プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

作者:Bumblebiberバージョン 1.6.7i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Bumblebiber/hmem-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Persistent 5-level hierarchical memory for AI agents. SQLite-backed, lazy-loaded.

PopNx MCPの3つの柱

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。

できること

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。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

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。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • 自分で入力するもの: HMEM_STORAGE_DIR

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add hmem --env HMEM_STORAGE_DIR=your-value -- npx -y hmem-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "hmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "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。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "hmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hmem-mcp"
      ],
      "env": {
        "HMEM_STORAGE_DIR": "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。

自分で入力する値

  • HMEM_STORAGE_DIR env
    Directory where .hmem SQLite databases are stored. Defaults to ~/.hmem/

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。

できること

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。

基本チェックi

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

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Bumblebiber で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    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

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    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

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7251件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7251件のうち3%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7251件のうち100%と同じかそれ以上

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。

よくある質問

hmem — Humanlike Memory for AI Agentsは安全ですか?

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。

どんなキーやコードが必要ですか?

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。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

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)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.6.7)がレジストリに届いたのは8 か月前です。

どのアプリで使えますか?

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。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

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

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

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。

hmem — Humanlike Memory for AI Agents

Your AI forgets everything between sessions. hmem fixes that.

One load_project() call. ~3000 tokens. Your agent knows everything important about a project — every past mistake, every decision, every open task — across sessions, devices, and AI providers. No setup per conversation. No "let me re-read the codebase." It just *remembers*.

AI agent? Skip this file. Read AGENT_SETUP.md — written for you, not for humans.

Naming note (v8.0): This package was briefly published as its-over-9k (1.x). It is now hmem again — pure memory framework, nothing else. The its-over-9k name lives on as a separate project: the o9k token-efficiency meta-framework, which combines skills/plugins like this one. Related: TIM — hmem's next-generation successor (hypergraph memory, CRDT sync).


What This Is

hmem is not a note-taking plugin. It's a memory framework for AI agents — a complete infrastructure layer for persistent, portable, token-efficient knowledge that survives session boundaries, device switches, and provider changes.

Four core guarantees:

PillarWhat it means
Token efficiency5-level lazy loading — you pay for what you read, never more
PortabilitySame memory across Claude, Gemini, GPT, local models, any MCP client
Efficient storageHierarchical tree structure — context scales with depth, not flat append
No context wasteAuto-session capture + project briefing = zero re-read overhead

The Problem

Every AI session starts from zero. Your agent asks the same questions, makes the same mistakes, contradicts last week's decisions, and wastes 50k tokens loading context it already processed yesterday.

You've tried workarounds — CLAUDE.md files, custom prompts, manually pasting context. They don't scale. You have 10 projects. You switch between 3 devices. You use different AI tools.

The Solution

You:    "Load project"

Agent: [calls load_project("P0048") — 3000 tokens] Agent: "v1.2.9, TypeScript/SQLite/npm. 3 open bugs, 8 roadmap items. Last session: rebrand complete, rename_id bug fixed (89 changes). Next: O-Entry Auto-Purge. What's the focus today?"

That's it. 3000 tokens for a complete project briefing. The agent knows the stack, the architecture, the open bugs, the recent decisions, and exactly where you left off — even if "you" was a different AI on a different machine yesterday.


How It Works

Level 1  ──  One-line summary          (always loaded — ~5k tokens for 300+ entries)

Level 2 ── Paragraph detail (loaded on demand) Level 3 ── Full context (loaded on demand) Level 4 ── Extended detail (loaded on demand) Level 5 ── Raw/verbatim data (loaded on demand)

At session start, the agent loads Level 1 summaries — one line per memory. When it needs detail, it drills down. Your 300-entry memory costs 5k tokens to overview. A single project costs ~3000 tokens.

Nothing is summarized away. Level 1 is a compressed view, but Levels 2–5 hold the complete original text, word for word, accessible on demand.


Framework Features

Automatic Session Memory

Every conversation is recorded automatically. No "save your work" prompts. No manual checkpoints.

You type  →  Agent responds  →  Stop hook fires  →  Exchange saved to O-entry

→ Linked to active project → Haiku auto-titles the session

Switch projects mid-session? The O-entry switches too. Start a new session on a different device? The next agent sees every exchange from every device — the conversation never dies.

Haiku Background Checkpoints

Every N exchanges (configurable, default 5), a Haiku subagent wakes up in the background. It reads the recent conversation, extracts lessons learned, errors encountered, and decisions made, then writes them to long-term memory — with full MCP tool access. Your main agent is never interrupted.

The checkpoint also writes a handoff note to the project: "Here's what was done, here's what's in progress, here's the next step." The next agent — on any device, any provider — picks up exactly where you left off.

Project-Based, Not Session-Based

Sessions are meaningless. Projects are everything.

  • O-entries are linked to the active project, not the session
  • Checkpoint counters count project exchanges, not session messages
  • load_project shows recent conversations with full context — across all devices
Skills System

hmem ships with a complete skills layer — structured behavior files that agents load on demand. Skills define *how* an agent should do something (debug, write memory, curate entries, handle a session start) — separate from memory, separate from prompts.

npx hmem update-skills    # Pull latest skills to your AI tool's skill directory

Skills are versioned and updated independently. Your agents get smarter without reinstalling. 21 skills ship by default:

SkillTriggers when…
hmem-session-startEvery session start — loads project + surfaces pending git work, open tasks, misrouted O-entries
hmem-using-hmemMeta-skill loaded at session start; defines mandatory memory habits
hmem-readReading from long-term memory (search, prefix filter, find_related, cross-project read)
hmem-writeWriting to hmem — picks prefix, tree location, tags, detects duplicates
hmem-searchUser references something without an ID ("the bug we had", "letzte Woche")
hmem-new-projectCreating a P-entry — handles schema, sections, O-entry linking
hmem-new-errorCreating an E-entry with the strict 5-level scaffold
hmem-activateSwitching active project mid-session, plus fixing misrouted exchanges
hmem-contextLoading specific context when load_project output isn't enough
hmem-recallDispatching a Haiku sub-agent to search hmem
hmem-dispatchDispatching an isolated sub-agent for any search/lookup/calculation
hmem-curateCleaning up an .hmem file (mark obsolete, fix titles, consolidate dupes)
hmem-migrate-oMigrating O-entries to the project-bound 5-level structure
hmem-consolidateMerging session checkpoint summaries into one final O-entry summary
hmem-wipePrep for /clear — save high-value knowledge, update Next Steps
hmem-configView/change memory settings, hooks, sync, checkpoints
hmem-setupFirst-time install of hmem for Claude Code / Gemini CLI / OpenCode
hmem-sync-setupSet up hmem-sync for cross-device sync
hmem-updateUpdate flow — runs npm update -g, syncs skills, applies migrations
hmem-releasePre-publish checklist for hmem itself
hmem-subagentTemplate for sub-agents dispatched by hmem-dispatch
Company Memory

Beyond personal memory, agents can maintain a shared company store — a separate company.hmem that multiple agents and team members can read from. Personal and company memory coexist; agents query both simultaneously.

import { openCompanyMemory } from 'hmem';

const store = openCompanyMemory('/path/to/project');

Embeddable SDK

hmem ships as a fully documented TypeScript SDK — import HmemStore directly into your own agents, tools, or automation pipelines:

import {

HmemStore, openCompanyMemory, resolveHmemPath, loadHmemConfig, saveHmemConfig, DEFAULT_CONFIG, DEFAULT_PREFIXES, formatPrefixList, searchMemory, } from 'hmem'; import type { AgentRole, MemoryEntry, MemoryNode, HmemConfig, SearchResult, SearchOptions, SearchScope, } from 'hmem';

const store = new HmemStore('/path/to/agent.hmem'); const results = searchMemory('/path/to/project', 'auth token bug', { maxResults: 5 });


MCP Tools

hmem ships two MCP servers:

  • `hmem` (daily-use, 13 tools) — read, write, search, project lifecycle.
  • `hmem-curate` (maintenance, 11 tools) — bulk edits, schema migrations, backup/restore. Activate only when curating.
hmem — daily-use server (13)
ToolWhat it does
read_memory5-level lazy read — by ID, prefix, search, time, or tag
write_memoryCreate new entries with title, body, tags, links
append_memoryAdd child nodes to existing entries
update_memoryPatch fields: title, body, tags, irrelevant, links
search_memoryFTS5 full-text search with sub-node attribution
find_relatedFind contextually related entries by tag overlap
load_projectActivate a project + get full briefing + recent sessions
read_projectRead project without activating (comparison/reference)
create_projectScaffold a new project entry with standard schema
list_projectsList all projects with status summary
flush_contextPersist current session context to long-term memory
move_nodesMove a subtree under a different parent (also in curate server)
set_active_deviceRegister and switch between devices
hmem-curate — maintenance server (11)
ToolWhat it does
memory_statsPer-prefix counts, total tokens, favorites, hashtags, stale-list
memory_healthFind broken links, orphan tags, empty entries, dangling chains
export_memoryExport the full .hmem to a portable JSON snapshot
import_memoryImport a JSON snapshot back into a .hmem (destructive)
update_manyBulk-patch a set of entries (irrelevant, tags, body, etc.)
tag_bulkAdd/remove a tag across many entries
tag_renameRename a tag globally across all entries
move_memoryMove an entire entry to a new ID slot
move_nodesMove a subtree under a different parent (also in main server)
rename_idRename an entry's ID; rewrites all inbound links
reset_memory_cacheInvalidate the in-memory L1 cache (after raw SQL writes)

The daily hmem server is registered automatically by hmem init. hmem-curate is opt-in because its tools are destructive — register it when you need to curate:

npx hmem mcp-add-curate          # adds the curate server to Claude Code (user scope)

Then toggle it via /mcp only during curation sessions. For other MCP clients, see Manual setup.


CLI Commands

After npm install -g hmem-mcp, the hmem binary is on PATH.

User-facing
CommandPurpose
hmem initInteractive installer for AI tools (Claude Code, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline). Flags: --global / --local / --tools / --dir / --no-example
hmem update-skillsCopy/sync bundled skill files to detected AI tools (called automatically on npm install)
hmem mcp-add-curateRegister the hmem-curate MCP server with Claude Code (opt-in; toggle via /mcp when curating)
hmem doctorDetect stale or deprecated hmem MCP entries in host configs
hmem statsMemory statistics + per-project token estimates + 🔴 4k threshold flagging
hmem setup-hookRe-add the SessionStart hook to Claude Code settings (if removed)
hmem versionShow version
Hook drivers (called by AI tools, not by hand)
CommandWired intoWhat it does
hmem hook-startupUserPromptSubmitFirst-message context injection (memory overview, project list, sync status). Periodic checkpoint reminders. Reads JSON from stdin

| hmem log-exchange | Stop (sync) | Append the latest e

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