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

Memory Engine MCP

de SimoneB79versión 1.5.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.SimoneB79/memory-engine-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.

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: SSE
  • 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).
  • Debes completar tú: MEMORY_DB_PATH, MARKDOWN_SOURCE, MEMORY_PORT

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": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add memory-engine --env MEMORY_DB_PATH=your-value --env MARKDOWN_SOURCE=your-value --env MEMORY_PORT=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_DB_PATH -e MARKDOWN_SOURCE -e MEMORY_PORT ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "memory-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "your-value",
        "MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
        "MEMORY_PORT": "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.

Valores que debes completar

  • MEMORY_DB_PATH env
    SQLite database path inside the container.
  • MARKDOWN_SOURCE env
    Optional directory for one-way markdown import.
  • MEMORY_PORT env
    SSE server port. Default: 8085.

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub SimoneB79, 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 7226 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 23% de los otros 7226 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7226 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 Memory Engine MCP?

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 (1.5.3) llegó al registro hace 4 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas 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 hace 3 días
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 20 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 hace 44 días
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.

🧠 Memory Engine MCP

Local-first, graph-aware long-term memory for AI assistants.

SQLite + semantic search + knowledge graph + MCP tools for agents that need continuity.

Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · any MCP client


Why Memory Engine?

Most MCP memory servers are either simple key-value stores or plain text search wrappers.

Memory Engine is different: it models memory as typed atoms connected by typed bonds, then retrieves context with a hybrid ranking pipeline that combines:

  • full-text search (SQLite FTS5)
  • semantic similarity via local Ollama embeddings
  • confidence, recency, and weight
  • graph expansion from related memories

The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.

Highlights

  • Local-first — SQLite database, optional local embeddings via Ollama, no required cloud API.
  • MCP-native — exposes 35 tools through FastMCP.
  • Graph-aware recall — expands top hits through bidirectional bonds for richer context.
  • Semantic search — meaning-based retrieval with nomic-embed-text.
  • Markdown coexistence — import existing notes one-way without replacing your human-readable memory.
  • Error memory — remembers mistakes and corrections, with auto-promotion to preferences after repeated failures.
  • Cognitive curator — non-destructive maintenance pass for compaction, bond suggestions, duplicate detection, and isolated atom classification.
  • Session watcher — canonical OpenClaw SQLite ingestion (schema 17), reset-aware digests, and JSONL legacy fallback.
  • Backup & restore — full SQLite snapshots, JSON export/import, verified restores with automatic safety backups.
  • Auth & hardening — optional API token, secure bind, input validation, rate limiting.
  • Test suite — 144 tests covering CRUD, ranking, migrations, auth, backup, concurrency, and transcript ingestion.
  • Benchmark — CLI recall quality suite with Precision@K, MRR, latency percentiles.

Architecture

AI assistant / MCP client

│ ▼ FastMCP server — 35 tools │ ▼ Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning │ ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions ├── Ollama — optional local embeddings ├── Curator — conservative maintenance └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback

MCP Tools

Memory
ToolPurpose
rememberCreate or update an atom
recallSmart hybrid recall with graph expansion
working_setBuild a task-oriented context pack
semantic_searchPure semantic search
get_atomRead one atom with bonds
list_atomsBrowse atoms by domain/type/status
merge_atomsMerge duplicate atoms
export_atomExport one atom as markdown
Knowledge graph
ToolPurpose
link / unlinkCreate or remove typed bonds
search_graphTraverse the graph from one atom
suggest_bondsSuggest bonds for one atom
suggest_bonds_allSuggest or create bonds in bulk
Learning and maintenance
ToolPurpose
curator_runConservative curation pass
cognitive_statusGraph and memory health metrics
learning_runDetect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps
ask_pending / answer_humanHuman-in-the-loop clarification
decay_runRun decay cycle
cleanup_sessionsRemove expired session atoms
cleanup_duplicatesRemove duplicate session atoms
reindex_embeddingsRebuild embeddings
Error memory and preferences
ToolPurpose
error_checkCheck past failures before doing a task
error_logRecord a mistake and the correction
error_listBrowse unresolved/resolved errors
preference_searchSearch structured preferences
Import and introspection
ToolPurpose
import_markdownImport markdown notes into atoms
memory_summary3-level summary: global → domain → detail
statsDatabase statistics
versionServer version
recall_sessionSearch one OpenClaw session
session_summarySummarize one OpenClaw session
memory_contradictSupersede an old atom with a newer contradictory one
list_contradictionsList explicit contradiction/supersession records
classify_memory_tierInfer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural)
memory_impactImpact analysis: what depends on this atom
Backup, restore & export
ToolPurpose
backup_databaseCreate, list, verify, or clean up SQLite snapshots
restore_databaseRestore from a backup (with automatic safety backup)
export_allExport all memory data as portable JSON
import_dataImport from JSON (merge or replace mode)

Web UI (optional)

Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.

# In docker-compose.yml, add:

environment:

- MEM_UI_PORT=6000

expose:

- "6000"

Or run standalone:

python3 web_ui.py

Open http://localhost:6000

Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard

Quick start with Docker

Option A — Use the pre-built image (recommended)
# docker-compose.yml

services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:

  • "8085:8085" volumes:
  • memory-data:/data restart: unless-stopped

volumes: memory-data:

docker compose up -d

Pin the version. Use an explicit tag like :1.7.0 in production.

Avoid :latest — it can change without notice.

Option B — Build from source
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git

cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml

Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed

docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build

Default endpoint:

http://localhost:8085/sse

Example MCP client config:

{

"mcpServers": { "memory-engine": { "url": "http://localhost:8085/sse", "transport": "sse" } } }

See docs/INSTALL.md for Docker, local Python, Claude Desktop, Cursor, and OpenClaw examples.

Local Python

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py

Configuration

Main configuration file: config.json

Important environment variables:

VariableDefaultPurpose
MEMORY_DB_PATH/data/memory.dbSQLite database path
MARKDOWN_SOURCE/workspace/memoryMarkdown directory for import
MEMORY_HOST127.0.0.1Server bind address (secure default)
MEMORY_PORT8085SSE port
MEMORY_API_TOKEN_(none)_Optional API token for auth (see Security)
OPENCLAW_AGENT_DB_(none)_Preferred per-agent OpenClaw SQLite DB (schema 17)
OPENCLAW_SESSIONS_DIR/sessionsLegacy JSONL fallback when no agent DB is configured
SESSION_DIGEST_DIR/data/session_digestsOptional session digest output

For the SQLite mount, WAL/SHM handling, filtering, and security boundary, see OpenClaw transcript ingestion.

Semantic search requires Ollama reachable from the container or host. Default:

{

"ollama": { "enabled": true, "host": "http://ollama:11434", "model": "nomic-embed-text" } }

If you do not use Ollama, set ollama.enabled to false; FTS recall still works.

Memory model

Atoms have:

  • title
  • body
  • type: fact, decision, event, preference, log, procedure, note, etc.
  • domain: project or topic namespace
  • confidence
  • weight
  • tags
  • optional TTL

Bonds connect atoms with relation types:

is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to

Example usage

remember(

title="Use PostgreSQL for analytics", body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.", type="decision", domain="project:analytics", confidence=0.9, tags=["database", "architecture"] )

recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)
working_set(

query="continue the analytics backend work", domain="project:analytics", limit=8, graph_depth=1 )

Security

By default, Memory Engine runs in open mode (no auth) — safe for stdio or trusted local environments.

To enable API token auth:

// config.json

{ "security": { "api_token": "your-secret-token", "allow_remote": false } }

Or via environment variable:

MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token

When auth is enabled:

  • MCP SSE requests must include Authorization: Bearer
  • Web UI API endpoints require ?token= or Bearer header
  • Server binds to 127.0.0.1 unless allow_remote: true
  • Input validation (title/body size limits) and rate limiting are always active

See CHANGELOG.md for the full list of security features.

Publishing and registries

This repository is prepared for MCP discovery:

  • MCP Registry name: io.github.simoneb79/memory-engine-mcp
  • Registry metadata: server.json
  • Docker/OCI verification label: included in Dockerfile
  • Client config example: mcp.json

See docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.

Repository status

  • Public GitHub repository: https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
  • Existing listing: https://mcpmarket.com/server/memory-engine
  • License: MIT

License

MIT — see LICENSE.


Made with 🧠 by SimoneB79

Pregunta a PopNx