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

A Mem MCP

作者:DiaaAjバージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.DiaaAj/a-mem-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Self-evolving memory system for AI agents

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
  • 入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY

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: LLM_BACKEND, LLM_MODEL, OPENAI_API_KEY, EMBEDDING_MODEL, CHROMA_DB_PATH

「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

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "a-mem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a-mem"
      ],
      "env": {
        "LLM_BACKEND": "your-value",
        "LLM_MODEL": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "CHROMA_DB_PATH": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add a-mem --env LLM_BACKEND=your-value --env LLM_MODEL=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value --env EMBEDDING_MODEL=your-value --env CHROMA_DB_PATH=your-value -- uvx a-mem

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": {
    "a-mem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a-mem"
      ],
      "env": {
        "LLM_BACKEND": "your-value",
        "LLM_MODEL": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "CHROMA_DB_PATH": "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": {
    "a-mem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "a-mem"
      ],
      "env": {
        "LLM_BACKEND": "your-value",
        "LLM_MODEL": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value",
        "EMBEDDING_MODEL": "your-value",
        "CHROMA_DB_PATH": "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

  • LLM_BACKEND env
    LLM backend to use (openai, ollama, sglang, or openrouter)
  • LLM_MODEL env
    LLM model name (e.g., gpt-4o-mini, llama2, etc.)
  • OPENAI_API_KEY 秘密 必須 env
    OpenAI API key (required if LLM_BACKEND=openai)
  • EMBEDDING_MODEL env
    Sentence transformer model for embeddings
  • CHROMA_DB_PATH env
    ChromaDB storage directory path

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8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 DiaaAj 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5688件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5688件のうち2%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5688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

A Mem 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?

入力が必要なもの:OPENAI_API_KEY

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(0.2.1)がレジストリに届いたのは10 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Python (uv)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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

Up-to-date docs for AI agents

作者:upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

Codebase Memory

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

作者:DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く

Exa

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

作者:exa-labs成長中★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai

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。

A-MEM: Self-evolving memory for coding agents

mcp-name: io.github.DiaaAj/a-mem-mcp

A-MEM is a self-evolving memory system for coding agents. Unlike simple vector stores, A-MEM automatically organizes knowledge into a Zettelkasten-style graph with dynamic relationships. Memories don't just get stored—they evolve and connect over time.

Currently tested with Claude Code. Support for other MCP-compatible agents is planned.

Quick Start

Install
pip install a-mem
Add to Claude Code
claude mcp add a-mem -s user -- a-mem-mcp \

-e LLM_BACKEND=openai \ -e LLM_MODEL=gpt-4o-mini \ -e OPENAI_API_KEY=sk-...

That's it! A session-start hook installs automatically to remind Claude to use memory.

Note: Memory is stored per-project in ./chroma_db. For global memory across all projects, see Memory Scope.

Uninstall
a-mem-uninstall-hook   # Remove hooks first

pip uninstall a-mem

How It Works

t=0              t=1                t=2

◉───◉ ◉───◉ ◉ │ ╱ │ ╲ ◉ ◉──┼──◉ │ ◉

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━▶ self-evolving memory

  1. Add a memory → A-MEM extracts keywords, context, and tags via LLM
  2. Find neighbors → Searches for semantically similar existing memories
  3. Evolve → Decides whether to link, strengthen connections, or update related memories
  4. Store → Persists to ChromaDB with full metadata and relationships

The result: a knowledge graph that grows smarter over time, not just bigger.

Features

Self-Evolving Memory Memories aren't static. When you add new knowledge, A-MEM automatically finds related memories and strengthens connections, updates context, and evolves tags.

Semantic + Structural Search Combines vector similarity with graph traversal. Find memories by meaning, then explore their connections.

Peek and Drill Start with breadth-first search to capture relevant memories via lightweight metadata (id, context, keywords, tags). Then drill depth-first into specific memories with read_memory_note for full content. This minimizes token usage while maximizing recall.

MCP Tools

A-MEM exposes 8 tools to your coding agent:

ToolDescription
add_memory_noteStore new knowledge (async, returns immediately)
search_memoriesSemantic search across all memories
search_memories_agenticSearch + follow graph connections
search_memories_by_timeSearch within a time range
read_memory_noteGet full details (supports bulk reads)
update_memory_noteModify existing memory
delete_memory_noteRemove a memory
check_task_statusCheck async task completion
Example Usage
# The agent calls these automatically, but here's what happens:

Store a memory (returns task_id immediately)

add_memory_note(content="Auth uses JWT in httpOnly cookies, validated by AuthMiddleware")

Search later

search_memories(query="authentication flow", k=5)

Deep search with connections

search_memories_agentic(query="security", k=5)

Advanced Configuration

JSON Config

For more control, edit ~/.claude/settings.json (global) or .claude/settings.local.json (project):

{

"mcpServers": { "a-mem": { "command": "a-mem-mcp", "env": { "LLM_BACKEND": "openai", "LLM_MODEL": "gpt-4o-mini", "OPENAI_API_KEY": "sk-..." } } } }

Environment Variables
VariableDescriptionDefault
LLM_BACKENDopenai, ollama, sglang, openrouteropenai
LLM_MODELModel namegpt-4o-mini
OPENAI_API_KEYOpenAI API key—
EMBEDDING_MODELSentence transformer modelall-MiniLM-L6-v2
CHROMA_DB_PATHStorage directory./chroma_db
EVO_THRESHOLDEvolution trigger threshold100
Memory Scope
  • Project-specific (default): Each project gets isolated memory in ./chroma_db
  • Global: Share across projects by setting CHROMA_DB_PATH=~/.local/share/a-mem/chroma_db
Alternative Backends

Ollama (local, free)

claude mcp add a-mem -s user -- a-mem-mcp \

-e LLM_BACKEND=ollama \ -e LLM_MODEL=llama2

OpenRouter (100+ models)

claude mcp add a-mem -s user -- a-mem-mcp \

-e LLM_BACKEND=openrouter \ -e LLM_MODEL=anthropic/claude-3.5-sonnet \ -e OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

Hook Management (Claude Code)

The session-start hook reminds Claude to use memory tools. It installs automatically with Claude Code, but you can manage it manually:

a-mem-install-hook     # Install/reinstall hook

a-mem-uninstall-hook # Remove hook completely

Python API

Use A-MEM directly in Python (works with any agent or application):

from agentic_memory.memory_system import AgenticMemorySystem

memory = AgenticMemorySystem( llm_backend="openai", llm_model="gpt-4o-mini" )

Add (auto-generates keywords, tags, context)

memory_id = memory.add_note("FastAPI app uses dependency injection for DB sessions")

Search

results = memory.search("database patterns", k=5)

Read full details

note = memory.read(memory_id) print(note.keywords, note.tags, note.links)

Research

A-MEM implements concepts from the paper:

A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents

Xu et al., 2025

arXiv:2502.12110

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