Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Local-first memory for coding agents; stores decisions, bugs, and context across sessions.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
MEMORY_HOMENecesitas
¿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": {
"echovault": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add echovault --env MEMORY_HOME=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_HOME ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"echovault": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"echovault": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "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.
MEMORY_HOME envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub go-ports, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.3) llegó al registro hace 7 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
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.
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.
EchoVault — Go
Local memory for coding agents. Your agent remembers decisions, bugs, and context across sessions — no cloud, no API keys, no cost.
Install · Features · How it works · Commands
This is the Go port of EchoVault. It is a single static binary with no Python runtime dependency. The vault format and MCP interface are fully compatible with the Python version — you can switch between them without losing any memories.
Works with 4 agents — Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode. One command sets up MCP config for your agent.
MCP native — Runs as an MCP server exposing memory_save, memory_search, and memory_context as tools. Agents call them directly — no shell hooks needed.
Local-first — Everything stays on your machine. Memories are stored as Markdown in ~/.memory/vault/, readable in Obsidian or any editor.
Zero idle cost — No background processes, no daemon, no RAM overhead. The MCP server only runs when the agent starts it.
Hybrid search — FTS5 keyword search works out of the box. Add Ollama or OpenAI for semantic vector search.
Secret redaction — 3-layer redaction strips API keys, passwords, and credentials before anything hits disk. Supports explicit tags, pattern detection, and custom .memoryignore rules.
Cross-agent — Memories saved by Claude Code are searchable in Cursor, Codex, and OpenCode. One vault, many agents.
Obsidian-compatible — Session files are valid Markdown with YAML frontmatter. Point Obsidian at ~/.memory/vault/ and browse your agent's memory visually.
Download the latest release for your platform from the releases page and place the binary somewhere on your $PATH.
git clone https://github.com/go-ports/echovault.git
cd echovault make build # produces ./bin/memory sudo cp bin/memory /usr/local/bin/
CGO required. The binary links against
go-sqlite3andsqlite-vec, so a C compiler (gcc/clang) must be present. On macOS:xcode-select --install. On Debian/Ubuntu:apt install build-essential.
memory init
memory setup claude-code # or: cursor, codex, opencode
That's it. memory setup installs the MCP server config automatically.
By default the config is installed globally. To install for a specific project:
cd ~/my-project
memory setup claude-code --project # writes .mcp.json in project root memory setup opencode --project # writes opencode.json in project root memory setup codex --project # writes .codex/config.toml + AGENTS.md
Embeddings enable semantic search. Without them, you still get fast keyword search via FTS5.
Generate a starter config:
memory config init
This creates ~/.memory/config.yaml with sensible defaults:
embedding:
provider: ollama # ollama | openai | openrouter model: nomic-embed-text
context: semantic: auto # auto | always | never topup_recent: true
What each section does:
ollama runs locally; openai and openrouter call cloud APIs. nomic-embed-text is a good local model for Ollama.auto uses vector search when embeddings are available, falls back to keywords. topup_recent also includes recent memories so the agent has fresh context.For cloud providers, add api_key under the provider section. API keys are redacted in memory config output.
By default, EchoVault stores data in ~/.memory.
You can change that in two ways:
MEMORY_HOME=/path/to/memory (highest priority, per-shell/per-process)memory config set-home /path/to/memory (persistent default)Useful commands:
memory config set-home /path/to/memory
memory config clear-home memory config
memory config shows both memory_home and memory_home_source (env, config, or default).
The --memory-home global flag overrides everything for a single invocation:
memory --memory-home /tmp/test-vault search "authentication"
Once set up, your agent uses memory via MCP tools:
memory_context to load prior decisions and contextmemory_search to find relevant memoriesmemory_save to persist decisions, bugs, and learningsThe MCP tool descriptions instruct agents to save and retrieve automatically. No manual prompting needed in most cases.
You can also use the CLI directly:
memory save --title "Switched to JWT auth" \
--what "Replaced session cookies with JWT" \ --why "Needed stateless auth for API" \ --impact "All endpoints now require Bearer token" \ --tags "auth,jwt" --category "decision" \ --details "Context: Options considered:
Decision: Tradeoffs: Follow-up:"
memory search "authentication" memory details memory context --project
For long details, use --details-file notes.md. To scaffold structured details automatically, use --details-template.
~/.memory/
├── vault/ # Obsidian-compatible Markdown │ └── my-project/ │ └── 2026-02-01-session.md ├── index.db # SQLite: FTS5 + sqlite-vec └── config.yaml # Embedding provider config
.memoryignore rules| Agent | Setup command | What gets installed |
|---|---|---|
| Claude Code | memory setup claude-code | MCP server in .mcp.json (project) or ~/.claude.json (global) |
| Cursor | memory setup cursor | MCP server in .cursor/mcp.json |
| Codex | memory setup codex | MCP server in .codex/config.toml + AGENTS.md fallback |
| OpenCode | memory setup opencode | MCP server in opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json (global) |
All agents share the same memory vault at your effective memory_home path (default ~/.memory/). A memory saved by Claude Code is searchable from Cursor, Codex, or OpenCode.
| Command | Description |
|---|---|
memory init | Create vault at effective memory home |
memory setup | Install MCP server config for an agent |
memory uninstall | Remove MCP server config for an agent |
memory save ... | Save a memory (--details-file and --details-template supported) |
memory search "query" | Hybrid FTS + semantic search |
memory details | Full details for a memory |
memory delete | Delete a memory by ID or prefix |
memory context --project | List memories for current project |
memory sessions | List session files |
memory config | Show effective config |
memory config init | Generate a starter config.yaml |
memory config set-home | Persist default memory location |
memory config clear-home | Remove persisted memory location |
memory reindex | Rebuild vectors after changing provider |
memory mcp | Start the MCP server (stdio transport) |
| Flag | Description |
|---|---|
--memory-home | Override memory home for this invocation |
--help | Show help for any command |
memory uninstall claude-code # or: cursor, codex, opencode
rm /usr/local/bin/memory
To also remove all stored memories: rm -rf ~/.memory/
Everything stays local by default. If you configure OpenAI or OpenRouter for embeddings, those API calls go to their servers. Use Ollama for fully local operation.
MIT — see LICENSE.