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

Melchizedek

de louis49versión 1.0.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.louis49/melchizedek

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Persistent memory for Claude Code — offline, single-file, hybrid search.

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": {
    "melchizedek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add melchizedek -- npx -y melchizedek

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

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

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": {
    "melchizedek": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

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 louis49, 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 7270 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 4% de los otros 7270 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7270 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 Melchizedek?

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 (1.0.2) 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 ayer
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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 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.

Melchizedek

Persistent memory for Claude Code. Automatically indexes every conversation and provides production-grade hybrid search (BM25 + vectors + reranker) via MCP tools. 100% local, zero config, zero API keys, zero invoice.


Why Melchizedek?

Claude Code forgets everything between sessions - and knows nothing about your other projects. Melchizedek fixes both.

It runs silently in the background - indexing your conversations as you work - then gives Claude the ability to search across your entire history, across all projects: past debugging sessions, architectural decisions, error solutions, code patterns.

No cloud. No API keys. No config. Plug and ask.

How it works

~/.claude/projects/**/*.jsonl       (your conversation transcripts - read-only)

| v SessionEnd hook (auto-triggers after each session) | v +-----------------+ | Indexer | Parse JSONL -> chunk pairs -> SHA-256 dedup | (better-sqlite3)| FTS5 tokenize -> vector embed (optional) +-----------------+ | v ~/.melchizedek/memory.db (single SQLite file, WAL mode) | v +-----------------+ | MCP Server | 16 search & management tools | (stdio) | Hybrid: BM25 + vectors + RRF + reranker +-----------------+ | v Claude Code (searches your history via MCP)

Search pipeline - 4 levels of graceful degradation

Every layer is optional. The plugin works with BM25 alone and gets better as more components are available.

LevelComponentWhat it addsDependency
1BM25 (FTS5)Keyword search with stemmingNone (always active)
2Dual vectors (sqlite-vec)Semantic search - text (MiniLM 384d) + code (Jina 768d)@huggingface/transformers (optional)
3RRF fusionMerges BM25 + text vectors + code vectors via Reciprocal Rank FusionVectors enabled
4RerankerCross-encoder re-scoring of top resultsTransformers.js or node-llama-cpp (optional)

Performance

Measured with npm run bench - 100 sessions, 1 000 chunks, on a single SQLite file.

MetricResultTarget
Indexation (100 sessions)~80 ms< 10 s
BM25 search (mean)~0.2 ms< 50 ms
DB size (100 sessions)~1.4 MB< 30 MB
Tokens per search~125< 2 000

Quick Start

npm (recommended)
npm install -g melchizedek

Add the MCP server to Claude Code:

claude mcp add --scope user melchizedek -- melchizedek-server
npx (no install)
claude mcp add --scope user melchizedek -- npx melchizedek-server
From source
git clone https://github.com/louis49/melchizedek.git

cd melchizedek && npm install && npm run build claude --mcp-config .mcp.json

Claude Code plugin marketplace *(coming soon)*

Plugin review pending. In the meantime, use npm or npx install above.

claude plugin install melchizedek   # not yet available
Setting up hooks (automatic indexing)

The MCP server provides search tools, but hooks trigger automatic indexing. Without hooks, you'd need to manually index sessions.

For marketplace installs, hooks are configured automatically. For npm/npx/source installs, add hooks to ~/.claude/settings.json.

See docs/installation.md for the full JSON configuration, hook reference, and troubleshooting.

After setup, restart Claude Code. Indexing starts automatically.

MCP Tools

Search (start here)
ToolDescription
m9k_searchSearch indexed conversations. Returns compact snippets. Current project boosted. Supports since/until date filters and order (score, date_asc, date_desc).
m9k_contextGet a chunk with surrounding context (adjacent chunks in the same session).
m9k_fullRetrieve full content of chunks by IDs.

Progressive retrieval pattern - search returns ~50 tokens/result, context ~200-300, full ~500-1000. Start with m9k_search, drill down only when needed. 4x token savings vs loading everything.

Context-aware ranking - results from your current project (×1.5) and current session (×1.2) are automatically promoted. Cross-project results remain visible.

Specialized search
ToolDescription
m9k_file_historyFind past conversations that touched a specific file.
m9k_errorsFind past solutions for an error message.
m9k_similar_workFind past approaches to similar tasks. Prioritizes rich metadata.
Memory management
ToolDescription
m9k_saveManually save a memory note for future recall.
m9k_sessionsList all indexed sessions, optionally filtered by project.
m9k_infoShow memory index info: corpus size, search pipeline, embedding worker, usage metrics.
m9k_configView or update plugin configuration.
m9k_forgetPermanently remove a chunk from the index.
m9k_delete_sessionDelete a session from the index.
m9k_ignore_projectExclude a project from indexing. Future sessions won't be indexed, existing ones optionally purged.
m9k_unignore_projectRe-enable indexing for a previously ignored project. Purged data is not restored.
m9k_restartRestart the MCP server to load fresh code after npm run build. Supports force: true for stuck processes.
Usage guide
ToolDescription
__USAGE_GUIDEPhantom tool. Its description teaches Claude the retrieval pattern and available tools.

Configuration

Zero config by default. Everything is tunable via m9k_config or environment variables.

SettingDefaultEnv var
Database path~/.melchizedek/memory.dbM9K_DB_PATH
Daemon modeenabledM9K_NO_DAEMON=1 to disable
Log levelwarnM9K_LOG_LEVEL
Embeddings enabledtrueM9K_EMBEDDINGS=false to disable
Reranker enabledtrueM9K_RERANKER=false to disable

See docs/configuration.md for the full settings reference (20+ options, env vars, config file examples).

Enhanced Search

Melchizedek works out of the box with BM25 keyword search. Text embeddings (MiniLM) download automatically on first use for semantic search.

For GPU-accelerated code embeddings (Ollama), cross-encoder reranking (GGUF models), platform-specific setup guides, and the full model reference, see [Enhanced Search Setup](docs/enhanced-search.md).

How is this different?

Melchizedekclaude-historian-mcpclaude-memepisodic-memorymcp-memory-service
PhilosophySearch engine - indexes everything, you searchSearch engine - scans JSONL on demandNotebook - AI compresses & savesSearch engineNotebook - AI decides what to store
Indexes raw conversationsYes (JSONL transcripts)Yes (direct JSONL read, no persistent index)Compressed summariesYes (JSONL)No (manual store_memory)
Retroactive on installYes (backfills all history)Yes (reads existing files)NoYesNo (empty at start)
SearchBM25 + vectors + RRF + rerankerTF-IDF + fuzzy matchingFTS5 + ChromaDBVectors onlyBM25 + vectors
Progressive retrieval3 layers (search/context/full)NoNoNoNo
100% offlineYesYesNo (needs API for compression)YesYes
Single-file storageSQLiteNone (reads raw JSONL)SQLite + ChromaDBSQLiteSQLite-vec
Zero configYesYesYesYesYes
MCP tools16104212
LicenseMITMITAGPL-3.0MITApache-2.0
Dual embedding (text + code)Yes (MiniLM + Jina Code)NoNoNoNo
Configurable modelsYes (Transformers.js or Ollama)NoNo (Chroma internal)No (hardcoded)Yes (ONNX, Ollama, OpenAI, Cloudflare)
RerankerCross-encoder (ONNX, GGUF, or HTTP)NoNoNoQuality scorer (not search reranker)
PrivacyAll local, tag redactionAll localSends data to Anthropic APIAll localAll local
Multi-instanceSingleton daemon - N Claude windows share 1 process (Unix socket / Windows named pipe, local fallback)N separate processesShared HTTP worker (:37777)N separate processesShared HTTP server
Inspirations

This project stands on the shoulders of others. Key ideas borrowed from:

ProjectWhat we took
CASSRRF hybrid fusion, SHA-256 dedup, auto-fuzzy fallback
claude-historian-mcpSpecialized MCP tools (file_history, error_solutions)
claude-diaryPreCompact hook (archive before /compact)

Known issues

  • Session boost inactive - Claude Code currently send

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

Pregunta a PopNx