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 Lean

von zamansheikhVersion 1.5.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.zamansheikh/memory-lean

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Token-lean memory for AI agents: a knowledge graph searched cheaply. Drop-in for server-memory.

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: MEMORY_FILE_PATH

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": {
    "memory-lean": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add memory-lean --env MEMORY_FILE_PATH=your-value -- npx -y memory-lean

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-lean": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "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-lean": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "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_FILE_PATH env
    Where the graph file lives (default ~/.claude/memory-graph/memory.jsonl)

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 zamansheikh 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 7241 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 64 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7241 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 Lean 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 (1.5.0) kam vor 21 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 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 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-lean

Long-term memory for AI coding agents that doesn't burn the context window.

A knowledge graph your agent searches cheaply, and a web UI where you can see and edit all of it.

Quick start · Web UI · How it works · Tools · Setup for 12 agents · Contributing

memory-lean is an MCP server that gives Claude Code, Codex, Cursor, MiMo Code and any other MCP client a memory that lasts between sessions: which projects exist, what depends on what, which version shipped, what is still pending, and which rules were learned the hard way. It is a drop-in replacement for the reference memory server (@modelcontextprotocol/server-memory), with the same file and tool names, but its answers are about 40 times smaller.

Highlights

About 40× smaller answers. Search returns a ranked list of names and the lines that matched, not every entity in full, so the agent can afford to check its memory before every task.

A web UI for people. See the whole graph grouped by type, follow relations, and add, edit or delete anything. Agent writes show up live.

Drop-in replacement. Same memory.jsonl file and the same nine tools as the reference server. Switch in, and switch back whenever you like.

Works with every agent. Copy-paste setup for Claude Code, MiMo Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Zed, JetBrains and more, plus the instructions that teach the agent to use it.

Stays small by itself. Short facts, a cap per entity, and an archive for the overflow, so the graph never grows into a wall of text.

Private and safe. Plain local files, daily backups, a write lock for parallel sessions, and no network access. One server file, zero dependencies.

The numbers

Measured on a real graph of 237 entities, 355 relations and 1,160 facts (tokens ≈ characters ÷ 4):

CallReference servermemory-lean
read_graph~77,800 tokens~2,000 tokens40× smaller
search_nodes, average of 5 common words~31,000 tokens~770 tokens40× smaller

A narrow search that matches one or two entities saves less, because there is little to trim. To measure your own graph, run node tools/bench.mjs from a clone; it is read-only and prints sizes, never content.

Quick start

Claude Code: install the plugin. It adds the server, the instructions as a skill, a short reminder at the start of each session, and /memory-ui.

/plugin marketplace add zamansheikh/memory-lean

/plugin install memory-lean@memory-lean

Any other agent: add the server to its MCP config, then give it the instructions.

{

"mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "memory-lean"] } } }

npx -y memory-lean --protocol >> AGENTS.md   # into the rules file your agent reads

Just looking? Open the web UI on a made-up example graph:

npx -y memory-lean --ui --demo

Setup for each agent

AgentServer configInstructions
Claude Codepluginincluded in the plugin
Xiaomi MiMo Codemimocode.jsoncskill or AGENTS.md
opencodeopencode.jsonAGENTS.md
OpenAI Codex CLIcodex mcp addAGENTS.md
Cursor.cursor/mcp.jsonAGENTS.md or a rule
VS Code (Copilot).vscode/mcp.jsoncopilot-instructions.md
Gemini CLIsettings.jsonGEMINI.md
Windsurfmcp_config.jsona rule
Clinecline_mcp_settings.json.clinerules/
Zedsettings.jsonAGENTS.md or .rules
JetBrains IDEsAI Assistant settingsa rule or guidelines
Claude Desktopclaude_desktop_config.jsonproject instructions

The graph is created on the first write at ~/.claude/memory-graph/memory.jsonl, whichever agent writes it, so all your agents share one memory. Set MEMORY_FILE_PATH to keep it somewhere else.

Web UI

npx -y memory-lean --ui

This opens your memory in the browser. Everything an agent can do, you can do here:

  • Explore. Each type gets its own bubble. Click an entity to highlight everything it connects to, drag nodes to arrange them, and scroll to zoom. Search matches names, types and facts.
  • Edit. Add, edit and delete facts, rename an entity or change its type, add and remove relations, create and delete entities, and restore archived facts. Every change passes the same checks as the agents' tools.
  • Watch. Changes your agents make appear within two seconds.
  • Spot problems. The overview lists pending work, the most connected entities, and anything over budget, which is also marked on the graph.

Follow the connections. Select an entity to see its facts and relations. Find anything. Search names, types and facts at once.

Edit in place. With the same 300-character limit the agents have. Light or dark. It follows your system, or pick one.

The page runs on your machine only (127.0.0.1) and needs the one-time key in the link it prints, so other websites cannot read or change your memory. Nothing is uploaded anywhere.

How it works

Search, then open

The reference server answers a search with every matching entity in full, as pretty-printed JSON. memory-lean answers with a ranked list of names and the lines that matched:

> search_nodes { "query": "deploy" }

57 match "deploy", top 10 shown (narrow the query or raise limit). open_nodes for full entities.

  • shop-backend [service] 12 obs, 6 rel › 2026-03-02: deployed 2.4.0 to production › deploy with scripts/release.sh, never by hand
  • PENDING shop-backend 2.4.0 [pending] 2 obs, 3 rel › …mobile apps still call the old endpoint until the deploy of 2.4.0 reaches them

The agent then opens only what it needs:

> open_nodes { "names": ["shop-backend"] }

shop-backend [service] (3 archived)

  • NestJS API behind api.example.com
  • 2026-03-02: deployed 2.4.0 to production

relations

shop-app -talks_to-> shop-backend PENDING shop-backend 2.4.0 -blocks-> shop-app

Why it stays lean
LimitWhat it means
Small answerssearch_nodes returns at most 10 names with snippets, read_graph returns an index of names, and only open_nodes returns full entities.
Short factsAn observation longer than 300 characters is rejected, with a message telling the agent to split it or put the detail in the repo.
A cap per entityAn entity keeps 15 observations. Past that, the oldest dated ones move to archive/ .md. Nothing is deleted: they can be listed and restored, and undated facts (the identity facts) always stay.
Search that narrowsEvery word must match somewhere in the entity, so adding a word narrows the result. The reference server looks for the query as one exact phrase.
How it keeps your data safe
SafeguardWhat it means
Safe to shareWriters take a lock file, so several agent sessions can use one graph without overwriting each other. Every write replaces the file atomically.
Daily backupsA copy goes to backups/ once a day; the last 7 are kept.
Damaged lines are keptA line that cannot be read is moved to memory.jsonl.unreadable on the next write and reported, never silently dropped.
Plain filesThe graph is JSON lines, archives are Markdown, backups are copies. You can read, grep and edit all of it by hand.

Tools

ToolWhat it returns
search_nodesRanked list of entity names with counts and up to two matching snippets each. Every word must match the name, type, an observation, or the type of a relation touching the entity.
open_nodesThe full entities you name, as compact text, with every relation touching them and their archive count. Unknown names come back with "did you mean" suggestions.
read_graphAn index: entity names grouped by type, with observation counts. Never the observations.
create_entitiesCreates entities; existing names are skipped.
create_relationsCreates relations between existing entities; duplicates are skipped.
add_observationsAdds facts to an entity, enforcing the length limit and the per-entity cap.
delete_observationsRemoves observations by exact text.
delete_relationsRemoves specific relations.
delete_entitiesRemoves entities and every relation touching them.
rename_entityRenames an entity, keeping its observations, relations and archive. *Not in the reference server.*

| archived_observations | Lists what was archived for an entity, optionally filtered, and restores chosen fa

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

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