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

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

de Bumblebiberversión 1.6.7i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Bumblebiber/hmem-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Persistent 5-level hierarchical memory for AI agents. SQLite-backed, lazy-loaded.

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": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add hmem --env HMEM_STORAGE_DIR=your-value -- npx -y hmem-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "hmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Valores que debes completar

  • HMEM_STORAGE_DIR env
    Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

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 Bumblebiber, 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 7254 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 3% de los otros 7254 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7254 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 hmem — Humanlike Memory for AI Agents?

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 (1.6.7) llegó al registro hace 8 meses.

¿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.

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

Your AI forgets everything between sessions. hmem fixes that.

One load_project() call. ~3000 tokens. Your agent knows everything important about a project — every past mistake, every decision, every open task — across sessions, devices, and AI providers. No setup per conversation. No "let me re-read the codebase." It just *remembers*.

AI agent? Skip this file. Read AGENT_SETUP.md — written for you, not for humans.

Naming note (v8.0): This package was briefly published as its-over-9k (1.x). It is now hmem again — pure memory framework, nothing else. The its-over-9k name lives on as a separate project: the o9k token-efficiency meta-framework, which combines skills/plugins like this one. Related: TIM — hmem's next-generation successor (hypergraph memory, CRDT sync).


What This Is

hmem is not a note-taking plugin. It's a memory framework for AI agents — a complete infrastructure layer for persistent, portable, token-efficient knowledge that survives session boundaries, device switches, and provider changes.

Four core guarantees:

PillarWhat it means
Token efficiency5-level lazy loading — you pay for what you read, never more
PortabilitySame memory across Claude, Gemini, GPT, local models, any MCP client
Efficient storageHierarchical tree structure — context scales with depth, not flat append
No context wasteAuto-session capture + project briefing = zero re-read overhead

The Problem

Every AI session starts from zero. Your agent asks the same questions, makes the same mistakes, contradicts last week's decisions, and wastes 50k tokens loading context it already processed yesterday.

You've tried workarounds — CLAUDE.md files, custom prompts, manually pasting context. They don't scale. You have 10 projects. You switch between 3 devices. You use different AI tools.

The Solution

You:    "Load project"

Agent: [calls load_project("P0048") — 3000 tokens] Agent: "v1.2.9, TypeScript/SQLite/npm. 3 open bugs, 8 roadmap items. Last session: rebrand complete, rename_id bug fixed (89 changes). Next: O-Entry Auto-Purge. What's the focus today?"

That's it. 3000 tokens for a complete project briefing. The agent knows the stack, the architecture, the open bugs, the recent decisions, and exactly where you left off — even if "you" was a different AI on a different machine yesterday.


How It Works

Level 1  ──  One-line summary          (always loaded — ~5k tokens for 300+ entries)

Level 2 ── Paragraph detail (loaded on demand) Level 3 ── Full context (loaded on demand) Level 4 ── Extended detail (loaded on demand) Level 5 ── Raw/verbatim data (loaded on demand)

At session start, the agent loads Level 1 summaries — one line per memory. When it needs detail, it drills down. Your 300-entry memory costs 5k tokens to overview. A single project costs ~3000 tokens.

Nothing is summarized away. Level 1 is a compressed view, but Levels 2–5 hold the complete original text, word for word, accessible on demand.


Framework Features

Automatic Session Memory

Every conversation is recorded automatically. No "save your work" prompts. No manual checkpoints.

You type  →  Agent responds  →  Stop hook fires  →  Exchange saved to O-entry

→ Linked to active project → Haiku auto-titles the session

Switch projects mid-session? The O-entry switches too. Start a new session on a different device? The next agent sees every exchange from every device — the conversation never dies.

Haiku Background Checkpoints

Every N exchanges (configurable, default 5), a Haiku subagent wakes up in the background. It reads the recent conversation, extracts lessons learned, errors encountered, and decisions made, then writes them to long-term memory — with full MCP tool access. Your main agent is never interrupted.

The checkpoint also writes a handoff note to the project: "Here's what was done, here's what's in progress, here's the next step." The next agent — on any device, any provider — picks up exactly where you left off.

Project-Based, Not Session-Based

Sessions are meaningless. Projects are everything.

  • O-entries are linked to the active project, not the session
  • Checkpoint counters count project exchanges, not session messages
  • load_project shows recent conversations with full context — across all devices
Skills System

hmem ships with a complete skills layer — structured behavior files that agents load on demand. Skills define *how* an agent should do something (debug, write memory, curate entries, handle a session start) — separate from memory, separate from prompts.

npx hmem update-skills    # Pull latest skills to your AI tool's skill directory

Skills are versioned and updated independently. Your agents get smarter without reinstalling. 21 skills ship by default:

SkillTriggers when…
hmem-session-startEvery session start — loads project + surfaces pending git work, open tasks, misrouted O-entries
hmem-using-hmemMeta-skill loaded at session start; defines mandatory memory habits
hmem-readReading from long-term memory (search, prefix filter, find_related, cross-project read)
hmem-writeWriting to hmem — picks prefix, tree location, tags, detects duplicates
hmem-searchUser references something without an ID ("the bug we had", "letzte Woche")
hmem-new-projectCreating a P-entry — handles schema, sections, O-entry linking
hmem-new-errorCreating an E-entry with the strict 5-level scaffold
hmem-activateSwitching active project mid-session, plus fixing misrouted exchanges
hmem-contextLoading specific context when load_project output isn't enough
hmem-recallDispatching a Haiku sub-agent to search hmem
hmem-dispatchDispatching an isolated sub-agent for any search/lookup/calculation
hmem-curateCleaning up an .hmem file (mark obsolete, fix titles, consolidate dupes)
hmem-migrate-oMigrating O-entries to the project-bound 5-level structure
hmem-consolidateMerging session checkpoint summaries into one final O-entry summary
hmem-wipePrep for /clear — save high-value knowledge, update Next Steps
hmem-configView/change memory settings, hooks, sync, checkpoints
hmem-setupFirst-time install of hmem for Claude Code / Gemini CLI / OpenCode
hmem-sync-setupSet up hmem-sync for cross-device sync
hmem-updateUpdate flow — runs npm update -g, syncs skills, applies migrations
hmem-releasePre-publish checklist for hmem itself
hmem-subagentTemplate for sub-agents dispatched by hmem-dispatch
Company Memory

Beyond personal memory, agents can maintain a shared company store — a separate company.hmem that multiple agents and team members can read from. Personal and company memory coexist; agents query both simultaneously.

import { openCompanyMemory } from 'hmem';

const store = openCompanyMemory('/path/to/project');

Embeddable SDK

hmem ships as a fully documented TypeScript SDK — import HmemStore directly into your own agents, tools, or automation pipelines:

import {

HmemStore, openCompanyMemory, resolveHmemPath, loadHmemConfig, saveHmemConfig, DEFAULT_CONFIG, DEFAULT_PREFIXES, formatPrefixList, searchMemory, } from 'hmem'; import type { AgentRole, MemoryEntry, MemoryNode, HmemConfig, SearchResult, SearchOptions, SearchScope, } from 'hmem';

const store = new HmemStore('/path/to/agent.hmem'); const results = searchMemory('/path/to/project', 'auth token bug', { maxResults: 5 });


MCP Tools

hmem ships two MCP servers:

  • `hmem` (daily-use, 13 tools) — read, write, search, project lifecycle.
  • `hmem-curate` (maintenance, 11 tools) — bulk edits, schema migrations, backup/restore. Activate only when curating.
hmem — daily-use server (13)
ToolWhat it does
read_memory5-level lazy read — by ID, prefix, search, time, or tag
write_memoryCreate new entries with title, body, tags, links
append_memoryAdd child nodes to existing entries
update_memoryPatch fields: title, body, tags, irrelevant, links
search_memoryFTS5 full-text search with sub-node attribution
find_relatedFind contextually related entries by tag overlap
load_projectActivate a project + get full briefing + recent sessions
read_projectRead project without activating (comparison/reference)
create_projectScaffold a new project entry with standard schema
list_projectsList all projects with status summary
flush_contextPersist current session context to long-term memory
move_nodesMove a subtree under a different parent (also in curate server)
set_active_deviceRegister and switch between devices
hmem-curate — maintenance server (11)
ToolWhat it does
memory_statsPer-prefix counts, total tokens, favorites, hashtags, stale-list
memory_healthFind broken links, orphan tags, empty entries, dangling chains
export_memoryExport the full .hmem to a portable JSON snapshot
import_memoryImport a JSON snapshot back into a .hmem (destructive)
update_manyBulk-patch a set of entries (irrelevant, tags, body, etc.)
tag_bulkAdd/remove a tag across many entries
tag_renameRename a tag globally across all entries
move_memoryMove an entire entry to a new ID slot
move_nodesMove a subtree under a different parent (also in main server)
rename_idRename an entry's ID; rewrites all inbound links
reset_memory_cacheInvalidate the in-memory L1 cache (after raw SQL writes)

The daily hmem server is registered automatically by hmem init. hmem-curate is opt-in because its tools are destructive — register it when you need to curate:

npx hmem mcp-add-curate          # adds the curate server to Claude Code (user scope)

Then toggle it via /mcp only during curation sessions. For other MCP clients, see Manual setup.


CLI Commands

After npm install -g hmem-mcp, the hmem binary is on PATH.

User-facing
CommandPurpose
hmem initInteractive installer for AI tools (Claude Code, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline). Flags: --global / --local / --tools / --dir / --no-example
hmem update-skillsCopy/sync bundled skill files to detected AI tools (called automatically on npm install)
hmem mcp-add-curateRegister the hmem-curate MCP server with Claude Code (opt-in; toggle via /mcp when curating)
hmem doctorDetect stale or deprecated hmem MCP entries in host configs
hmem statsMemory statistics + per-project token estimates + 🔴 4k threshold flagging
hmem setup-hookRe-add the SessionStart hook to Claude Code settings (if removed)
hmem versionShow version
Hook drivers (called by AI tools, not by hand)
CommandWired intoWhat it does
hmem hook-startupUserPromptSubmitFirst-message context injection (memory overview, project list, sync status). Periodic checkpoint reminders. Reads JSON from stdin

| hmem log-exchange | Stop (sync) | Append the latest e

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

Pregunta a PopNx