Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local-first, zero-knowledge AI memory across Claude, Cursor, and every MCP client. 0 RTT reads.
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": {
"sovseal-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sovseal-memory -- npx -y @sovseal/mcp-serverプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sovseal-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}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": {
"sovseal-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sovseal/mcp-server"
]
}
}
}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
公開者(bobybarack)がリポジトリの所有者(sovseal)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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0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(0.3.8)がレジストリに届いたのは3 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。
Zero-knowledge, local-first AI memory for work you can't send to the cloud.
One private memory across Claude, ChatGPT, Cursor, and every MCP client — plaintext physically never leaves your machine.
@sovseal/mcp-server · @sovseal on npm · Quickstart · How it compares · Changelog
If you work with code, clients, or data you're not allowed to upload — healthcare, legal, fintech, defense, or anything under an NDA — every AI memory option today asks you to break that rule. Platform memory keeps your context on their cloud, in their walled garden, one platform at a time. Cloud memory layers route your raw conversations through third-party servers and extraction APIs.
sovseal takes the other path: all capture, embedding, and recall run on your device. Plaintext never crosses the network. The optional sync tier ships only AES-256-GCM ciphertext — the server cannot read your memories even if it wanted to. And because it speaks MCP and rides a browser extension, it's *one* memory across every AI you use, not six silos.
Cloud-hosted memory layers force a tradeoff between latency, privacy, and cost. Every recall is a 200–800 ms round-trip to someone else's database. sovseal collapses the tradeoff. LanceDB and Transformers.js run *inside* your agent's process.
| Workload | Operation | p50 | p95 | p99 | Network |
|---|---|---|---|---|---|
| 10K records · 1K queries | recall_memory (warm) | 6.1 ms | 10.4 ms | 21.8 ms | 0 RTT |
| Cold start | recall_memory (first call) | ~1.2 s | — | — | 0 RTT |
| Single write | store_memory | 3.8 ms | 7.2 ms | 12.5 ms | 0 RTT (write-behind) |
All benchmarks reproduce with: pnpm --filter @sovseal/mcp-server run bench-v2 (10K pre-seeded memories, 1K sequential queries, CPU-bound ONNX embeddings on commodity hardware).
What makes it fast and private:
sha256(canonicalize(payload)) and fails closed on mismatch.sovseal gives AI assistants and autonomous agents persistent, portable context that you actually own. It drops into any MCP-compatible client, captures from the major chat platforms via a browser extension, and keeps your plaintext where it belongs: on your hardware.
Core Capabilities:
Who it's for:
An honest map, because you'll ask anyway:
| Platform-native memory (ChatGPT / Claude) | Cloud memory layers (mem0, Zep, hosted MCP memories) | sovseal | |
|---|---|---|---|
| Where plaintext lives | Provider's cloud | Provider's cloud, or your servers (self-host = your ops) | Your device only |
| Extraction pipeline | Provider-internal | Typically an LLM API call on your raw text | On-device embeddings; no LLM in the loop |
| Works across platforms | No — each platform is a silo | Yes (via their cloud) | Yes — locally, via MCP + extension |
| Offline | No | No (cloud) / partial (self-host) | Yes |
| Sync model | Provider-controlled | Server reads your data | Server sees ciphertext only |
| Cost per recall | Subscription-gated | API/hosting cost | $0, local compute |
What you give up with sovseal, stated plainly: there's no cloud LLM doing clever extraction on your behalf (by design — that's the leak we exist to prevent), and you are responsible for your own key (see Threat Model). If neither of those matters to you and you live inside one platform, its native memory may be all you need. If they do matter, nothing else in this table does what the right-hand column does.
sovseal exposes one protocol with three delivery shapes. Pick by where your code runs:
| MCP Server | Browser Extension | Node SDK / Self-Hosted | |
|---|---|---|---|
| Best for | Claude Desktop/Code, Cursor, Windsurf, Zed, agent frameworks | ChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, DeepSeek in the browser | In-process use in a Node/TS service; full data residency |
| Install | npx -y @sovseal/mcp-server | Chrome Web Store + local host installer | npm install @sovseal/sdk |
| Recall latency | 0 RTT (local LanceDB) | 0 RTT (Native Messaging to local engine) | 0 RTT (local LanceDB) |
| Cost | Free (Hobby) | Free (Hobby) | Paid (Starter or above for self-hosted sync) |
The default for AI coding assistants and any agent framework that speaks MCP. One server binary, one config snippet, every client.
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Zed — add to mcp.json or claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "sovseal-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sovseal/mcp-server"] } } }
One-line install for Claude Code:
claude mcp add sovseal -- npx -y @sovseal/mcp-server
System Prompt Snippet (Claude Desktop / Cursor Project Instructions): To ensure the AI natively uses the memory server, paste this into your custom instructions:
This session has persistent memory via sovseal. At conversation start, check the sovseal://context/recent resource. Whenever the user shares preferences, plans, or personal context, store it via store_memory.
For always-on autonomous agents, switch to HTTP/SSE transport so the sovseal process outlives a single tool invocation:
SOVSEAL_TRANSPORT=sse SOVSEAL_PORT=4040 npx -y @sovseal/mcp-server
For the AI platforms that don't speak MCP. The extension bridges ChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, and DeepSeek to the same on-device engine over Native Messaging — capture-on-send as you chat, ⌘/Ctrl+M to recall anywhere, with per-site toggles and one-click delete.
Everything the extension captures lives in the same local database the MCP server reads — tell Claude.ai something once, and Claude Code already knows it.
When you're building a backend service and want to manage agent state persistence programmatically, import the Node SDK client. It performs end-to-end AES-256-GCM encryption client-side and replicates checkpoints to a sync endpoint you choose.
npm install @sovseal/sdk
import { AgentStateClient, CryptoService } from "@sovseal/sdk";
const client = new AgentStateClient({ endpoint: "https://your-project.supabase.co/functions/v1/v2-agent-state", apiKey: "sov_proj_your_project_uuid", });
const key = await CryptoService.generateAESKey();
// Client-side AES-GCM encrypted snapshot upload const receipt = await client.snapshot({ key, payload: { agent_id: "agent_a1b2c3", sequence_number: 0, parent_snapshot: null, policy_hash: "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000", timestamp: new Date().toISOString(), active_context: { project: "acme-migration", decisions: ["Postgres over Mongo — team expertise", "Cut scope: no SSO in v1"], open_question: "Client prefers staged rollout; confirm dates with their ops lead." } } });
// Restore the latest state snapshot const { receipt: latestReceipt, ciphertextUrl } = await client.restore({ agentId: "agent_a1b2c3", });
The replication endpoint is a Deno edge function — open source, deployable to any Supabase project for full data-residency control.
# From the repo root
supabase functions deploy v2-agent-state supabase db push # applies the agent_state_snapshots schema
export SOVSEAL_ENDPOINT="https:// .supabase.co/functions/v1/v2-agent-state"
Source: supabase/functions/v2-agent-state/.
All of these consume the same MCP server through their first-class MCP support. No sovseal-specific adapter is required:
| Framework | How it consumes MCP |
|---|---|
| ElizaOS | @fleek-platform/eliza-plugin-mcp (config-only, stdio or SSE) |
| Hermes Agent | Native MCP, stdio + remote HTTP |
| CrewAI | mcps=[...] field on the agent |
| LangGraph · LangChain | langchain-mcp-adapters (npm + PyPI) |
| Microsoft Agent Framework | Built-in MCP workbench |
| OpenAI Agents SDK | Native MCPServerStdio / MCPServerSse |
| OpenClaw | Native openclaw mcp consumer |
| Tool | Args | Behavior |
|---|---|---|
store_memory | { content: string } | Embed (384-dim, on-device) → write to local LanceDB → return. Ciphertext replication runs write-behind; nothing blocks. |
| recall_memory | `{ query: string, topK?:
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