Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Shared local memory for coding agents: SQLite, semantic recall, linked entities, code navigation.
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": {
"graphmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sonic182/graphmem",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add graphmem -- npx -y @sonic182/graphmem mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"graphmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sonic182/graphmem",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"graphmem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sonic182/graphmem",
"mcp"
]
}
}
}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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub sonic182, 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 (0.13.0) llegó al registro hace 16 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js 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.
Shared, local memory for coding agents. Keep project decisions across sessions and tools with SQLite storage, local semantic search, and linked entities. Claude Code, Codex, OpenCode, pi, and other MCP clients can share the same store.
Optional code tools find definitions, outline files, list imports, and compare symbols between Git revisions.
npm install --global @sonic182/graphmem
gmem-install gmem version
The npm package contains launchers. gmem-install explicitly downloads and verifies the matching CPU binary, or reuses a working native gmem on your PATH. Package installation itself downloads no binary. After upgrading the package, run gmem-install again; separately installed binaries are not replaced.
MCP clients that launch servers with npx can run npx -y @sonic182/graphmem mcp. The graphmem command downloads and verifies the binary on its first run; gmem never downloads anything on its own.
Alternatively, download your platform's archive from GitHub Releases, verify it against SHA256SUMS, and put the extracted executable on your PATH. Linux releases require glibc 2.39 and OpenSSL 3. For other systems or CUDA, build from source.
Plugins include MCP registration, skills, and guidance to recall context before work and save durable decisions afterward.
| Agent | Install |
|---|---|
| Claude Code | claude plugin marketplace add sonic182/graphmem, then claude plugin install graphmem@graphmem |
| Codex | codex plugin marketplace add sonic182/graphmem, then codex plugin add graphmem@graphmem |
| OpenCode | opencode plugin @sonic182/graphmem --global |
| pi | pi install npm:@sonic182/graphmem |
Claude Code and Codex need gmem and Node.js on PATH. In Codex, trust the Graphmem hooks in /hooks and start a new thread. Pi offers binary setup on first startup; OpenCode prints an installer command if needed.
See plugin setup and troubleshooting.
For another MCP client, configure it to launch your installed binary:
{
"mcpServers": { "graphmem": { "command": "/absolute/path/to/gmem", "args": ["mcp"] } } }
gmem remember "Use nextest for integration tests" \
--type convention --scope repo:/absolute/path/to/project gmem search "integration tests" gmem tokens --over-limit # memories the embedding model truncates gmem tui gmem mcp
Memories default to the current Git repository; git must be on PATH. Outside a repository, the default scope is global. Reads always include global memories; explicitly select other projects with --scope (CLI) or scopes (MCP). Writes are limited to the current repository and global, including updates and deletions. The MCP list_scopes tool discovers scopes and their write permissions; list pages through the memories of a selection. Data lives in ~/.graphmem; set GRAPHMEM_HOME to use another directory.
CLI reference · MCP tool reference
Release binaries include these tools; source builds need --features code.
| MCP tool | Purpose |
|---|---|
find_symbol | Find a definition and its source range |
code_outline | List a file's definitions and nesting |
code_imports | List declared imports |
code_diff | Compare symbols between Git revisions |
gmem code find CodeService
gmem code outline src/application/code.rs gmem code imports src/application/code.rs gmem code diff origin/master
These tools work on Git checkouts without an embedding model. They index definitions, not call sites or references; use ast-grep for those. Set GRAPHMEM_CODE=off to disable code tools.
Options and supported languages · Benchmark results and limitations
No config file is required. To customize embeddings, retrieval, or code indexing, create ~/.graphmem/config.toml. See the configuration reference.
See source builds and CUDA setup.
just verify
Runs formatting checks, compilation, Clippy, and tests. Design · Schema evolution
To preview the documentation site, run hugo server --source site. See site setup.
MIT.