Context7
Feeds AI the latest docs for libraries and frameworks before it answers, so code it writes does not use outdated, removed functions.
Description from the maker (original English)
Cooperative persistent memory for LLMs: episodes, memories and traits over SQLite (FTS5, Hebbian)
These three are never merged into one score: opinions, measurements and popularity are different things.
We have not written a plain-language summary for this one yet. Below are the facts we read from the registry.
Pick the AI app you use, then copy the settings.
MISMEM_DBYou need
Which app do you use?
Pick your app above. We remember it, so next time the button says “Install in …”.
Open Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config, and paste this into claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"mismem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lucasmella/mismem"
],
"env": {
"MISMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}Run this in your terminal
claude mcp add mismem --env MISMEM_DB=your-value -- npx -y @lucasmella/mismemFill in the empty values before running it.
Paste into .cursor/mcp.json in your project, or ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mismem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lucasmella/mismem"
],
"env": {
"MISMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
Paste into .vscode/mcp.json in your project
{
"servers": {
"mismem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@lucasmella/mismem"
],
"env": {
"MISMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}Your browser asks to open the app, then the app shows the settings and asks you to confirm. Key values are left empty for you to fill in.
This one runs on your computer, and ChatGPT can only connect to servers on the internet. Pick another app.
Your choice stays on this device in a cookie; no account needed.
MISMEM_DB envThese settings are generated from the maker’s registry entry. If the README says otherwise, follow the README.
Runs on your computer; the tool list appears in your AI app after you install it.
We check information anyone can see; we have not read the code. Checks that do not apply are left out of the count. · Checked Nov 6, 2026
The registry name was verified with the GitHub account lucasmella-stack, which owns the repo
We have not read this repo from GitHub yet
We have not read this repo from GitHub yet
This one runs on your computer; there is no internet endpoint
Runs on your computer and uses local settings instead
Runs on your computer; we can only read tool lists from internet endpoints
Compared with every active server in this category in the registry. Stars count only when the publisher owns the repo.
It passed 1 of 1 applicable basic checks. We have not read the code. Before adding a key or token, see what access the server asks for and use a key with only the permissions you need.
The registry does not list a required key, though some servers ask you to sign in on first use.
It runs on your computer. Your AI app starts it when needed, and data does not pass through the maker’s servers (unless it calls an online service itself).
The GitHub repo last changed –, and the latest version (0.2.0) reached the registry 3 months ago.
Apps that support MCP, such as Claude Desktop, Claude Code, Cursor and VS Code. You also need Node.js on your computer.
In the same category: Context7, Codebase Memory, Exa
Servers in the same category from other makers, sorted by stars.
Reading a card:★ GitHub starsiThree pillars: reviews · checks · usageiUpdated = latest version published to the registryi
Feeds AI the latest docs for libraries and frameworks before it answers, so code it writes does not use outdated, removed functions.
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.
Copied from the maker’s repo as written. PopNx MCP has not reviewed or endorsed it. HTML, images and scripts are removed. Links lead off this site.
misMEM
Memoria persistente cooperativa para LLMs.
Una SQLite, un protocolo MCP, todos tus clientes.
Cada instancia de un LLM nace sin memoria, y cada herramienta (opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code...) guarda lo suyo en silos incompatibles: hay que repetir el contexto y la continuidad muere entre sesiones. misMEM lo resuelve con una base SQLite (`~/.mismem/mem.db`) y un protocolo MCP de seis invocaciones, accesible desde cualquier cliente que hable MCP. *La cooperatividad hace a la persistencia de la información.*
La memoria tiene tres capas, como la biológica, y la pérdida es intencional: lo crudo se disuelve, lo destilado persiste, lo cristalizado permanece.
flowchart LR
C["Cualquier cliente MCP opencode, Claude Code, Codex, Cursor, VS Code..."]
subgraph E["engine (Node 22)"] S["server.ts MCP por stdio"] H["server-http.ts MCP por HTTP y visor, :3200"] end
subgraph D["SQLite (mem.db)"] EP["episodes texto literal"] -->|consolidación| ME["memories gist, saliencia"] -->|crystallize| TR["traits patrones estables"] end
N["Consolidación nocturna mismem-consolidate"] L["LLM cualquiera con API compatible con OpenAI"] V["Servidor de embeddings cualquier modelo, por /v1/embeddings"]
C -->|stdio| S C -->|HTTP| H S --> D H --> D N -->|episodios pendientes| L L -->|memorias destiladas| N N --> D V -.->|vectores, opcional| E
git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git && bash misMEM/scripts/install.sh
Pregunta dónde guardar la memoria y con qué proveedor consolidar (DeepSeek, OpenRouter, OpenAI, un servidor compatible o ninguno), deja la clave en ~/.config/mismem/env con permisos 600 y configura los clientes MCP que encuentre, con los hooks de inyección y refuerzo en Claude Code. Ofrece además montar un servidor de embeddings local para la búsqueda por significado (otro servidor u otro modelo) y dejar la consolidación nocturna como timer de systemd.
Los clientes llaman a ~/.local/bin/mismem-run, así que ninguna clave queda en su configuración. Volver a ejecutarlo actualiza sin duplicar y respeta lo que esté configurado a mano. --help explica el resto: --from-npm, el modo sin preguntas y qué clientes toca.
docker run -d --name mismem-brain \
-e MISMEM_AUTH_USER=brain -e MISMEM_AUTH_PASS= \ -v mismem-data:/data -p 127.0.0.1:3200:3200 \ ghcr.io/lucasmella-stack/mismem-brain:latest curl http://127.0.0.1:3200/healthz
Imagen multi-arch (linux/amd64 y linux/arm64). El visor queda en /viewer y el MCP en /mcp; para exponerlo con Traefik y TLS, DEPLOY.md.
En la configuración MCP del cliente; el fichero y la forma cambian de uno a otro. Éste es el de los que usan mcpServers en JSON:
{
"mcpServers": { "mismem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@lucasmella/mismem"] } } }
La base se crea sola en el primer uso (~/.mismem/mem.db, configurable con MISMEM_DB) y no sale de la máquina; las dos funciones opcionales que mandan texto afuera están en Privacidad.
Desde el código
git clone https://github.com/lucasmella-stack/misMEM.git
cd misMEM/engine pnpm install pnpm test # todo verde antes de usar pnpm build # compila a dist/
Y en la configuración MCP del cliente: "command": "node", "args": [" /misMEM/engine/dist/server.js"].
| Qué hace | Más | |
|---|---|---|
| Seis invocaciones | capture, recall, reinforce, consolidate, crystallize, forget, más una capa de compatibilidad con Engram (mem_save, mem_search, ...) | Arquitectura |
| Recall híbrido | Palabras (FTS5) y significado (embeddings, opcional) fusionados por RRF sobre las tres capas a la vez. Si el servidor de embeddings cae, sigue por palabras | Recall |
| Medido, no supuesto | Un corpus dorado público en castellano y pnpm eval: aciertos y MRR por tipo de pregunta, contra un suelo declarado | Recall |
| Saliencia con decay | Lo que no se usa pierde la mitad cada 90 días; el refuerzo sigue el uso real, no la aparición | Arquitectura |
| Índice hebbiano | Cuenta qué recuerdos se usaron juntos en el mismo turno | Arquitectura |
| Ámbitos | Un scope por proyecto o cliente dentro de la misma base; una búsqueda con ámbito no mezcla los demás | Arquitectura |
| Consolidación nocturna | Un LLM destila los episodios en memorias, con prefiltro de ruido | Consolidación |
| Visor web | Memorias, rasgos, lo pendiente, el origen de cada recuerdo, el estado del índice semántico y el grafo; con acciones opcionales | Arquitectura |
| Temas | Qué recuerdos hablan de lo mismo aunque vivan en ámbitos distintos, calculado sobre los vectores. El grafo se puede pintar por tema | Arquitectura |
| Lo que el modelo recibe | El servidor anuncia cuándo usar cada herramienta; cada resultado de recall trae su capa, su fecha, los detalles y la polaridad | Arquitectura |
| Hooks de cliente | Adelantan recuerdos antes de responder y refuerzan los que se usaron | Hooks |
| Ingesta y exportación | Exports de ChatGPT, transcripts de VS Code, migración desde Engram, bóveda de Obsidian | Arquitectura |
| Servidor remoto | MCP por Streamable HTTP con BasicAuth, guarda de Host y límite de cuerpo; el visor entra por su propio formulario | DEPLOY.md |
Capturas del visor (/viewer): el grafo entero con sus ajustes, y el grafo local alrededor de una memoria con su detalle al costado. Cada nodo mide sus conexiones visibles y se pinta por ámbito o por tema.
| Para | Ir a |
|---|---|
| Operar un servidor, y todas las variables de entorno | DEPLOY.md |
| Entender el motor | docs/architecture.md, docs/recall.md, docs/hooks.md |
| Contribuir | CONTRIBUTING.md y las normas |
| Convenciones para agentes | AGENTS.md |
| Qué cambió en cada versión | CHANGELOG.md |
| Reportar una vulnerabilidad | SECURITY.md |
| Qué documento es para quién | docs/README.md |
La memoria es de quien la usa. La base (*.db), los volcados y los exports personales están en .gitignore: nunca se commitean. El servidor HTTP sin MISMEM_AUTH_USER y MISMEM_AUTH_PASS corre sin autenticación: así sólo en localhost.
Dos funciones opcionales mandan texto fuera del proceso, y sólo si se configuran:
Los issues y los PR son bienvenidos. El punto de partida es CONTRIBUTING.md: entorno, flujo, formularios de issue y plantillas de PR.
misMEM lo arrancó una persona sola, pero no siguió así. @iDiagoValeta colaboró en su desarrollo de forma activa como muestra de su amor y apoyo incondicional hacia el Open-Source.
MIT. Ver LICENSE.