or your agent) record the change once:

engram correct file-05aa607a "We

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

PopNx fragen