Memory MCP

Name: Memory MCP
Author: yuvalsuede

de yuvalsuedeversión 1.2.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.yuvalsuede/memory-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Persistent memory + git snapshots for Claude Code. Never lose context or code.

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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

Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
El registro no indica ninguna clave que completar.

Necesitas

npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-memory"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add memory -- npx -y claude-code-memory

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-memory"
      ]
    }
  }
}

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": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-memory"
      ]
    }
  }
}

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 7 nov 2026

✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub yuvalsuede, 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 7254 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 2% de los otros 7254 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7254 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 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 (1.2.1) llegó al registro hace 9 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 hoy

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 el mes pasado

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-mcp

Persistent memory + automatic git snapshots for Claude Code. Never lose context. Never lose code.

🧠 45 memories | 📊 2.8K tokens | 📸 23 snapshots | ⏱️ 5m ago

Why memory-mcp?

Problem	Solution
Re-explaining your project every session	Auto-captures decisions, patterns, architecture
Context window fills up, knowledge lost	Two-tier memory: CLAUDE.md (instant) + deep search
Broke something, can't remember what worked	Git snapshots on every save, instant rollback
No idea what Claude "knows" about your project	Visual dashboard shows all context
Worried about cloud storage	100% local files, your git repo

What makes it different

Git Snapshots — Every memory save commits your entire project. Roll back anytime.
Two-Tier Memory — CLAUDE.md loads instantly, deep store searchable mid-conversation.
LLM-Powered — Haiku extracts what matters, consolidates duplicates, prunes stale info.
Visual Dashboard — See your context: tokens, memories by type, snapshot history.
Zero friction — No commands to run. It just works silently.

Quick Start

# Install globally

npm install -g claude-code-memory

Interactive setup (API key + hooks)

memory-mcp setup

Initialize a project

memory-mcp init ~/Projects/my-app

That's it. Start coding. Memories accumulate automatically.

How It Works

graph TB

subgraph "Phase 1: Silent Capture" A[Claude Code Session] -->|User sends message| B[Claude responds] B -->|Hook fires: Stop/PreCompact/SessionEnd| C[extractor.js] C --> D[Read transcript from cursor] D --> E[Chunk if >6000 chars] E --> F[Send to Haiku LLM] F -->|Extract memories as JSON| G[Dedup via Jaccard similarity] G --> H[Save to .memory/state.json] H --> I[Decay confidence scores] I --> J{Consolidation needed?} J -->|>80 memories or every 10 extractions| K[Haiku merges/drops] J -->|No| L[Sync CLAUDE.md] K --> L end

subgraph "Phase 2: Recovery" M[New session starts] -->|Built-in behavior| N[Claude reads CLAUDE.md] N --> O[Claude has full project context] end

subgraph "Phase 3: Deep Recall" O --> P{Need specific context?} P -->|memory_search| Q[Keyword search across memories] P -->|memory_ask| R[Haiku synthesizes answer from top 30 matches] P -->|memory_related| S[Tag-based retrieval] end

style A fill:#4a9eff,color:#fff style F fill:#ff6b6b,color:#fff style K fill:#ff6b6b,color:#fff style R fill:#ff6b6b,color:#fff style T fill:#ffd93d,color:#000 style U fill:#6bcb77,color:#000

Two-tier memory architecture:

Layer	Purpose	Size
`CLAUDE.md`	Auto-read on session start. Top ~150 lines of the most important context.	Compact
`.memory/state.json`	Full memory store. Searchable via MCP tools mid-conversation.	Unlimited

Silent capture via hooks:

Claude Code hooks fire after every response (Stop), before context compaction (PreCompact), and at session end (SessionEnd). A fast LLM (Haiku) reads the transcript and extracts:

Architecture — how the system is structured
Decisions — why X was chosen over Y
Patterns — conventions and how things are done
Gotchas — non-obvious pitfalls
Progress — what's done, what's in flight
Context — business context, deadlines, preferences

Smart memory management:

Jaccard similarity deduplication (no duplicate memories)
Confidence decay (progress fades after 7 days, context after 30)
LLM-powered consolidation (merges overlapping memories, prunes stale ones)
Line-budgeted CLAUDE.md (stays under ~150 lines, most important first)

Updating

To update an existing installation:

npm install -g claude-code-memory --force

To update hooks (e.g., after a bug fix):

memory-mcp setup

Requirements

Claude Code CLI
Node.js 18+
Anthropic API key (for the Haiku-based extractor, ~$0.001 per extraction)

CLI Commands

memory-mcp setup              Interactive first-time setup

memory-mcp init [dir] Initialize memory for a project memory-mcp status [dir] Show memory status and health memory-mcp statusline [dir] Compact one-line status (great for shell prompts) memory-mcp context [dir] Show context metrics and token usage memory-mcp context --html Generate visual HTML dashboard memory-mcp search Search memories by keyword memory-mcp ask Ask a question, get answer from memory memory-mcp consolidate [dir] Merge duplicates, prune stale memories memory-mcp key [api-key] Set or check Anthropic API key memory-mcp snapshots [dir] List git snapshot history memory-mcp snapshot-enable Enable automatic git snapshots memory-mcp snapshot-disable Disable git snapshots memory-mcp help Show help

Context Dashboard

Visualize your memory usage with memory-mcp context:

Context Dashboard

Project: my-app

Total Context 2.8K estimated tokens

Tier 1 CLAUDE.md (auto-loaded) █████████████████░░░░░░░░░░░░░ 1.0K 45 lines, 44 in memory block

Tier 2 .memory/state.json (searchable) ██████████████████████████████ 1.8K 29 active, 5 archived, 24 superseded

Memories by Type architecture ███░░░░░░░░░░░░░░░░░ 8 memories (291 tokens) decision ██████░░░░░░░░░░░░░░ 18 memories (540 tokens) gotcha ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 10 memories (332 tokens) progress ██████░░░░░░░░░░░░░░ 19 memories (538 tokens)

Git Snapshots ● Enabled on __memory-snapshots 42 commits → origin

Use memory-mcp context --html to generate an interactive browser dashboard.

Git Snapshots

Automatic project versioning tied to your working sessions. Every memory extraction commits your entire project to a hidden branch.

# Enable during init (you'll be prompted)

memory-mcp init ~/Projects/my-app

Or enable later

memory-mcp snapshot-enable

View snapshot history

memory-mcp snapshots

Compare two snapshots

memory-mcp snapshot-diff abc123 def456

Restore to a previous state

memory-mcp snapshot-restore abc123

Disable (preserves existing snapshots)

memory-mcp snapshot-disable

How it works:

Commits go to __memory-snapshots branch (invisible in normal workflow)
Optional push to remote (e.g., origin)
Commit messages include what memories were extracted
Full project state captured, not just memory files

Use cases:

Roll back after breaking changes
See what your project looked like during a specific session
Track project evolution alongside context evolution

MCP Tools (used by Claude mid-conversation)

When configured as an MCP server, Claude can access these tools during a session:

Tool	Description
`memory_search`	Keyword search across all memories
`memory_related`	Get memories by tag or area
`memory_ask`	Ask a question, get an LLM-synthesized answer from memory
`memory_save`	Manually save a memory
`memory_recall`	List all memories with filters
`memory_delete`	Remove a memory
`memory_consolidate`	Trigger memory consolidation
`memory_consciousness`	Generate the full consciousness document
`memory_stats`	Show memory statistics
`memory_init`	Set project name and description

What Gets Stored

Memories are categorized into six types:

architecture   "Next.js 14 app router with Supabase backend, Stripe for billing"

decision "Chose server components for public pages because of SEO requirements" pattern "All API routes validate input with zod and return NextResponse" gotcha "Supabase RLS policy on word_lists requires user_id OR org_id, not both" progress "Auth complete, billing webhook handling in progress" context "Client wants launch by March, focus on core features only"

File Structure

After initialization, your project gets:

your-project/

├── CLAUDE.md ← auto-updated memory summary (read on session start) ├── .memory/ │ ├── state.json ← full memory store │ └── cursor.json ← tracks what's been processed ├── .mcp.json ← MCP server configuration └── .claude/ └── settings.json ← hook configuration

CLAUDE.md Format

The memory block is inserted between markers, preserving any existing CLAUDE.md content:

<!-- MEMORY:START -->

MyProject

A brief description

_Last updated: 2026-01-27 | 45 active memories, 62 total_

Architecture

Next.js 14 app router with Supabase backend
Auth via NextAuth with Google and email providers

Key Decisions

Chose server components for SEO pages
Using Supabase RLS instead of API-level auth

Patterns & Conventions

All API routes use zod validation
Tailwind only, no CSS modules

Gotchas & Pitfalls

RLS policy requires user_id OR org_id, not both

Current Progress

Auth: complete
Billing: in progress

Context

Launch target: March

_For deeper context, use memory_search, memory_related, or memory_ask tools._

Global vs Per-Project Install

Global (recommended): hooks work for all projects automatically.

memory-mcp setup  # select "global" when prompted

Per-project: hooks and MCP configured per project.

memory-mcp init /path/to/project

Configuration

API key is resolved in order:

ANTHROPIC_API_KEY environment variable
~/.memory-mcp/config.json
~/.config/anthropic/api_key
~/.anthropic/api_key

Cost

The extractor uses Claude Haiku for memory extraction and consolidation. Typical cost:

~$0.001 per extraction (after each Claude response)
~$0.005 per consolidation (every ~10 extractions)
A full day of coding: ~$0.05–0.10

License

MIT

Memory MCP

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

Preguntas frecuentes

Alternativas

Context7

Codebase Memory

Exa

README del creador

memory-mcp

Why memory-mcp?

What makes it different

Quick Start

Interactive setup (API key + hooks)

Initialize a project

How It Works

Updating

Requirements

CLI Commands

Context Dashboard

Git Snapshots

Or enable later

View snapshot history

Compare two snapshots

Restore to a previous state

Disable (preserves existing snapshots)

MCP Tools (used by Claude mid-conversation)

What Gets Stored

File Structure

CLAUDE.md Format

MyProject

Architecture

Key Decisions

Patterns & Conventions

Gotchas & Pitfalls

Current Progress

Context

Global vs Per-Project Install

Configuration

Cost

License