Marm MCP Server

Name: Marm MCP Server
Author: Lyellr88

de Lyellr88versión 2.60.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.Lyellr88/marm-mcp-server

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic 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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "marm": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add marm -- uvx marm-mcp-server stdio

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "marm": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "marm": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

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 Lyellr88, 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 58% 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 Marm MCP Server?

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 (2.60.1) llegó al registro hace 26 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv), 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

Instalar

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

Instalar

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.

marm-memory v2.60.1 - Give your AI Agents a permanent memory in 60 seconds

Contributions welcome! Browse open issues to contribute, or join the MARM Discord to share workflows, get setup help, and connect with other builders.

IMPORTANT

Project Status: Brief Personal Pause

I took a short personal break from active development to focus on matters outside the project. This project is still active, and I plan to return soon to keep building and refining it.

Thank you for your patience, support, and continued interest. I’ll resume work soon and share updates as progress continues.

Quick Start
Why MARM Memory
MARM Console
Performance & Scaling Benchmarks
MCP Client Setup
Runtime CLI Commands
Complete MCP Tool Suite
Using MARM: Talk, Don't Call Tools
Understanding MARM Memory
Knowledge Graphs: Code & Concepts
Architecture & Internals
Troubleshooting
Contributing
Project Documentation

Quick Start

Install and initialize with your preferred agent profiles:

pip install marm-mcp-server

marm-memory init --g-claude --g-codex --g-antigravity

Also available: --g-cursor, --g-grok, --g-hermes, --g-opencode, --g-devin, --g-cline, --g-qwen, --g-kiro and --g-zed. Run without flags to install into your current project folder instead of home

Hand off to your AI companion. Tell your agent:

"Use the marm-init skill to set up MARM."

Interact: Your agent will handle the entire setup (Python/Docker, HTTP/STDIO, keys, and client configs) interactively right inside your chat.

Manual setup

Prefer to wire it up yourself:

Replace "agent" with your client’s CLI command (for example, claude, agy, or qwen). For Codex, use codex mcp add marm-memory --url http://localhost:8001/mcp instead.

If you are...	Start the server	Connect your MCP client
Solo developer / researcher	`marm-memory start`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Private local STDIO user	`marm-mcp-stdio`	`"agent" mcp add --transport stdio marm-memory-stdio marm-mcp-stdio`
Multiple agents sharing memory	`marm-memory start --profile swarm`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Private high-throughput swarm	`marm-memory start --profile swarm-max`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Trusted private lab/server	`marm-memory start --profile trusted`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`

⚡ Fastest HTTP Startup: Run marm-memory fast-start-http to spin up the local runtime, launch the console, and open it in your browser immediately.
🖥️ Web Console: Run marm-memory console to view the local UI app instantly (no Node.js required).
⚙️ Lifecycle Management: Manage the background daemon using status, logs --follow, restart, and stop.
💡 Quick Flags: Use --no-console or --no-browser to restrict startups. Run marm-memory --help for full command lists.

Why MARM Memory

Your AI forgets everything. MARM Memory doesn't.

marm-memory gives your agents a private, shared memory for the context that normally gets lost between chats: decisions, research, fixes, notes, and project history. Switch from Claude Code to Codex or Gemini without losing the context already gathered.

It brings three things together:

🧠 Core Memory (8 tools) stores conversations, notes, notebook entries, and summaries so they stay searchable.
💻 Code Graph (6 tools) maps your repository so agents can find symbols, follow code paths, and understand the project without rereading it all. Point it at a repo once and it keeps itself current as you work.
🧩 Concept Graph (2 tools) connects people, decisions, errors, and ideas from your stored memories, with links back to relevant code when available. It builds itself as you store memories.

All 16 tools work over HTTP and STDIO. Your agents share the same local memory across sessions instead of starting from scratch each time. The bundled Console App provides a local control plane for memory, graphs, code context, distillation, runtime controls, and the integrated terminal. Indexing a repository creates its independent Code Graph, which you can explore from Knowledge Graph → Code Explorer even before storing any memories.

How It Works

Layer	What it does	Why it matters
Memory model	Sessions, structured logs, notebooks, summaries, and semantic memories	Keeps project history searchable instead of trapped in one chat
Scale layer	SQLite WAL mode, connection pooling, serialized write queue, and HTTP rate-limit presets	Lets one server support solo use, multi-agent work, and swarm-style bursts
Intelligence layer	FTS filter, semantic re-rank, bounded semantic fallback, auto-classification, write-time consolidation, and compaction candidates	Keeps recall useful as memory grows instead of letting duplicates pile up
Code graph layer	Repo indexing, symbol lookup, call tracing, architecture overview, and change-impact analysis	Gives agents project structure without rereading the whole codebase
Concept graph layer	Entity and relationship extraction from stored memories, with links back into the code graph	Connects decisions, errors, tools, and people across sessions instead of leaving them as flat text
Token layer	Lightweight 8-tool core surface (16 total with bundled graph tools), semantic re-rank before retrieval, and write-time deduplication	Reduces tokens sent to the model on every recall and cost stays predictable as memory scales
Deployment layer	Pip, Docker, STDIO, HTTP, and managed `swarm`, `swarm-max`, and `trusted` profiles	Lets you run private local memory or shared multi-agent memory with the same MCP surface

See Performance & Scaling Benchmarks for retrieval latency, concurrency, and write-cost numbers, and Architecture & Internals for the mechanisms behind each layer.

MARM Console: Your Local Control Plane

Run marm-memory console to open the bundled web app at http://127.0.0.1:8002. It ships with MARM, needs no Node.js installation, stays on your machine, and works with the same local stores and MCP runtime your agents use.

Workspace	What it gives you
Memories and Knowledge Graph	Browse, filter, edit, and clean up memory, logs, notebooks, extracted concepts, duplicates, concept builds, and code links.
Indexed Projects and Project Explorer	Index local repositories, inspect architecture, impact, coverage, decisions, runtime traces, symbol search, and code-graph topology.
Code Context	Build one bounded view of task-ranked symbols, source, and related memory. An optional local model can answer from that same context, with its citations checked.
Distill	Turn transcripts into durable-memory proposals. Review, apply, or discard them with duplicate evidence visible.
System and Terminal	Manage runtime health, indexing, local-model settings, backups, diagnostics, and maintenance. The docked terminal provides a real local shell with persistent sessions and a searchable MARM command menu.
Connections	Set up MARM end to end in one place. Setup connects Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Codex CLI, Grok Build, Hermes Agent, OpenCode, Cline, Antigravity, Qwen Code, Devin, Kiro, and Zed over HTTP, STDIO, or Docker STDIO, tests each connection, and saves server settings to `~/.marm/settings.json`. Docker pulls, starts, and stops the MARM container and writes a compose file. Manual gives copy-ready config for each client and OS, every CLI command, and every HTTP endpoint.

Runtime CLI Commands

marm-memory is the local runtime manager installed with the Python package. These are the normal operational commands; use marm-memory --help for flags and command-specific examples.

Daily runtime work

marm-memory fast-start-http                # start HTTP, Console, and open the browser

marm-memory fast-start-http --client cursor # also connect one client (add --transport stdio for STDIO) marm-memory start # start or reuse the managed HTTP runtime marm-memory start --profile swarm # shared multi-agent preset marm-memory stop # stop the managed runtime safely marm-memory restart # restart the managed runtime marm-memory status # inspect runtime, database, queue, and graph status marm-memory logs --follow # follow bounded runtime logs marm-memory console # start or reuse the bundled local Console

Transports and setup

marm-memory http                           # run HTTP in the foreground

marm-memory stdio # run the strict local MCP STDIO transport marm-memory init # install the MARM skill into detected agents (project scan) marm-memory init --g-claude # install the skill into the home-folder claude directory marm-memory doctor # diagnose the local install marm-memory key init # create or reuse ~/.marm/.env without displaying the key marm-memory key path

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

Marm MCP Server

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

IMPORTANT

Table of Contents

Quick Start

Why MARM Memory

How It Works

MARM Console: Your Local Control Plane

Runtime CLI Commands