Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local-first cognitive agent memory with bi-temporal SQLite, replayable history, hybrid retrieval.
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。
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": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"fastrmemory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"fastrmemory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"fastrmemory",
"mcp"
]
}
}
}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 atifjubaer 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。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
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(0.9.3)がレジストリに届いたのは6 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。
Zero Daemon • Native Node 22+ `node:sqlite` • Bi-Temporal Git Sync • Triple-Stream RRF • Official MCP v2
Status (2026-11-01): `fastrmemory@0.9.3` is published and is `latest`. Evidence:
npm view fastrmemory version->0.9.3;npm view fastrmemory dist-tags --json->{"latest":"0.9.3"}; tagv0.9.3(15a772f); published 2026-11-01 via GitHub Actions OIDC with npm provenance; the release workflow passed the full gate, clean tarball install, registry verification, and GitHub Release upload; the npm tarball is 358 files, 819,117 bytes packed, 3,289,741 bytes unpacked; GitHub Release asset SHA-256eebda8ab3f90b73ee5f4bd4a64a6ff511f9c93468576c167de3a1c1e2efbcf22; a cleannpm install fastrmemory@0.9.3+fastr --version->0.9.3;npm audit signaturesreports 5 verified registry signatures and 4 verified attestations. The official MCP registry listsio.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3asactiveandisLatest. Caveat: Node.js >=22.16.0;0.9.2,0.9.1,0.9.0,0.8.2,0.8.1,0.8.0,0.7.2,0.7.1,0.7.0,0.6.0,0.5.0,0.4.0,0.3.1, and0.3.0remain published historical. This release makes code-graph indexing automatic: setup and hook install index once, SessionStart repairs an empty index, and prompt/session-end hooks refresh recent edits; the schema is unchanged. The old scoped npm entries (@atifjubaer/fastrmemoryandfastrmemory@0.0.0-stage) were removed on 2026-10-23; the GitHubv0.2.1tag and release remain as history. This README tracks currentmain. Currentmainis `0.9.3` and has 481 tests / 74 files. Use the exact0.9.3version for reproducibility. PR #46 at5da9b2epassed all required checks (six matrix jobs plus Replayable Memory Diff and Pre-Merge Trap Guardian); the historical0.9.2release commitb2c6502,0.9.1release commit5da9b2e,0.9.0release commitc204f50,0.8.2release commit8cc925b,0.8.1release commit4e7d9ac,0.8.0release commit44b2d9a,0.7.2release commit583223f,0.7.1release commit31d8e12,0.7.0release commit5512557,0.6.0release commita57a656,0.5.0release commit54a79ab, and0.4.0release commitbb365c2remain published historical. The exact release surface is in CHANGELOG.md. The headline benchmark uses 240 deterministic synthetic cases with a 20% holdout, not SWE-bench or LongMemEval. Public LongMemEval, LoCoMo, and self-repository retrieval-only results plus pinned external baselines are in BENCHMARKS.md; no QA-leaderboard parity is claimed. Performance, packaging, and retrieval claims are tracked in CLAIMS.md; every README section is mapped to claim IDs in the README claim trace at the end of that ledger. Methodology, caveats, and raw JSON are in BENCHMARKS.md.
Overview • Design Principles • Benchmarks • Web UI • Supported Agents • Quick Start • MCP Setup • MCP Tools • Architecture • Migration • Security • Scorecard
| Claim | Current result | Evidence |
|---|---|---|
| Install path | Published fastrmemory@0.9.3 | npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; npm install fastrmemory@0.9.3; fastr --version -> 0.9.3; GitHub Release tarball SHA-256 eebda8ab...; old scoped npm entries removed |
| MCP registry | io.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3, status active, isLatest | curl --get --data-urlencode "search=io.github.atifjubaer/fastrmemory" https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers; gh run view 40262643667 |
| Synthetic retrieval (optional MiniLM) | Holdout 95.8% Hit@1, 100% Hit@5, MRR 0.969 | npx tsx scripts/eval-bench.ts --split all --embeddings minilm --out bench/results/minilm.json |
| Test suite | 481 tests across 74 files on current main; published 0.9.3 is 481 / 74; published 0.9.2 is 476 / 74; published 0.9.1 is 476 / 74; published 0.9.0 is 476 / 74; published 0.8.2 is 461 / 69; published 0.8.1 is 461 / 69; published 0.8.0 is 461 / 69; published 0.7.2 is 456 / 67; published 0.7.1 is 456 / 67; published 0.7.0 is 455 / 67; published 0.6.0 is 388 / 61; 0.5.0 is 297 / 53; historical 0.4.0 is 293 / 53; 0.3.1 is 282 / 52; v0.2.1 is 235 / 43 | npm test; npm run check:ci |
| MCP setup | fastr mcp init merges portable registry configs or active-CLI local configs for 9 JSON clients and prints a Codex TOML snippet; --source local ships in published 0.9.3, 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, and 0.5.0 | npm test -- tests/mcp-init.test.ts -> 15 passed; fastr mcp init --client claude --source local --dry-run --json -> node .../dist/bin/fastr.js mcp --project ... |
| Cross-engine (MCP stdio) | 80/120 overall Hit@1 (66.7%, 95% CI 57.8-74.5): exact 40/40, multi 40/40, paraphrase 0/40; 1.094 ms/doc ingest, 1.86 ms recall p50 | npm run bench:vs; bench/results/vs-engines.json |
| Crash safety | 10/10 runs, 0 lost, 0 duplicate ids/titles | npm run test:crash; bench/results/crash-test.json |
| Public retrieval (0.3.0) | LongMemEval +10.4pp / +11.0pp Hit@5; LoCoMo +4.4pp / +2.3pp (target missed) | docs/EXTERNAL_BASELINE.md |
| Release score | Provisional 9.4 / 10; 9.2 target met; Retrieval remains Partial | SCORECARD.md |
The synthetic table is not SWE-bench or LongMemEval. Public numbers are retrieval-only and are not QA-leaderboard results. The 95.8% row uses optional MiniLM; the default offline hash path scores 77.1% Hit@1 / 93.8% Hit@5 on the same holdout. Full provenance is in CLAIMS.md.
AI coding agents (Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Antigravity) degrade on long-running codebases when project memory is lossy or operationally heavy. Common designs make one of three trade-offs:
FastrMemory keeps a verbatim event log, bi-temporal memory history, and a replayable Git mirror in a single in-process TypeScript engine (3 runtime dependencies; local embeddings and the daemon are optional):
Pure Node 22+ built-in node:sqlite in WAL mode. On the 240-case suite, engine-level recall is 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 with hash embeddings and 3.30 ms p50 / 5.11 ms p95 with MiniLM on the train split (CLI startup measured separately). The default CLI/MCP path has no background daemon and no open port; daemon start is optional. Native on Windows, macOS, and Linux (the current CI matrix uses Intel macOS; Apple Silicon is not covered); CI matrix status is reported in Actions.
Never deletes facts during consolidation (there is no destructive sleep step). Replaces half-life decay with valid_from / valid_to timestamps and auto-mirrors human-readable .fastr/pages/*.md files into Git.
Fuses FTS5 BM25 + optional local embeddings + file-graph links. Error traps receive a conditional 2.0x boost only for trap-intent or file-scoped queries, with per-ID outcome feedback (+0.2 / -0.5). Three consecutive bad outcomes move a memory to dormant; confidence tiers are high, medium, low, dormant, and superseded. Counting questions ("how many projects have I led?") additionally run an aggregate-coverage pass: a second lexical query over their content terms, fused with the original, returning up to 20 rows so the caller can count. retrieval.temporalFilter adds opt-in date windows ("past two weeks", "this year") parsed against the question date.
| Capability | Hippo Memory (hippo-memory) | Memoria (matrixorigin/Memoria) | AgentMemory (@agentmemory/mcp) | FastrMemory (0.9.3+) |
|---|---|---|---|---|
| Runtime Architecture | SQLite store | MatrixOne relational/vector DB container | Dual-layer engine + Redis/Docker | Zero-Daemon • Native `node:sqlite` in WAL mode |
| Ingestion Speed | 88.9 ms/doc | Container roundtrip | 1.74 ms/doc | 1.09 ms/doc (80x faster than Hippo) |
| Recall Latency (p50) | 12.8 ms (spikes to 386 ms p95) | 50–100 ms | 1.52 ms | 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 |
| AST Symbol Anchoring | ❌ None (file path only) | ❌ None | ❌ None | ✅ `declaration_id` (AST hash survives renames & file moves) |
| Self-Verifying Traps | ❌ None | ❌ None | ❌ None | ✅ Machine assertions (`text_present`, etc.) auto-retire fixed bugs |
| Context Token Overhead | ⚠️ High (dumps entire rule sets) | ⚠️ High (dumps knowledge graphs) | ⚠️ High (dumps session contexts) | Ultra-low (≤150 tokens targeted per-turn injection) |
| Passive Learning | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ❌ Manual commands only | ✅ Auto-distills traps from test failures & subsequent edits |
| Cross-Machine Team Sync | Manual markdown git commits | Cloud database cluster | Custom daemon | ✅ Bidirectional `fastr sync` on Git pull |
| Editor Integration | Basic CLI instructions | None | Basic plugin | ✅ Native VS Code & Cursor extension with Problems tab diagnostics |
| MCP Protocol Support | stdio | REST / MCP adapter | stdio | Official MCP v2 (12-tool core & 45-tool full profiles) |
*Verified benchmark evidence from bench/results/vs-engines.json and docs/PUBLIC_BENCHMARKS.md.*
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます