Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Cross-machine, file-first memory for Claude Code: markdown + SQLite FTS5, synced with git
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.
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": {
"anamnesis": {
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add anamnesis -- uvx anamnesis-memory servePégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"anamnesis": {
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}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": {
"anamnesis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}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 oscardvs, 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 (0.1.3) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) 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.
Cross-machine memory for Claude Code
Website · Docs · Benchmark · Dashboard
uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init
ἀνάμνησις *(anamnesis)*: Greek for *recollection*, the act of calling knowledge back to mind.
Anamnesis is a local-first, file-based memory layer for Claude Code that syncs across your own machines. What Claude learns about your projects (conventions, architecture decisions, fixes that worked, what you did yesterday) is stored as plain markdown, indexed locally for search, and kept in sync over your private network.
Claude Code's own memory stays on the machine where it was written. Copying a SQLite index through a cloud folder such as Dropbox or iCloud corrupts it. Anamnesis syncs the markdown with git instead and rebuilds the index on each machine, so a note written on your desktop is searchable from your laptop.
No cloud account is required. The memory stays on your machines, version-controlled and human-readable.
┌─────────────┐ git over your private mesh ┌─────────────┐
│ desktop │ ◄──────────── (Tailscale) ────────► │ laptop │ │ │ │ │ │ Claude Code│ │ Claude Code│ │ ▼ │ │ ▼ │ │ MCP server │ markdown (source of truth) │ MCP server │ │ ▼ │ + SQLite FTS index (rebuilt locally) │ ▼ │ │ ~/.anamnesis│ │ ~/.anamnesis│ └─────────────┘ └─────────────┘
~/.anamnesis/memory/, readable and git diff-able. The markdown is the source of truth; everything else is derived from it.anamnesis merge consolidates near-duplicates. Generated notes carry provenance and confidence in their front-matter. merge --apply is gated on your eval set so it does not lower recall, and anamnesis eval measures reflection before and after on a sandbox copy.Prereqs: Claude Code, uv, and git.
uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init
anamnesis init registers the MCP server with Claude Code at user scope, installs the SessionStart, SessionEnd, and PreCompact hooks, configures the store at ~/.anamnesis, and runs a first sync. It is idempotent: it backs up settings.json and does not duplicate hooks. --print shows the full plan without writing anything, and --local-only skips the remote until you want one.
Claude Code gets five tools: memory_search, memory_list, and memory_status (read-only, safe to auto-approve), plus memory_write and memory_sync. Full reference: CLI · MCP tools · configuration.
Developing from source instead
git clone https://github.com/oscardvs/anamnesis && cd anamnesis/server
uv venv --python 3.12 uv pip install -e ".[mcp,dev]" uv run anamnesis init --print
The repo also ships a project-scoped .mcp.json. Claude Code launches MCP servers with a filtered environment, so ANAMNESIS_HOME / ANAMNESIS_MACHINE_ID / ANAMNESIS_GIT_REMOTE belong in its "env" block, not your shell. Server internals: server/README.md.
Memory is a git repo (~/.anamnesis/memory/) synced over your private Tailscale mesh, or any git remote you control. Set it up once:
tailscale up). Pick one always-on machine to host the shared repo; tailscale status prints its MagicDNS name (for example host.your-tailnet.ts.net). git init --bare -b main ~/anamnesis-memory.git
anamnesis init --remote 'you@host.your-tailnet.ts.net:anamnesis-memory.git'
The host itself uses the local path: --remote "$HOME/anamnesis-memory.git".
Sync runs commit -> pull --rebase -> push and rebuilds the local index after pulling, so a note written on one machine is searchable on the others within a sync cycle. If you started with --local-only, re-run init --remote ... later; the store attaches to the remote and pushes its history.
anamnesis init installs three Claude Code hooks:
Two more commands build on them:
anamnesis config set reflection.provider ... at an OpenAI-compatible model and anamnesis reflect distills accumulated session notes into durable conventions. With reflection.auto set, it runs at session end once a project has enough unreflected notes. anamnesis merge consolidates near-duplicates and only applies if recall on your eval set holds.anamnesis import copies Claude Code's own per-project memory into the store, so notes you already wrote for it are included.To set the hooks up by hand instead of with init, copy examples/hooks.settings.json into ~/.claude/settings.json and point it at your install.
bench/cross-machine-tokens/ runs one scripted task on a fresh machine twice: once without Anamnesis, where the agent explores the project to learn its conventions, and once with the real SessionStart memory block injected. It drives the Claude Code CLI headlessly on a synthetic project, so a Pro/Max subscription is enough and no API key is needed.
The committed result.json (3 runs per arm on claude-opus-4-8) shows about 8% fewer total input tokens with memory, 366k versus 336k on average, with output tokens and turn count about the same. The conventions were known from the first turn instead of being rediscovered. An earlier version of the scenario used a 5-file project and showed no difference; that null result is documented in the same README.
A web GUI for the memory store: browse and full-text search every note, edit markdown with per-note history, see every machine (which one wrote what and when it last synced), and run reflection from the browser. Provenance badges show where each note came from: you, a session capture, reflection, or import.
npx anamnesis-dashboard # http://localhost:3000
or, from the CLI you already have:
anamnesis dashboard
Needs Node 20 or newer. From a repo clone, cd dashboard && npm run dev works for development.
It is a thin read/write client over the same local store the MCP server uses: it reads the SQLite index directly and shells out to the anamnesis CLI for writes and sync. Use --port, --store, and --no-open to adjust how it serves. See dashboard/README.md for configuration and design notes.
September 2026: v0.1.3 is on PyPI. The local-first core is done and has been used across a real multi-machine setup: the store, the MCP server, the hooks, git sync, the one-command install, the reflection and merge passes with their eval harness, and the dashboard. APIs may still change between releases.
Next: a hosted relay for people without their own mesh (the server already ships anamnesis relay commands behind a [relay] extra, but they are not documented yet) and team memory.
| Path | What |
|---|---|
server/ | The MCP memory server and CLI (Python, FastMCP). |
dashboard/ | The memory GUI (Next.js). |
site/ | The public website and docs (live). |
bench/ | The cross-machine token benchmark and the demo recording pipeline. |
examples/ | A hand-written hooks.settings.json for manual hook setup. |
Issues and discussion are welcome. If the install is rough on your machine, open an issue with the exact command you ran and its output.
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