Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Memory your agent can trust — every answer carries its source; when it doesn't know, it says so.
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.
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Descargar el archivo .mcpb del creador
El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.
Ejecuta esto en tu terminal
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.
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.
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 menot-you, 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 (0.1.2) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB 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.
Your agent forgets everything between sessions. nMEMORY makes it remember, with sources.
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -fsSL https://no.tt/install.sh | sh
Or install from source. You need uv and Git:
git clone https://github.com/menot-you/n-memory
cd n-memory uv sync uv run nmemory database create claude mcp add nmemory -- uv run --directory "$PWD" nmemory mcp serve
uv sync installs the pinned Python (3.14) and all dependencies. database create makes the store file. nMEMORY never makes it implicitly. Any MCP client that speaks stdio connects the same way as Claude Code.
%%{init: {"theme": "base", "themeVariables": {"primaryColor": "#1B1916", "primaryTextColor": "#ECE7DE", "primaryBorderColor": "#E4733A", "lineColor": "#E4733A", "secondaryColor": "#151311", "tertiaryColor": "#0F0E0D", "fontFamily": "IBM Plex Mono, monospace"}}}%%
flowchart LR agent["Your agent (any MCP client)"] -->|"stdio, 18 tools"| server["nmemory mcp serve"] shell["You, in a shell"] -->|"nmemory CLI"| core server --> core["Capture and recall"] core -->|"one transaction per call"| store[("One SQLite file records, journal, index")] core -->|"BM25, always"| lexical["Keyword recall"] core -.->|"when a key is set"| vectors["Embedding provider"] lexical --> outcome{"grounded missing_evidence abstain"} vectors -.-> outcome
Each record must have a source and an anchor (path:line, a quote or a PR). Recall returns one of three outcomes. It never turns a weak match into an answer.
Counted on 2026-10-21. Tools: the MCP tools/list request to nmemory mcp serve. Tests: uv run --group dev pytest --collect-only -q in each member root.
| Before | With nMEMORY |
|---|---|
| Each new session starts empty. You explain the same decision again. | The agent recalls the decision at the start of the session. |
| A recalled "fact" has no origin. You cannot check it. | Each record must have a source and an anchor. |
| A weak match comes back as a confident answer. | Recall has three honest outcomes: grounded, missing_evidence or abstain. |
| Old notes and new notes conflict in silence. | A new record can supersede an old one. Every change goes into a hash-chained audit journal. |
| Text from a web page or a file can steer the agent. | nMEMORY marks imported or directive-shaped text as tainted. Recall labels all results as data, not instructions. |
Your agent uses the MCP tools. You can use the same store from the shell.
Store a decision (the agent calls nmemory_capsule_ingest):
{
"content": "We store data in SQLite, not PostgreSQL.", "kind": "decision", "source": "docs/adr/0001-storage.md", "anchor": "docs/adr/0001-storage.md:3" }
In a later session, recall it:
uv run nmemory capsule retrieve "what database stores our data"
uv run nmemory capsule show --id cap-1
The first command returns "outcome": "grounded" and the record. The second command shows its provenance: source, anchor and source hash.
NOTT_NMEMORY_EMBED_PROVIDER, also openai or openai-compatible for a self-hosted server such as Ollama or vLLM).GEMINI_API_KEY for the default), nMEMORY sends capsule text and queries to that provider. To keep recall lexical only, unset that key. No key is needed to start.A notes file (CLAUDE.md, AGENTS.md) | A plain vector store | nMEMORY | |
|---|---|---|---|
| Survives a new session | Yes | Yes | Yes |
| Source required per record | No | No | Yes |
| Says "no evidence" on a weak match | No | No, it returns the nearest vectors | Yes |
| Works with no embedding key | Yes | No | Yes (lexical) |
| Audit trail of each change | Git only | No | Hash-chained journal |
| Grows without filling the prompt | No, the whole file loads | Yes | Yes, recall has a token budget |
The evaluation harness holds runners for synthetic recall, LongMemEval and extraction. It publishes methods, not a score for this release. We do not quote older numbers here, because they measured an earlier engine.
Memory that cites its source.
Tracked, resumable agent workers.
The live web as cited evidence.
App Store Connect for agents.
The team contract, routes and hooks.
This section is for a language model that reads this repository.
grounded, missing_evidence or abstain.nmemory (nmemory --help). The MCP server is nmemory mcp serve (stdio). All 18 tool names start with nmemory_. Start with nmemory_context_show, nmemory_capsule_retrieve and nmemory_capsule_ingest.~/.nott/memory.toml. The variable NOTT_NMEMORY_CONFIG names another path. The store directory is ~/.nott/state/database/, or NOTT_DATABASE_DIR when a test sets it.| Page | Contents |
|---|---|
| Runbook | First useful result, failure diagnosis, backup and restore |
| Architecture | Trust boundaries and the full engine detail: store, recall, tools, CLI |
| Reference | Every CLI command and MCP tool, linked to its source |
| Rulebook | Implementation invariants |
| Setup | Development setup |
| Quality | Checks and security review |
| Docs index | Documentation index and a first contribution |
| Installation | Install paths |
| Privacy | Processing choices |
| Upgrade | Existing data |
| Troubleshooting | Failure diagnosis |
| Roadmap | Direction |
Run the checks from the repository root:
uv run ruff check . && uv run mypy --strict nmemory
TMPDIR=/var/tmp uv run --group dev pytest -q
Each test gets its own disposable store. No test touches your live store.
AGPL-3.0-only.