Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

FastrMemory

de atifjubaerversión 0.9.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.atifjubaer/fastrmemory

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local-first cognitive agent memory with bi-temporal SQLite, replayable history, hybrid retrieval.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "fastrmemory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "fastrmemory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "fastrmemory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.

Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.

Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub atifjubaer, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 7251 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 86% de los otros 7251 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7251 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro FastrMemory?

Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.9.3) llegó al registro hace 5 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado hoy
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Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 20 días
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Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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README del creador

Abrir el README

Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.

FastrMemory

High-Performance Cognitive Agent Memory Engine

Zero Daemon • Native Node 22+ `node:sqlite` • Bi-Temporal Git Sync • Triple-Stream RRF • Official MCP v2

Status (2026-11-01): `fastrmemory@0.9.3` is published and is `latest`. Evidence: npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; tag v0.9.3 (15a772f); published 2026-11-01 via GitHub Actions OIDC with npm provenance; the release workflow passed the full gate, clean tarball install, registry verification, and GitHub Release upload; the npm tarball is 358 files, 819,117 bytes packed, 3,289,741 bytes unpacked; GitHub Release asset SHA-256 eebda8ab3f90b73ee5f4bd4a64a6ff511f9c93468576c167de3a1c1e2efbcf22; a clean npm install fastrmemory@0.9.3 + fastr --version -> 0.9.3; npm audit signatures reports 5 verified registry signatures and 4 verified attestations. The official MCP registry lists io.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3 as active and isLatest. Caveat: Node.js >=22.16.0; 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, 0.5.0, 0.4.0, 0.3.1, and 0.3.0 remain published historical. This release makes code-graph indexing automatic: setup and hook install index once, SessionStart repairs an empty index, and prompt/session-end hooks refresh recent edits; the schema is unchanged. The old scoped npm entries (@atifjubaer/fastrmemory and fastrmemory@0.0.0-stage) were removed on 2026-10-23; the GitHub v0.2.1 tag and release remain as history. This README tracks current main. Current main is `0.9.3` and has 481 tests / 74 files. Use the exact 0.9.3 version for reproducibility. PR #46 at 5da9b2e passed all required checks (six matrix jobs plus Replayable Memory Diff and Pre-Merge Trap Guardian); the historical 0.9.2 release commit b2c6502, 0.9.1 release commit 5da9b2e, 0.9.0 release commit c204f50, 0.8.2 release commit 8cc925b, 0.8.1 release commit 4e7d9ac, 0.8.0 release commit 44b2d9a, 0.7.2 release commit 583223f, 0.7.1 release commit 31d8e12, 0.7.0 release commit 5512557, 0.6.0 release commit a57a656, 0.5.0 release commit 54a79ab, and 0.4.0 release commit bb365c2 remain published historical. The exact release surface is in CHANGELOG.md. The headline benchmark uses 240 deterministic synthetic cases with a 20% holdout, not SWE-bench or LongMemEval. Public LongMemEval, LoCoMo, and self-repository retrieval-only results plus pinned external baselines are in BENCHMARKS.md; no QA-leaderboard parity is claimed. Performance, packaging, and retrieval claims are tracked in CLAIMS.md; every README section is mapped to claim IDs in the README claim trace at the end of that ledger. Methodology, caveats, and raw JSON are in BENCHMARKS.md.

Overview • Design Principles • Benchmarks • Web UI • Supported Agents • Quick Start • MCP Setup • MCP Tools • Architecture • Migration • Security • Scorecard


Launch Status at a Glance

ClaimCurrent resultEvidence
Install pathPublished fastrmemory@0.9.3npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; npm install fastrmemory@0.9.3; fastr --version -> 0.9.3; GitHub Release tarball SHA-256 eebda8ab...; old scoped npm entries removed
MCP registryio.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3, status active, isLatestcurl --get --data-urlencode "search=io.github.atifjubaer/fastrmemory" https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers; gh run view 40262643667
Synthetic retrieval (optional MiniLM)Holdout 95.8% Hit@1, 100% Hit@5, MRR 0.969npx tsx scripts/eval-bench.ts --split all --embeddings minilm --out bench/results/minilm.json
Test suite481 tests across 74 files on current main; published 0.9.3 is 481 / 74; published 0.9.2 is 476 / 74; published 0.9.1 is 476 / 74; published 0.9.0 is 476 / 74; published 0.8.2 is 461 / 69; published 0.8.1 is 461 / 69; published 0.8.0 is 461 / 69; published 0.7.2 is 456 / 67; published 0.7.1 is 456 / 67; published 0.7.0 is 455 / 67; published 0.6.0 is 388 / 61; 0.5.0 is 297 / 53; historical 0.4.0 is 293 / 53; 0.3.1 is 282 / 52; v0.2.1 is 235 / 43npm test; npm run check:ci
MCP setupfastr mcp init merges portable registry configs or active-CLI local configs for 9 JSON clients and prints a Codex TOML snippet; --source local ships in published 0.9.3, 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, and 0.5.0npm test -- tests/mcp-init.test.ts -> 15 passed; fastr mcp init --client claude --source local --dry-run --json -> node .../dist/bin/fastr.js mcp --project ...
Cross-engine (MCP stdio)80/120 overall Hit@1 (66.7%, 95% CI 57.8-74.5): exact 40/40, multi 40/40, paraphrase 0/40; 1.094 ms/doc ingest, 1.86 ms recall p50npm run bench:vs; bench/results/vs-engines.json
Crash safety10/10 runs, 0 lost, 0 duplicate ids/titlesnpm run test:crash; bench/results/crash-test.json
Public retrieval (0.3.0)LongMemEval +10.4pp / +11.0pp Hit@5; LoCoMo +4.4pp / +2.3pp (target missed)docs/EXTERNAL_BASELINE.md
Release scoreProvisional 9.4 / 10; 9.2 target met; Retrieval remains PartialSCORECARD.md

The synthetic table is not SWE-bench or LongMemEval. Public numbers are retrieval-only and are not QA-leaderboard results. The 95.8% row uses optional MiniLM; the default offline hash path scores 77.1% Hit@1 / 93.8% Hit@5 on the same holdout. Full provenance is in CLAIMS.md.


💡 Overview

AI coding agents (Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Antigravity) degrade on long-running codebases when project memory is lossy or operationally heavy. Common designs make one of three trade-offs:

  • Decay and merge old episodes to keep the store small, which can lose exact file paths, stack traces, and edge cases.
  • Run a daemon or external database, which adds ports, containers, and setup failure modes.
  • Dump a static context file, which grows without bound and is not queryable.

FastrMemory keeps a verbatim event log, bi-temporal memory history, and a replayable Git mirror in a single in-process TypeScript engine (3 runtime dependencies; local embeddings and the daemon are optional):

Zero Daemon Overhead

Pure Node 22+ built-in node:sqlite in WAL mode. On the 240-case suite, engine-level recall is 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 with hash embeddings and 3.30 ms p50 / 5.11 ms p95 with MiniLM on the train split (CLI startup measured separately). The default CLI/MCP path has no background daemon and no open port; daemon start is optional. Native on Windows, macOS, and Linux (the current CI matrix uses Intel macOS; Apple Silicon is not covered); CI matrix status is reported in Actions.

🔀 Bi-Temporal Git Sync

Never deletes facts during consolidation (there is no destructive sleep step). Replaces half-life decay with valid_from / valid_to timestamps and auto-mirrors human-readable .fastr/pages/*.md files into Git.

🎯 Triple-Stream RRF ($k=20$)

Fuses FTS5 BM25 + optional local embeddings + file-graph links. Error traps receive a conditional 2.0x boost only for trap-intent or file-scoped queries, with per-ID outcome feedback (+0.2 / -0.5). Three consecutive bad outcomes move a memory to dormant; confidence tiers are high, medium, low, dormant, and superseded. Counting questions ("how many projects have I led?") additionally run an aggregate-coverage pass: a second lexical query over their content terms, fused with the original, returning up to 20 rows so the caller can count. retrieval.temporalFilter adds opt-in date windows ("past two weeks", "this year") parsed against the question date.

⚔️ Architectural & Performance Comparison
CapabilityHippo Memory (hippo-memory)Memoria (matrixorigin/Memoria)AgentMemory (@agentmemory/mcp)FastrMemory (0.9.3+)
Runtime ArchitectureSQLite storeMatrixOne relational/vector DB containerDual-layer engine + Redis/DockerZero-Daemon • Native `node:sqlite` in WAL mode
Ingestion Speed88.9 ms/docContainer roundtrip1.74 ms/doc1.09 ms/doc (80x faster than Hippo)
Recall Latency (p50)12.8 ms (spikes to 386 ms p95)50–100 ms1.52 ms0.95 ms p50 / 1.60 ms p95
AST Symbol Anchoring❌ None (file path only)❌ None❌ None✅ `declaration_id` (AST hash survives renames & file moves)
Self-Verifying Traps❌ None❌ None❌ None✅ Machine assertions (`text_present`, etc.) auto-retire fixed bugs
Context Token Overhead⚠️ High (dumps entire rule sets)⚠️ High (dumps knowledge graphs)⚠️ High (dumps session contexts)Ultra-low (≤150 tokens targeted per-turn injection)
Passive Learning❌ Manual commands only❌ Manual commands only❌ Manual commands only✅ Auto-distills traps from test failures & subsequent edits
Cross-Machine Team SyncManual markdown git commitsCloud database clusterCustom daemon✅ Bidirectional `fastr sync` on Git pull
Editor IntegrationBasic CLI instructionsNoneBasic plugin✅ Native VS Code & Cursor extension with Problems tab diagnostics
MCP Protocol SupportstdioREST / MCP adapterstdioOfficial MCP v2 (12-tool core & 45-tool full profiles)

*Verified benchmark evidence from bench/results/vs-engines.json and docs/PUBLIC_BENCHMARKS.md.*

🧭 Memory Landscape:

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx