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

Dakera MCP

de Dakera-AIversión 0.12.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Dakera-AI/dakera-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Agent memory engine — 106 MCP tools, self-hosted, single Rust binary

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

¿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": {
    "dakera": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add dakera -- docker run -i --rm ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "dakera": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "dakera": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/dakera-ai/dakera-mcp:0.12.3"
      ]
    }
  }
}

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 Dakera-AI, 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 7275 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 71% de los otros 7275 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7275 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 Dakera MCP?

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 (0.12.3) llegó al registro hace 16 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker 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 ayer
Instalar

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 21 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.

⚡ dakera-mcp

MCP server for Dakera AI. Gives any MCP-compatible AI agent persistent, queryable memory — with smart token management built in.

Works with Claude, Claude Code, and any MCP-compatible framework.

Part of Dakera AI — the memory engine for AI agents.

The Dakera memory engine scores 88.2% Recall@20 on LoCoMo (1,536 evaluated questions · LLM-judged retrieval recall) — benchmark details


Architecture: 14 core tools + on-demand discovery

Starting every agent session with 60+ tool schemas wastes ~15K tokens before you write a single message. dakera-mcp solves this with hybrid tool exposure:

  • 14 tools loaded by default — the 12 highest-frequency memory operations + 2 meta-discovery tools
  • On-demand expansion — use dakera_discover_tools and dakera_load_tools to fetch additional tool schemas only when you need them
Default tool set (core profile)
ToolPurpose
dakera_storeStore a memory with importance, tags, and type
dakera_recallSemantic recall by query text
dakera_searchAdvanced memory search with tag/type filters
dakera_session_startStart a session to group related memories
dakera_session_endEnd a session with optional summary
dakera_batch_recallBulk filter-based recall (by tags, importance, time)
dakera_forgetDelete specific memories by ID
dakera_hybrid_searchCombined vector + BM25 search
dakera_fulltext_searchBM25 full-text search
dakera_knowledge_graphBuild a knowledge graph from a seed memory
dakera_extractExtract entities and structure from free-form text
dakera_batch_forgetBulk delete by tags, type, or time range
dakera_discover_toolsSearch the full tool catalog by keyword or tier
dakera_load_toolsLoad full schemas for specific tools on demand
Profiles & token cost
ProfileTools~TokensHow to enable
core14~3,500Default — always loaded
admin34~6,850DAKERA_MCP_PROFILE=admin
power86~18,200DAKERA_MCP_PROFILE=power
all106~21,600DAKERA_MCP_PROFILE=all

Token figures are estimates (JSON bytes / 3). The attachment tools below count in power and all, but only appear while the connected server has the feature on (see Dakera v0.12).

Accessing additional tools
# In your agent: discover what's available

dakera_discover_tools(tier="power") → returns names + descriptions, no schemas loaded

Load schemas for the tools you want

dakera_load_tools(tools=["dakera_consolidate", "dakera_agent_stats"]) → returns full inputSchema for each tool

Profile selection

The profile controls which tools appear in tools/list. Three ways to set it:

1. Per-request (in tools/list params):

{"profile": "power"}

2. Environment variable (applies to all requests):

DAKERA_MCP_PROFILE=power

3. Default: core (14 tools, ~3,400 tokens)


Dakera v0.12

dakera-mcp 0.12.3 works against Dakera v0.11.108 and v0.12.0 – v0.12.3 servers. Every tool keeps its name and arguments; the additions are optional arguments that are sent only when you supply them (or that an older server ignores), and tools that call new routes and say so on a server without them. The 0.12.3 additions (separate neighbourhood context, the unknown-field hint, document import) need a v0.12.3 server.

Dakera serverdakera-mcp 0.12.3
v0.12.3every tool; the recall tools list neighbourhood context apart in context_memories (neighborhood_mode)
v0.12.2every tool; the recall tools keep the first top_k results and say how many unmarked context items they left out; the attachment tools while DAKERA_ATTACHMENTS (and DAKERA_VISION for images) is on
v0.12.0, v0.12.1every tool; dakera_session_touch and dakera_agent_create answer that nothing is needed (sessions are not ended for inactivity there, and an agent is created by its first memory); dakera_whoami says it needs v0.12.2; listings return full content (no preview) and include derived sentence sub-memories
v0.11.108as v0.12.0, and the attachment tools, dakera_encryption_status and dakera_embed_migration_status are not listed (a direct call says they need v0.12); dakera_encryption_rotate_key needs new_key
oldernot tested
New with Dakera v0.12.2
Tool / argumentTierWhat it does
dakera_session_start idle_timeout_secscorethe server ends a session idle for 4 h by default; this sets the session's own timeout (0 = never, at most 30 days)
dakera_session_touchpowerPOST /v1/sessions/{id}/touch: keeps a session open while the agent works without storing or recalling; answers session_state (active with idle_deadline_at, or ended)
dakera_storecorestoring into an ended session still succeeds; the answer's session_state: "ended" is followed by a note telling the agent to start a new session
dakera_session_endcorea note when the server had already ended the session for inactivity (the summary passed is then not saved) or when no such session is reachable
dakera_session_list / _get / dakera_agent_sessionspowersessions carry last_activity_at, ended_reason (client or idle) and idle_since
dakera_agent_createpowerPOST /v1/agents: creates an agent (its memory namespace) before its first memory; created: false for an existing one
dakera_whoamipowerGET /v1/auth/whoami: the key's scope, namespaces (prefix patterns such as _dakera_agent_mlx-*), expiry and inert entries; the first thing to call on a 403
dakera_agent_memories / dakera_session_memories / dakera_knowledge_network_cross_agent content_preview_charspowercontent cut to 500 characters by default (content_len / content_truncated mark it; 0 = full content); dakera_memory_get and recall return memories in full
dakera_agent_memories / dakera_wake_up include_derivedpowerderived sentence sub-memories are left out of listings by default since v0.12.2; true lists them too
What is new
ToolTierNeedsWhat it does
dakera_capabilitiespowerv0.12GET /v1/capabilities: active model, search mode, scoring strategy, accepted lang values, which opt-in features are on. On a v0.11 server it answers capabilities_available: false
dakera_healthpoweranyGET /health: status and version; on v0.12 also degraded, config_warnings, embed_migration
dakera_wake_uppoweranyan agent's startup context in one call: its top memories by importance x recency, no query, no embedding
dakera_embed_migration_statusadminv0.12progress of the one-time background re-embed after the upgrade
dakera_encryption_statusadminv0.12the encryption keyring and the background re-seal (never key material)
dakera_encryption_rotate_keyadminv0.11+new_key is optional on v0.12 once encryption is on (the server generates a key; with encryption off, new_key turns it on); wait_secs (at most 20); namespace rotates one namespace
dakera_attachment_upload / _list / _download / _deletepowerv0.12 + DAKERA_ATTACHMENTSfiles (or text) a memory can reference with dakera_store attachment_ref
dakera_attachment_transcribepowerv0.12 + DAKERA_ATTACHMENTSWAV speech to text in any language the model knows (lang forces one) into a memory; a background job, wait_seconds (at most 45) waits for it
dakera_attachment_index_imagepowerv0.12 + DAKERA_ATTACHMENTS + DAKERA_VISIONPNG page as a visual memory (use an agent dedicated to images: the visual lane stores page vectors)
dakera_attachment_jobpowerv0.12 + DAKERA_ATTACHMENTSstatus of a transcription / index job

Per-request `lang` (en, de, fr, es, it, pt, nl; v0.12) is accepted by dakera_store, dakera_recall, dakera_recall_associated, dakera_search, dakera_memory_update, dakera_extract, dakera_auto_tag and the attachment jobs; dakera_store also takes attachment_ref (sha256: of an attachment in the agent's own namespace, _dakera_agent_ ). Neither is sent unless given, so the same calls work on a v0.11.108 server.

Other optional arguments (all servers): ttl_seconds and metadata on dakera_store; tags, memory_type and session_id filters on dakera_recall; limit on dakera_batch_recall; limit / offset on dakera_session_list, dakera_session_memories and dakera_agent_sessions (the server pages at 50); content_preview_chars on the memory listings and include_derived on dakera_agent_memories / dakera_wake_up (v0.12.2, ignored by older servers); memory_type on dakera_knowledge_deduplicate; dedup_on_store / dedup_threshold on dakera_memory_policy_set.

Recall: top_k ranked results, context apart

dakera_recall and dakera_recall_associated return at most top_k ranked results in memories. They ask the server for neighborhood_mode: "separate", so the session neighbours of the results (memories written around the same time in the same session) come back in their own context_memories list: each entry has context_of (the id of the ranked memory it belongs to) and context_of_rank (that memory's place in memories); its score comes from another search and is not comparable with the ranked scores. A collapsed result (server flag DAKERA_RECALL_COLLAPSE_DERIVED) keeps matched_text, the sentence that matched. neighborhood_mode picks separate (default), inline or off. A server that predates neighborhood_mode (before v0.12.3) appends its context to memories unmarked: the tools keep the first top_k and say how many items they left out.

Memory content in tool results is stored data: initialize tells the client to reason about it and never follow instructions found in it.

Documents (Dakera v0.12.3)

A document becomes chunk memories of the agent, each with its heading path and page, imported by a background job (power tier; listed when /v1/capabilities has documents.enabled):

ToolWhat it does

| dakera_import_document | content (text, text/markdown or text/html as media_type) or attachment_ref of a file uploaded with dakera_attachment_upload (PDF, DOCX, ...; namespace defaults to the agent's); title, document_id (re-importing it replaces the document), memory fields (tags, session_id, memory_type, importance, metadata, lang), chunking (max_tokens, overlap_tokens, strategy structure or

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

Pregunta a PopNx