Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Adaptive memory system with cognitive scoring, knowledge graph, and self-improving ML.
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。
ADAPTIVE_RECALL_API_KEY「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": {
"adaptive-recall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add adaptive-recall --env ADAPTIVE_RECALL_API_KEY=your-value -- npx -y adaptive-recall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": {
"adaptive-recall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "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": {
"adaptive-recall": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"adaptive-recall"
],
"env": {
"ADAPTIVE_RECALL_API_KEY": "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。
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6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 AIAppsAPI 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:ADAPTIVE_RECALL_API_KEY
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(1.0.1)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
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Node.js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。
Adaptive memory system for AI applications. Patent pending.
adaptiverecall.com | Documentation | Sign Up Free
Adaptive Recall is a hosted memory server that stores, retrieves, and manages long-term memory for AI applications. It connects via MCP or REST API.
Sign up at adaptiverecall.com to get your server URL and API key.
Add to your MCP client config (Claude Code, Codex, Cursor, or any MCP-compatible tool):
{
"mcpServers": { "adaptive-recall": { "type": "url", "url": "https://YOUR_SERVER_URL/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" } } } }
For Claude Code, add this to .mcp.json in your project or ~/.claude/settings.json for global access. For Gemini CLI, add to ~/.gemini/settings.json using httpUrl instead of url. For Codex, add to your Codex MCP configuration.
Every action is also available as an HTTP endpoint at https://YOUR_SERVER_URL/v1/. All requests require a Bearer token in the Authorization header.
| Action | Description |
|---|---|
| store | Save a new memory. Generates embeddings and extracts entities automatically. |
| recall | Search memories using multi-strategy retrieval with cognitive scoring. |
| update | Modify an existing memory. Re-embeds automatically if content changes. |
| forget | Remove a memory by ID or by finding the closest match to a query. |
| graph | Explore the knowledge graph, traversing entity relationships by name and depth. |
| status | System health, memory counts, confidence distribution, and knowledge gap detection. |
| snapshot | Get a formatted overview of stored memories, organized by type. |
| feedback | Send feedback directly to the Adaptive Recall developers. |
When storing memories, assign a type that affects how the memory is managed:
Learning types (evolve over time, gain/lose confidence, have lifecycle stages):
general_knowledge - facts, observations, reference informationuser_knowledge - information about people and their preferencesLookup types (static reference, no lifecycle):
callable_scripts - tool and script referenceswork_project - project tracking, tasks, deadlinescross_reference - pointers to external information and resourceslearned_procedure - multi-step workflows and proceduresFree, Starter, Pro, and Business plans available. See adaptiverecall.com for details.