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

Gmem

de yksanjoversión 1.1.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.yksanjo/gmem

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Persistent, Solana-aware project memory for AI coding agents. Typed entities + git-aware diffs.

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: Búsqueda y memoria de IA

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": {
    "gmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add gmem --env GMEM_DB=your-value -- npx -y @yksanjo/gmem

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": {
    "gmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "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": {
    "gmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "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

  • GMEM_DB env
    Override the auto-resolved memory database path. Defaults to ~/.gmem/ /memory.db, with one db file per Solana project (project root resolved from Anchor.toml or workspace Cargo.toml).

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub yksanjo, 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 7277 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 13% de los otros 7277 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7277 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 Gmem?

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 (1.1.0) llegó al registro hace 6 meses.

¿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: 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 ayer
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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 21 días
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Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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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.

gmem

Persistent project memory for Solana AI agents.

A Model Context Protocol (MCP) server that gives AI coding agents — Claude Code, Cursor, or anything that speaks MCP — durable, Solana-aware memory of a project across sessions: program IDs, IDLs, PDA seeds, deployment state, architectural decisions, audit findings. So agents stop forgetting what they built yesterday.

Status: v1.2 — stable, with EVM support and agent trust scoring. Nine MCP tools, real implementations (no stubs), backward-compatible wire format:

  • Storage: SQLite via better-sqlite3, one db file per project (auto-resolved from Anchor.toml / workspace Cargo.toml, override with GMEM_DB)
  • Ranking: SQLite FTS5 BM25 with a recency boost
  • Versioning: append-only — every write inserts a new (kind, natural_id, version) row; reads return the latest; full history available via the in-process Store API
  • Anchor ingest: gmem.ingest_anchor parses Anchor.toml, captures IDL sha256s, records git HEAD as sourceCommit per Program
  • Solana CLI context: gmem.solana_context reads ~/.config/solana/cli/config.yml, classifies the cluster, derives the active keypair's pubkey (secret never leaks). gmem.write on a Decision auto-attributes author + authorCluster
  • Git-aware diff: gmem.diff accepts both ISO timestamps and git refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full and short SHAs)
  • EVM support (v1.1): gmem.ingest_hardhat parses Hardhat / hardhat-deploy workspaces, classifies networks into canonical chain ids (base-mainnet 8453, optimism-mainnet 10, polygon-mainnet 137, arbitrum-one 42161, ethereum-mainnet 1, plus testnets), captures a reorder-invariant ABI SHA-256. New Contract entity kind for EVM smart contracts.
  • License: MIT
  • Spec: see SPEC.md
  • Entity schemas: see schema/

Why

Solana has moved decisively toward an agent-first developer experience. The Foundation's awesome-solana-ai repo indexes a strong layer of *stateless* reference skills — solana-dev-skill, magicblock-dev-skill, metaplex-skill, helius-phantom-skill, solana-game-skill, and more — that teach agents *how* to do things. The Solana Developer MCP exposes documentation. What's missing is the layer above: persistent project memory.

Today every Claude Code session on a Solana project starts cold. The agent doesn't remember the program ID it deployed yesterday, the PDA seeds it chose two weeks ago, the audit finding from last sprint, or why a specific Jupiter integration was rejected. The developer compensates by pasting context, hand-maintaining NOTES files, or re-explaining the project every session. That is a tax on every agent-assisted Solana developer.

gmem fixes this by being opinionated about Solana primitives — programs, accounts, instructions, PDAs, IDLs, cluster state, Anchor configs — rather than being a generic key-value store. It complements every existing skill in awesome-solana-ai rather than competing with any of them.

Install

npm install -g @yksanjo/gmem

Or, to run it without a global install:

npx @yksanjo/gmem

The installed binary is still called gmem.

Or, to hack on the source:

git clone https://github.com/yksanjo/gmem.git ~/gmem

cd ~/gmem && npm install && npm run build

Then point your MCP client at it. For Claude Code:

// ~/.claude/mcp_servers.json

{ "mcpServers": { "gmem": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/gmem/dist/index.js"], "env": { "GMEM_DB": "~/.gmem/memory.db" } } } }

Tools exposed (v0.1)

ToolPurpose
gmem.recall(query)Retrieve memory entries relevant to a natural-language query, ranked by BM25 + recency
gmem.write(entity)Persist a typed memory entry (Program / Account / Instruction / Decision / Finding / Integration); append-only
gmem.diff(from, to)Show how memory state changed between two points in time — accepts ISO timestamps OR git commit refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full or short SHAs)
gmem.list_decisions()List all Decision entries for the active project, newest first
gmem.ingest_anchor()Auto-ingest an Anchor workspace: parse Anchor.toml, capture IDL sha256s from target/idl/, record the current git HEAD as source commit, write one Program per (program, cluster) pair
gmem.solana_context()Read the active Solana CLI config (~/.config/solana/cli/config.yml), return the configured cluster + RPC URL + active-keypair pubkey. Used by gmem.write to auto-attribute Decision entries to the developer wallet. Never returns the secret key.
gmem.ingest_hardhat()v1.1 — Auto-ingest a Hardhat / EVM workspace: parses hardhat.config.{ts,js,cjs,mjs}, reads every deployment artifact under deployments/ / .json (the hardhat-deploy convention), classifies the network into a canonical chain (base-mainnet, optimism-mainnet, etc.), records a reorder-invariant ABI SHA-256 and git HEAD as sourceCommit. Writes one Contract entity per (chain, address) pair.
gmem.ingest_agent_activity(pubkey, cluster?)v1.2 — Pull Solana activity for an autonomous-agent wallet via Helius RPC, aggregate it (tx count, distinct peers, failure ratio, wallet age, sanctioned-neighbor count), score it with the transparent v1 heuristic, and write one Agent entity per (cluster, pubkey). Set HELIUS_API_KEY or pass apiKey; fixturePath runs offline against a snapshot.
gmem.score_agent(pubkey, cluster?)v1.2 — Return the latest stored Agent trust score with the heuristic breakdown showing which factors moved it. Read-only: no RPC call, no write — run gmem.ingest_agent_activity first.

Full input/output JSON schemas are in SPEC.md.

Worked against real Solana projects

The examples/ folder in this repo demonstrates the *shape* of project memory with synthetic projects. These companion repos build the same shape from public Solana programs you've probably heard of, with every entity citing its source:

  • gmem-example-squads-v4 — Squads multisig. Anchor workspace auto-ingest + audit pointers.
  • gmem-example-marginfi-v2 — Marginfi v2 lending. IDL-driven discovery of the embedded Drift integration (6 drift_* instructions surfaced automatically).
  • gmem-example-kamino-klend — Kamino klend. V1/V2 coexistence pattern, first-class flash loans, on-chain referrer state, sustained per-minor-release audit cadence — all recorded as Decision entries.

Each repo is npm install && npm run build-runnable; the resulting gmem.db is committed for direct inspection.

Out of scope for v1.0

To keep the v1 scope honest, gmem v1.0 does NOT include: hosted multi-user sync, cross-project search, agent reputation, on-chain memory anchoring. These are tracked in ROADMAP.md for v1.x / v2.

Roadmap

  • v0.1 — Open spec + JSON schemas + MCP server stub
  • v0.2 — SQLite backend, BM25 ranking, append-only versioning
  • v0.3 — Anchor workspace auto-ingest
  • v0.4 — Solana CLI context capture + Decision auto-attribution
  • v0.5 — git ref resolution in gmem.diff
  • v1.0 — Stable release with three worked examples (DeFi vault, cNFT mint, AI agent) — see also PR #168 in solana-foundation/awesome-solana-ai
  • v1.1 — EVM / Hardhat support (Base, Optimism, Polygon, Arbitrum, Ethereum, plus testnets), new Contract entity, gmem.ingest_hardhat tool, worked example 04-evm-vault
  • v1.2 — Agent trust scoring: new Agent entity, gmem.ingest_agent_activity + gmem.score_agent tools, worked example 05-agent-reputation, MCP Registry surface (server.json 1.2.0)

Contributing

This is an early-stage spec. The most useful thing right now is feedback on SPEC.md — does the entity model cover the Solana primitives that matter to *your* project? Open an issue or PR.

License

MIT — see LICENSE.

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