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

Peon Mem

von VineetV2Version 1.0.9i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.VineetV2/peon-mem

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Local-first memory brain for AI coding agents: hooks capture sessions, beliefs injected per prompt.

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).
  • Das trägst du selbst ein: PEON_DAEMON_URL

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "peon-mem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add peon-mem --env PEON_DAEMON_URL=your-value -- npx -y peon-mem

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": {
    "peon-mem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "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": {
    "peon-mem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "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

  • PEON_DAEMON_URL env
    Peon daemon address

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 VineetV2 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 7259 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 41 % der anderen 7259 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7259 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 Peon Mem 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 (1.0.9) kam vor 2 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 Node.js 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.

🧠 Peon — a memory brain for your AI coding agents

Local-first, hierarchical, self-improving memory for Claude Code, Codex, and any MCP client.

Your AI forgets everything between sessions. Peon doesn't. It records your sessions, uses an LLM to consolidate them into typed *beliefs*, and injects the relevant ones back into every prompt. It runs as a daemon on your machine, and nothing leaves it.

        PEON GLOBAL BRAIN            ← user-level facts & preferences, inherited everywhere

/ | \ project A project B project C ← rooted child brains (.peon/ in each project)

Why Peon

  • Hierarchical brains. One global parent brain holds who you are, your rules, and your tools. Each project gets an isolated child brain. Every injection carries both.
  • Two memory layers, honestly measured. Consolidated *beliefs* (decisions, preferences, facts, artifacts) give you the gist. An *episodic* verbatim layer recovers the exact details that lossy summaries drop. In my own LongMemEval run, raw-episodic recall scored 61% where belief-only scored 17% — self-measured, not an independent benchmark; reproduce it with npm run eval.
  • Automatic capture and injection. Claude Code hooks record messages and events, then inject a query-ranked memory block (with an ⚠ MOST RELEVANT headline) into every prompt. You never have to remember to save anything.
  • Cost-gated consolidation. An LLM distills sessions into beliefs only once enough new memory accumulates. It can supersede, merge, and flag conflicts. Nothing is destructively deleted.
  • Hybrid retrieval. Lexical and semantic RRF fusion, MMR diversity, reinforcement, and recency. Query embeddings are cached to disk, so repeat prompts cost nothing.
  • The Neural Universe. A live monitor at localhost:3737/monitor renders every belief as a star. Projects are galaxies, search makes matches flare, and autonomous curation pulses.
  • A daily self-audit (STL). Peon checks itself every day: what it recorded, what it injected, what failed, what consolidation did. Then it files a report with a verdict.
  • Eval-gated development. A committed results ledger (git SHA, qrels, and brain fingerprint per row) means retrieval changes are proven, not asserted. Negative results stay documented.
  • Local-first and locked down. Plain JSONL you can read, a loopback-only daemon with DNS-rebinding protection, secret redaction at the injection boundary, and path-traversal guards.

*The live monitor: 18k real beliefs rendered as stars. Type to make matching beliefs flare; click one to inspect it.*

*Ask the field: typing "wulver cluster" makes 400+ matching beliefs flare while the rest dim, and the camera flies to them.*

Why "Peon"?

The name comes from Indian offices. Every office had a peon, the person who walked desk to desk all day: collect a file from this table, note who needs what, carry it to the next table, remember where everything is. He wasn't the boss or the star, but the whole office quietly ran on him. Nothing moved without him, and he never forgot where anything was.

That's this framework, with AI. Peon walks between your sessions and your projects. It collects what happened at one desk (a session), files it in the right cabinet (a project brain), carries the relevant papers to the next desk before you ask (injection), and keeps the master ledger upstairs (the global brain). Quiet clerk. Perfect memory. The office runs on him.

How Peon differs from existing memory tools

Peonmem0Letta/MemGPTZep/Graphitiflat memory files (MEMORY.md)
Runs100% local daemoncloud or self-hostservercloud/serverlocal
Storagehuman-readable JSONL you can catvector DBDBgraph DBmarkdown
Memory modelbeliefs + verbatim episodic layerextracted factsself-edited blockstemporal knowledge graphprose
Hierarchyglobal parent brain → per-project child brains, inherited on every promptuser/agent/session scopesper-agentper-userper-project file
Captureautomatic via hooks (zero effort)SDK calls you writeagent-managedSDK callsagent must remember to write
Conflict handlingsupersede/merge, recoverable — never hard-deletesLLM may DELETEself-editinvalidationoverwrite
Exact recallepisodic layer regression-tested (61% vs 17% belief-only on LongMemEval, self-measured)gist onlygist onlygraph factswhatever was written
Observabilitylive Neural Universe monitor + daily self-audit (STL) + serve telemetrydashboard———
Verificationcommitted eval ledger; negative results keptvendor benchmarks—vendor benchmarks—

The short version: mem0 and Zep are memory platforms for products you build. Peon is memory for the coding agents you already use. It plugs into Claude Code or Codex in about five minutes, and you can watch it think and audit every number it claims.

Your agents share one brain

If you run more than one coding agent — Claude Code and Codex, say — they usually each live in their own bubble. Whatever you work out with one is gone when you switch to the other.

Point them at the same project and Peon dissolves that wall. Both agents resolve to the same .peon/ brain (Peon canonicalizes the project path, so the hook, a direct MCP call, and Codex all land on one store). So the memory flows between them:

  • Codex works out how your build pipeline runs and records it. Next time you open Claude Code in that repo, it's already in the injected context.
  • Claude Code hits a gotcha and files it. Codex sees it the moment it calls get_context or search_memory.
  • The global brain sits above both, so your preferences and rules follow you into every agent, in every project.

They aren't chatting in real time. It's a shared notebook both write in and both read from, so a decision made in one agent shows up in the other without you re-explaining it. One project, one memory, however many agents.

Quickstart

Requirements: Node 20+, macOS or Linux. An OpenRouter API key is recommended (consolidation + semantic embeddings); without one Peon still works lexical-only.

One line:

npm install -g peon-mem && peon-mem install

(no Node? curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/VineetV2/peon-mem/main/install.sh | bash)

The guided setup asks four things:

  1. Where your global brain lives (default: ~/Library/Application Support/Peon)
  2. Which LLM: OpenRouter (one key, any model) · OpenAI · Anthropic · Ollama (100% local & free) · or skip
  3. Installs the daemon as an auto-start service (launchd on macOS, systemd user unit on Linux)
  4. Detects your AI apps and wires the MCP server (plus hooks for Claude Code) into the ones you pick. Auto-configured: Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline, VS Code (Copilot MCP), Zed, LM Studio. Detected with in-app instructions: ChatGPT Desktop, Perplexity Desktop. Every touched config gets a .peon-backup.

That builds the package, starts the daemon as a service, wires your Claude Code hooks + MCP server (with a backup of your settings), and writes a config template. Then add your key to ~/Library/Application Support/Peon/.env and open the monitor. peon-mem install --dry-run shows every action first; peon-mem uninstall reverses it (memory data is never touched).

Or manually:

git clone https://github.com/VineetV2/peon-mem && cd peon-mem

npm install && npm run build node bin/peon-mem.mjs install --dry-run # inspect, then run without --dry-run

Create .env in the repo root:

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

PEON_PROCESSING_MODEL=google/gemini-2.5-flash-lite # cheap + good enough (measured) PEON_EMBEDDING_MODEL=openai/text-embedding-3-small

Start the daemon (the installer prints a launchd/systemd recipe, or just):

node dist/daemon-cli.js              # serves 127.0.0.1:3737

Then wire your agent (the installer prints these filled in for your paths):

  • Claude Code: add the hook to ~/.claude/settings.json (SessionStart / UserPromptSubmit / SessionEnd → scripts/claude-peon-hook.mjs) and the MCP server (dist/index.js).
  • Codex / any MCP client: register dist/index.js as a stdio MCP server; 16 tools (start_session, get_context, search_memory, record_message, process_memory, …).

Open http://127.0.0.1:3737/monitor and watch your brain grow.

How it works

  1. Record. Hooks stream messages, events, and tool calls into /.peon/raw/ (append-only).
  2. Consolidate. Past a size gate, an LLM turns the session delta into typed belief records in .peon/brain/memories.jsonl (importance/confidence scores, entities, provenance pointers), reconciling against existing beliefs: supersede, merge, conflict-flag. Recoverable, never deleted.
  3. Retrieve + inject. On every prompt, beliefs are ranked (RRF lexical+semantic, MMR, reinforcement) and injected alongside episodic verbatim matches and inherited global beliefs.
  4. Self-curate. A background brain pass reinforces recalled beliefs, compresses stale clusters, and resolves duplicates. Every action is logged and undoable.
  5. Self-audit (STL). A daily job reports what was recorded, what was injected, what went wrong, and whether consolidation behaved, with serve-latency telemetry and a health verdict.

Full install (copy-paste)

1. Daemon (always-on, macOS launchd)
node scripts/install-peon.mjs           # prints everything below filled in for YOUR paths

Or manually — ~/Library/LaunchAgents/com.peon.daemon.plist:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">

Label com.peon.daemon ProgramArguments /opt/homebrew/bin/node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/dist/daemon-cli.js

RunAtLoad KeepAlive

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.peon.daemon.plist

curl http://127.0.0.1:3737/health # → {"ok":true}

Linux: the installer writes ~/.config/systemd/user/peon-mem.service and enables it. Manual equivalent: systemctl --user enable --now peon-mem.service, plus loginctl enable-linger $USER so it survives logout. (Linux support is young — issue #1 tracks real-machine reports.)

2. Claude Code — hooks (auto capture + injection)

Merge into ~/.claude/settings.json (replace the path):

{

"hooks": { "SessionStart": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/scripts/claude-peon-hook.mjs" }] }], "UserPromptSubmit": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/scripts/claude-peon-hook.mjs" }] }], "SessionEnd": [{ "hooks": [

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

PopNx fragen