Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Self-hosted MCP memory for AI agents: persistent context with evidence-backed claims.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
PROVENA_API_URL, PROVENA_API_KEY, PROVENA_SCOPE_ID「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"provena-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"provena-agent-memory"
],
"env": {
"PROVENA_API_URL": "your-value",
"PROVENA_API_KEY": "your-value",
"PROVENA_SCOPE_ID": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add provena-memory --env PROVENA_API_URL=your-value --env PROVENA_API_KEY=your-value --env PROVENA_SCOPE_ID=your-value -- uvx provena-agent-memory動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"provena-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"provena-agent-memory"
],
"env": {
"PROVENA_API_URL": "your-value",
"PROVENA_API_KEY": "your-value",
"PROVENA_SCOPE_ID": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"provena-memory": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"provena-agent-memory"
],
"env": {
"PROVENA_API_URL": "your-value",
"PROVENA_API_KEY": "your-value",
"PROVENA_SCOPE_ID": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
PROVENA_API_URL envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント admiralpunk で確認済みです
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:PROVENA_API_KEY, PROVENA_SCOPE_ID
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.15)がレジストリに届いたのは39 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにPython (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Provena
Evidence-backed memory for AI agents. Know what an agent remembers—and why.
Provena is an open-source, self-hosted memory service for AI agents. Its MCP connector gives Codex, Claude Code, Gemini CLI, and other clients context across sessions. Each claim stays linked to its source event, review status, and scope, so you can inspect what an agent remembers and why.
Watch a walkthrough of setup, cross-session recall, and the operator console:
https://github.com/user-attachments/assets/37fe219c-b678-4c6d-811d-bfdd37552628
An agent can retrieve a relevant fact that is wrong, stale, or taken from an untrusted source. Provena keeps the original evidence and the derived memory separate:
Event: Alex says, "Pineapple on pizza is a crime."
Claim: Alex dislikes pineapple on pizza. Evidence: The claim links to Alex's original words.
Later event: Alex says, "I tried it. I owe pineapple an apology." Updated claim: Alex likes pineapple on pizza.
Provena keeps both statements, so it can explain why Alex's preference changed. Events and evidence are append-only. Claims have review status, optional validity time, and exact tenant and project or branch scope. Model-extracted claims remain candidates; source authority is separate from search relevance and never grants permission to act. memory_explain traces a claim back to its source, review history, conflicts, and recorded retrievals.
Provena is one FastAPI service backed by PostgreSQL and pgvector. MCP and host hooks capture turns and retrieve attributed context; Ollama or an optional hosted model extracts candidate facts and embeddings. The Next.js console lets a human inspect and review them. Architecture details · Decisions
You need Python 3.11+, pipx, Docker Compose, and one supported agent host. Install the connector and choose your host:
pipx install provena-agent-memory
provena quickstart codex
Use provena quickstart claude or provena quickstart gemini for those hosts. Quickstart starts the local service, PostgreSQL, Ollama, and the console; creates agent and reviewer credentials; and installs MCP plus automatic capture and retrieval hooks. It prints the console URL. Restart your agent host and review Provena under /hooks and /mcp.
The first run downloads the default models (about 1.26 GB). The local Ollama image is a digest-pinned CPU build. Installing the package alone does not record conversations; running quickstart is the opt-in step.
To check that the API and database are running:
provena status
Ask its operator for an API URL, agent API key, and project or branch scope ID. With the connector installed, run:
export PROVENA_API_URL=https://memory.example.com
export PROVENA_API_KEY=paste-agent-key export PROVENA_SCOPE_ID=paste-scope-id provena connect codex --install
Replace codex with claude or gemini as needed. For another MCP client, use provena connect generic to print its configuration. See the connector guide for manual MCP setup and console access.
Retrieval uses an exact scope; branch inheritance is not implemented. Provena records which claims were delivered to an agent, but cannot prove that a later action was caused by them. More on current guarantees and limits.
Start with a good first issue or read CONTRIBUTING.md. See SECURITY.md for private vulnerability reporting and CHANGELOG.md for release history.