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

Th Memory MCP

de worakorn-princeversión 2.4.3i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.worakorn-prince/th-memory-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local long-term memory MCP server (SQLite) for AI coding agents — OpenCode, Claude Code, Cursor

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: stdio
  • Categoría: Herramientas para desarrolladores

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add th-memory -- npx -y th-memory-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "th-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-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.

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 9 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub worakorn-prince, 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 Herramientas para desarrolladoresi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5578 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 85% de los otros 5578 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5578 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 Th Memory 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 (2.4.3) llegó al registro anteayer.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

Alternativas

Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.

Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

de githubMuy usado★ 34,2 milActualizado hace 6 días

Computadora o nube

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

de wonderwhy-erMuy usado↓ 709,6 mil/sem★ 10,2 milActualizado hace 18 días

Se ejecuta en tu computadora

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

de cloudflareMuy usado★ 4,4 milActualizado hace 14 meses

Se ejecuta en la nube✓ mcp.cloudflare.com

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.

th-memory-mcp

Requirements

  • Node.js 22.23.4+, 24.22.1+, or 26.12.1+ — patched releases only; the server uses Node-only APIs (better-sqlite3 native build, import.meta.url). Node.js 20 is EOL and unsupported. CI tests the minimum patched version of each supported line (22/24/26).
  • npm — for npm install, npm run build, npm test. No external services, accounts, or API keys — everything lives in a single local SQLite file.
  • OpenCode — the host that loads the MCP server and the auto-capture plugin (any build with MCP over stdio + plugins). The plugin uses node:sqlite on OpenCode Desktop/Node 22.5+ and falls back to bun:sqlite on the Bun-based CLI.
  • OS: Windows / macOS / Linux — cross-platform (Node); Windows: set MEMORY_DB_PATH with setx, macOS/Linux: export in your shell profile.

Security: Use a patched Node.js release — check your runtime with npx is-my-node-vulnerable. npm audit covers npm dependencies only, not Node.js core CVEs.

Audit: Independently smoke-tested by AddonAudit on v2.4.1 — an automated test, not a security guarantee; the one high advisory it found was fixed in 2.4.2, and fresh installs from 2.4.3 onward report 0 critical/high advisories.

Quick Start

Fastest path: npm run quickstart (after cloning) builds, wires opencode.json/opencode.jsonc, deploys the plugin, and sets MEMORY_DB_PATH — the steps below are the manual equivalent. npm alternative: npm install -g th-memory-mcp (or npx th-memory-mcp) and point mcp.command to th-memory-mcp instead of dist/index.js (plugin still from this repo; not on GitHub Packages anymore).

# 1. Clone and build

git clone https://github.com/worakorn-prince/th-memory-mcp.git cd th-memory-mcp && npm install && npm run build

2. Share one DB between the server and the plugin

setx MEMORY_DB_PATH "$PWD/data/memory.db" # Windows (PowerShell)

export MEMORY_DB_PATH="$PWD/data/memory.db" # macOS/Linux — add to your shell profile (~/.zshrc)

  1. Merge this into ~/.config/opencode/opencode.json (replace with the absolute clone path; ready-made block in opencode.example.json). MEMORY_DB_PATH must be the SAME file for server and plugin — a system/user-level env var covers both; environment below covers the server only. Example rules: AGENTS.memory.example.md (attachable at project level).
{ "instructions": ["<REPO>/AGENTS.memory.example.md"],

"mcp": { "memory": { "type": "local", "command": ["node", " /dist/index.js"], "enabled": true, "environment": { "MEMORY_DB_PATH": " /data/memory.db" } } } }

  1. (Optional) Auto-capture: deploy the dual-mode plugin to a directory (OpenCode V2 only auto-discovers local plugins from a folder) — src/plugin/learning-capture.ts → ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts
  2. Restart OpenCode (config loads at startup only), then try: *"Remember that I prefer pnpm"* → new session → *"What package manager do I prefer?"*

The plugin works in both modes: OpenCode V2 calls the default export's id + setup(ctx) (domain hooks for prompt/tool/compaction/failure events), while V1 (1.18.29+) calls the same default export's server(), which returns the legacy hook object. One file, no runtime import of @opencode/plugin (types only), so it loads under both Node and Bun.

If startup reports Failed to load plugin ... Received protocol 'bun:' or the plugin is silently ignored on V2, you are on an older install layout. Re-deploy the current src/plugin/learning-capture.ts to ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts; a legacy ~/.config/opencode/plugins/learning-capture.ts is renamed to .bak- by npm run quickstart (never deleted). It loads node:sqlite first and only falls back to bun:sqlite under Bun.

Architecture

OpenCode loads the plugin learning-capture (dual-mode V1/V2, Node/Bun) — auto-captures prompt/tool/error into the DB, injects the profile on compaction — and the MCP server th-memory-mcp (Node stdio) exposing the 16 tools on that same SQLite DB; global rules (memory-protocol.md) teach the AI to use them.

Why th-memory-mcp?

  • Context-based learning, not fine-tuning — captures your preferences, corrections, and habits, then recalls them next session; no data leaves your machine.
  • 100% local & private — one SQLite file, no cloud, no external API; secrets (api_key=, password:, token) filtered before storage.
  • Low overhead & resilient — tool calls are capped (latency < 10 ms, bounded output) and degrade gracefully if the DB is unavailable.
  • Open & extensible — MIT licensed; 16 documented tools, rule-based distill, auto-capture plugin; Node + better-sqlite3 only (no extra native extensions).

Highlights

  • Structured memory — preferences with confidence scoring plus lesson records (situation → mistake → correction), not just flat facts.
  • Lifecycle, temporal & conflict-aware — states (active/stale/superseded/archived), confidence/importance/salience scoring, per-type decay, validity intervals for point-in-time truth and supersession chains; duplicate/contradiction resolution keeps both sides of ambiguous evidence.
  • Hybrid retrieval — get_context blends FTS5 keyword search with dependency-free lexical fuzzy matching (hashed n-gram similarity, 512-dim FNV-1a) via RRF fusion, then assembles a token-budgeted context with optional memory-graph expansion.
  • Consolidation — clusters similar memories into derived ones with full provenance (derived_from links).
  • First-class Thai / i18n — Thai-aware tokenization in distill; Thai and English accepted interchangeably.

Works with other harnesses

A standard MCP server: 16 tools anywhere MCP-over-stdio works; all harnesses share one SQLite file via MEMORY_DB_PATH. Auto-capture needs a hook runtime (built into OpenCode, bridged for Claude Code).

FeatureOpenCodeClaude CodeQwen CodeCodexCursor
16 MCP tools✅✅✅✅✅
Auto-capture (background)✅ plugin✅ hooks⚠️ adapter❌ manual❌ Rules
Profile injection✅ compaction✅ UserPromptSubmit❌ get_profile❌ get_profile❌ get_profile
Lexical fuzzy matching✅ (v2.0)✅ (v2.0)✅ (v2.0)✅ (v2.0)✅ (v2.0)
  • Claude Code (CLAUDE_CODE_HOOKS.md) — drop-in hooks replace the plugin: capture + profile injection on UserPromptSubmit/PreCompact, distill on SessionEnd. Qwen Code (QWEN_SETUP.md) — MCP fully; hooks need a small Gemini-CLI adapter. Codex (CODEX_SETUP.md) · Cursor (CURSOR_SETUP.md) — manual tools.

Scripts

CommandDescription
npm run buildcompile TypeScript → dist/
npm startrun the MCP server (stdio) from dist/index.js
npm run distillinteractions → profile sections + prune old data (RETENTION_DAYS, default 30)
npm testbuild + full suite (46 files, 148 tests: 147 pass, 1 skip)
node test/ .test.mjsrun one suite: capture, distill, lifecycle, temporal, conflict, retrieval, graph, context, consolidation, benchmark, security
node test/smoke.mjsend-to-end smoke test over JSON-RPC (16 tools)

Tools (16)

ToolDescription
rememberupsert preference (category+key); re-save +0.1 confidence (cap 1.0)
recallsearch preferences + lessons (FTS5) + recent matching interactions — run before a new task
get_profileprofile sections + top preferences + 5 most recent lessons
save_lessonrecord a lesson from a correction (situation / mistake / correction)
search_historysearch past prompts by keyword (200-char snippets)
forgetdelete one row (preference/lesson/interaction) by id (+type avoids cross-table id clash)
memory_statscounts by kind, DB size, oldest/newest interaction, profile sections
get_recent_interactionsrecent raw interactions (filter by kind) — Smart Distill feedstock
export_memoryexport to JSON under data/exports/ only (filename auto-sanitized)
get_contexttask-relevant memories via hybrid retrieval (+ graph expansion), token-budgeted
consolidatecluster similar memories via embedding similarity; optionally create derived memories linked via derived_from
link_memorytyped link between two memories: supports/contradicts/supersedes/derived_from/related_to/caused_by/depends_on
merge_memorymerge a duplicate into canonical memory (source superseded; provenance in metadata.merged_from)
update_memoryupdate fields in place, or create a superseding memory when content changes (supersede=false edits in place)
import_memoryimport from JSON (validates type, dedupes, never overwrites blindly); dry-run by default, apply=true to insert
extract_memoriesscan recent interactions for memory-intent phrases, propose candidates (deterministic, no LLM); dry-run by default, apply=true to create (source=captured)

CLI (th-memory)

BinaryEntryPurpose
th-memory-mcpdist/index.jsMCP server (stdio) — the 16 tools above
th-memorydist/cli.jszero-dep local CLI (same DB via MEMORY_DB_PATH)

Usage: th-memory [--db ] [--json] [--plain] [options] — per-command help via th-memory --help. highlight/recall --highlight: matches underlined (ESC[4m) on a color TTY, else [mem]…[/mem] markers (piped, --plain, --json).

FlagEffect
--db use this SQLite file (sets MEMORY_DB_PATH)
--jsonprint JSON {ok,data} instead of plain text
--plain / --no-colordisable colors
-h, --help / -V, --versionshow help / print version
CommandUsage
rememberremember --category --key --value — save a preference (--value - reads from stdin)
recallrecall [--limit ] [--highlight] — search memory
forgetforget [--type ] — delete by id (t: `memory\preference\lesson\interaction`)

| export | `export [--include-int

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

Pregunta a PopNx