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

Cuemap MCP

作者:cuemap-devバージョン 0.7.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.cuemap-dev/cuemap-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.

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。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

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": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-mcp

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": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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。

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": {
    "cuemap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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。

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6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 cuemap-dev 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7243件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7243件のうち64%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7243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

Cuemap MCP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(0.7.5)がレジストリに届いたのは21 日前です。

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★ 5,213MIT44 日前更新
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。

CueMap MCP Server v0.7.5

A premium MCP bridge for explainable, repository-aware agent memory.

The Model Context Protocol (MCP) server for CueMap, allowing AI coding assistants (like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Antigravity) to instantly recall codebase context using the CueMap engine.

For agent-facing operating guidance—including repository consent, supported content types, recall modes, accuracy-oriented knob selection, and troubleshooting—see SKILL.md.

Zero-Config Deployment

The CueMap MCP Server is designed to work completely out-of-the-box. When started, it automatically manages a high-performance Rust instance of the CueMap Server in the background. The v0.7.3 engine bundles qint8 MiniLM-L3 by default and q4 MiniLM-L3 for the edge profile; no model download occurs at runtime.

You do not need to install or run the CueMap CLI manually. The correct pre-compiled binary for your operating system is automatically downloaded via optional NPM dependencies. Embedded startup supports Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64, and Windows x64.

Installation

# Global installation makes the `cuemap-mcp` command available

npm install -g cuemap-mcp

*(Note: Ensure your package manager is configured to download optionalDependencies so the local Rust binary is included).*

Agent Plugin

CueMap also ships a separate cuemap-agent-plugin package for Agent Plugins-compatible clients. It bundles the portable plugin.json manifest, stdio mcp.json configuration, and a repository-memory skill. The plugin launches this MCP server at the matching release version and must be installed or downloaded separately from cuemap-mcp.

Configuration (Environment Variables)

By default, the embedded engine runs on port 8735. You can customize the server behavior by passing the following environment variables in your MCP configuration:

  • CUEMAP_PORT: Override the port the embedded engine binds to (default: 8735).
  • CUEMAP_CONFIG_PATH: Absolute path to a custom server_config.toml to configure advanced Engine tuning, background jobs, and RAG search parameters.
  • CUEMAP_URL: If you prefer to bypass the embedded engine and connect to a remotely hosted or separately running CueMap server, specify its URL here (e.g. http://localhost:8735).
  • CUEMAP_PROJECT: Override the default project. Without this setting, CueMap derives a stable repository-scoped project from the current Git remote or working directory.
  • CUEMAP_LOG_PATH: Override the embedded engine log path. It defaults to ~/.cuemap/server.log, which is the file read by cuemap logs.
Server lifecycle

The MCP server calls EmbeddedCueMap.start() as soon as Codex launches the plugin process, before any CueMap tool is invoked. It attaches to a compatible engine already listening at CUEMAP_URL or the configured port; otherwise it starts and owns a local engine automatically. cuemap_init does not start the server—it previews or applies a confirmed repository scope after the engine is ready. An engine owned by the MCP process is stopped gracefully when that process exits.

Using with AI Agents

To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.

Example Configuration (Claude Desktop)
{

"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }

Available Tools

  • `cuemap_init_preview`: Performs a read-only repository metadata scan and returns supported top-level folders/root files, counts, the stable repository project ID, and any existing saved scope. Present this preview to the user before ingestion.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): Repository-relative files or folders to preview. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • `cuemap_init`: Applies a user-confirmed repository ingestion scope, starts the initial scan, and keeps watching that scope for new, changed, deleted, newly ignored, or newly unignored supported files. It only reports verified completion after observing ingestion activity, reaching a terminal job phase, and completing intent annotation; an initial idle status with 0/0 writes is not considered complete.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): User-approved repository-relative files or folders. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • confirmed (boolean): Must be true only after explicit user confirmation of the previewed scope.
  • `cuemap_status`: Returns project-scoped background ingestion progress plus derived monitoring fields. Poll it after cuemap_init until verified_complete is true.
  • project (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • active: Whether the current phase is non-terminal or writes/intent annotations remain pending.
  • observed_activity: Whether this MCP process has observed an active phase or positive write/intent counts for the project.
  • pending_writes: Remaining writes based on the latest totals.
  • pending_intents: Remaining memory intent annotations based on the latest totals.
  • verified_complete: True only after activity has been observed, the project reaches done or idle, no work failed or remains pending, and intent_ready is not false.
Project inspection and memory lifecycle
  • `cuemap_projects`: List projects and their summary metadata, including whether each project is currently loaded in RAM.
  • `cuemap_project_load`: Explicitly warm a persisted project before a latency-sensitive operation. Ordinary project requests demand-load it when needed.
  • `cuemap_project_save`: Persist a current snapshot without unloading it.
  • `cuemap_project_unload`: Persist and unload a project to reduce memory usage. Active work can produce a retryable busy response.
  • `cuemap_project_pack` / `cuemap_project_package_load`: Write or load a ready-to-query local .cuemap package.
  • `cuemap_project_push` / `cuemap_project_pull`: Transfer a package through S3 using the engine host's configured AWS CLI.
  • `cuemap_project_sync`: Fast-forward immutable S3 history and refuse divergence.
  • `cuemap_stats`: Read repository-project statistics, or global engine statistics with global: true.
  • `cuemap_memory_get`: Read one memory as decoded text and provenance by numeric memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.
  • `cuemap_memory_reinforce`: Reinforce one memory, optionally on explicit cues.
  • `cuemap_memory_delete`: Permanently delete one memory. Requires confirmed: true after explicit user confirmation.
  • `cuemap_project_export`: Export a cursor-paginated project page with configurable content, cue, and metadata inclusion.
  • `cuemap_project_artifacts`: Inspect CueBridge artifact metadata without reloading it.
Explicit ingestion
  • `cuemap_ingest_url`: Ingest one URL or recursively crawl it with depth and same_domain_only controls.
  • `cuemap_ingest_content`: Ingest supplied text with filename, source-key, metadata, structural-cue, segmentation, and optional one-vector-per-produced-chunk embeddings.
  • `cuemap_ingest_file`: Ingest one user-approved local file path.

These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.

Alias and Lexicon administration
  • `cuemap_alias_list`, `cuemap_alias_add`, `cuemap_alias_merge`: Inspect and manage manual cue aliases. Merging requires confirmed: true.
  • `cuemap_lexicon_inspect`, `cuemap_lexicon_graph`, `cuemap_lexicon_wire`, `cuemap_lexicon_delete`: Inspect and administer Lexicon relationships. Deletion requires confirmed: true.
  • `cuemap_add`: Stores one natural-language memory. The project is created automatically if it does not exist.
  • content (string): Memory content to store.
  • project (string, optional): Project ID that will own the memory. Defaults to the current repository-scoped project.
  • cues (string[], optional): Explicit cues/tags to associate with the memory.
  • metadata (object, optional): JSON metadata to store with the memory.
  • source_key (string, optional): Stable source key for deterministic upsert/deduplication.
  • event_time (number, optional): Original event timestamp as Unix seconds. Defaults to ingestion time.
  • embedding (number[], optional): Precomputed memory embedding.
  • disable_temporal_chunking (boolean, optional): Disable temporal chunking for this memory.
  • async_ingest (boolean, optional): Process ingestion in the background and return immediately.
  • `cuemap_intent_classify`: Classifies text with the engine's local intent model. Accepts target: "query" or "memory" and returns relative intent scores, recall/memory eligibility, confidence weight, and model/taxonomy versions. Scores are ranking signals, not calibrated probabilities.
  • `cuemap_recall`: Recalls context about a codebase from your CueMap integrated brain. Uses natural language and semantic search to find relevant information.
  • query (string): The natural language query to search for.
  • limit (number, optional): Maximum results to return (default: 10).
  • response_mode (full | preview, optional): Default full. Use preview for broad discovery; each hit returns a leading excerpt instead of full content, retaining IDs and metadata.
  • preview_chars (integer, optional): Preview length cap, 100–2000 UTF-16 code units (default: 200). Ignored in full mode. Metadata and diagnostics are not capped.
  • projects (string[], optional): List of project IDs to scope the search to. Multiple enables cross-project queries.
  • cues (string[], optional): Specific cue tags to filter the search.
  • query_time (string, optional): Timestamp or natural-language time anchor for v0.7 temporal query intent.
  • depth (number, optional): Depth of multi-hop recall expander (default: 1).
  • expansion_depth (number or "conversation_round", optional): Neighbor context expansion (default: "conversation_round"). Values above 1 include nearby parent chunks or source-ordered context, using a radius of expansion_depth - 1 when linkage exists. "conversation_round" prepends the message each result replies to (for an assistant reply, t

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