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

mcp-memory-rs

作者:DioNanosバージョン 0.2.1i★ –i–
レジストリ名io.github.DioNanos/mcp-memory-rs

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local-first agent memory: versioned JSON categories, BM25 search, per-device ACL, fleet sync.

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: –
  • トランスポート:
  • 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。

作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。

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 DioNanos 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17%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

mcp-memory-rs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(0.2.1)がレジストリに届いたのは5 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。

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。

mcp-memory-rs

Local-first MCP memory server in pure Rust. Persistent, versioned, queryable memory for AI agents — owned by the user, not by a platform.

State lives on your disk as plain JSON categories backed by SQLite (FTS5). Every write is versioned and backed up. A fleet of devices syncs through an optional HTTP endpoint with merkle manifests and optimistic concurrency. No cloud account, no embedding service, no network dependency in the default mode.

Why

Agent memory tied to a vendor dies with the vendor session. This server keeps the agent's long-lived state — identity, projects, infrastructure notes, per-device workflows — in files you can read, grep, diff, and back up yourself. Any MCP client (Claude Code, Codex, or anything speaking MCP stdio) gets the same memory; swapping the model does not lose the state.

Design choices that follow from that:

  • Local-first: the stdio server works fully offline against local storage. Sync is a separate, explicit step — never a hidden dependency.
  • Plain storage: one JSON file per category plus a SQLite index. The database can be rebuilt from the files; the files are the truth.
  • Versioning by default: every write keeps history; deletes create a backup first. memory_history and memory_compact manage the tail.
  • Concurrency-safe writes: expected_hash turns clobbering races between concurrent agents into explicit conflicts.
  • Zero ML in the core: full-text search is SQLite FTS5 with BM25; memory_search_semantic adds an optional TF-IDF hybrid. No model downloads.

The pair: for *corpus* recall (chunked documents, BM25 retrieval,

original-text injection) see the companion server

mcp-vl-msa-rs. This server holds

the curated agent state; that one holds the queryable corpus.

flowchart LR

A["AI agent (any MCP client)"] A -->|"curated state read / write / sync"| M["mcp-memory-rs the notebook "] A -->|"corpus recall index / search / fetch"| V["mcp-vl-msa-rs the library "] M --- D1[("JSON categories SQLite FTS5")] V --- D2[("tantivy BM25 collections")]

Install

Prebuilt binary (recommended) — download the archive for your platform from the latest release, extract, and point your MCP client at the binary:

tar xzf mcp-memory-rs-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz

install -m755 mcp-memory-rs-*/mcp-memory-rs ~/.local/bin/

Prebuilt targets (Linux + Android): x86_64-unknown-linux-gnu, x86_64-unknown-linux-musl, aarch64-unknown-linux-gnu, aarch64-unknown-linux-musl (edge / ARM / Termux), aarch64-linux-android.

macOS: no prebuilt binary is shipped (it would need Apple code-signing). Install from source instead — cargo install compiles it on your Mac in one command, no signing needed:

cargo install --git https://github.com/DioNanos/mcp-memory-rs --locked

--locked uses the committed Cargo.lock (reproducible build).

Quick start

cargo build --release

stdio MCP server, offline mode (default)

./target/release/mcp-memory-rs

Claude Code (~/.claude.json) or any MCP client:

{

"mcpServers": { "memory": { "command": "/path/to/mcp-memory-rs", "env": { "MCP_MEMORY_CONFIG": "/home/me/.config/mcp-memory-rs/config.toml", "MCP_MEMORY_REQUIRE_CONFIG": "1", "MCP_MEMORY_MODE": "offline", "MCP_DEVICE": "my-laptop" } } } }

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.memory]

command = "/path/to/mcp-memory-rs" env = { MCP_MEMORY_CONFIG = "/home/me/.config/mcp-memory-rs/config.toml", MCP_MEMORY_REQUIRE_CONFIG = "1", MCP_MEMORY_MODE = "offline", MCP_DEVICE = "my-laptop" }

auto-approve read-only tools (memory_read/list/search/…); writes still gated

default_tools_approval_mode = "approve"

Configuration is TOML — copy config/example.toml to ~/.config/mcp-memory-rs/config.toml and adjust it. The server auto-discovers that XDG-style path. Environment variables override file values (MCP_DEVICE, MCP_MEMORY_MODE, MCP_MEMORY_DIR, …); managed deployments should set MCP_MEMORY_REQUIRE_CONFIG=1 so a missing config fails closed.

Memory model

Memory is organized in categories: named JSON documents (base, projects, my-laptop, workflow_my-laptop, …). Reads return the document plus metadata (content hash, size, last writer, timestamp). Writes replace the category or, with merge=true, patch it per top-level key.

Access control

Multi-device fleets get a small, explicit ACL ([acl] in the config):

RuleEffect
admin_devicesListed devices write everything.
device_categoriesDevice name writes category name and workflow_name — its own namespace only.
agent scopeDevice foo-agent writes foo_* categories.
everyoneAll devices read everything.

Unknown categories are denied for non-admin writers — fail closed.

Fleet sync

Each node runs local-first; one node (or any number) exposes the HTTP API as a sync remote. sync_manifest builds a merkle-rooted fingerprint of all categories; sync_diff compares manifests; memory_sync pushes dirty categories or pulls remote changes. Conflicts between nodes are resolved by the configured conflict_strategy (last-write-wins by default); expected_hash preconditions protect direct writes (MCP and HTTP), not the sync envelope.

The HTTP API is an admin/sync plane: the bearer token grants full access to every category. Per-category ACL applies on the MCP stdio surface, where the device identity is known locally; HTTP callers are identified only by the shared token, so no per-device ACL is enforced there.

The HTTP server requires MCP_MEMORY_TOKEN and refuses to start without it. Bind it to loopback (the default) and tunnel between nodes; do not expose it to the public internet.

MCP_MEMORY_TOKEN=<secret> ./target/release/mcp-memory-rs --http

Tool surface

ToolDescription
memory_readRead a category (optional field filtering).
memory_writeReplace or merge-patch a category; versioned; expected_hash precondition.
memory_appendAppend a timestamped entry to a bounded append-only log category; auto-prunes by max_entries/max_age_days. For event streams / session journals, so they don't bloat memory categories.
memory_deleteDelete a category (backup created first).
memory_listAll categories with hash/size/last-update metadata.
memory_searchFTS5 full-text search, BM25 ranking, category/date/actor filters, snippets.
memory_search_semanticHybrid TF-IDF + FTS5 search.
memory_historyVersion history of a category.
memory_deltaChanges since a known hash (cheap polling).
memory_contextMulti-category warmup read, token-budget oriented.
memory_compactPrune old versions and backups.
memory_statusLocal-first status: dirty queue, manifest hash, last sync.
memory_doctorDiagnostics: paths, database, categories, sync config.
sync_manifestMerkle-rooted manifest of all categories.
sync_diffCompare local vs remote manifest: push/pull/conflict sets.
sync_push / sync_pullExport/import sync envelopes.
memory_syncOne sync step against the configured remote (push_dirty / pull_remote).

The same surface is available over HTTP (/api/v1/*) for non-MCP consumers; /health is unauthenticated, everything else requires the bearer token.

AI client compatibility

The server is built to be self-explanatory to a weak client model:

  • At initialize it returns an instructions string describing the memory model and the entry-point tools. Some lightweight clients ignore this field; if your client never surfaces it, read the tool descriptions instead — they carry the same guidance (e.g. memory_read takes category, not key).
  • Read-only tools are annotated readOnlyHint, so a client such as Codex can auto-approve them. On Codex, an unsupported call / user cancelled result usually means the tool-approval gate fired, not a server fault — set default_tools_approval_mode = "approve" (see the Codex snippet above).
  • The server speaks the standard MCP handshake. A client must complete initialize and send notifications/initialized like any MCP client.

Storage layout

With no config and strict mode disabled, standalone base_dir remains ~/.memory for compatibility. The auto-discovered example config uses ~/.local/state/mcp-memory-rs (XDG-style). Config resolution is: explicit MCP_MEMORY_CONFIG, $XDG_CONFIG_HOME, $HOME/.config, legacy cwd-local memory-config.toml, then standalone defaults. Either way the layout is:

<base_dir>/

├── categories/ # one .json file per category — the source of truth ├── backups/ # automatic pre-delete/pre-overwrite backups ├── memory.db # SQLite: FTS5 index, versions, sync state (rebuildable) └── memory.db-wal # write-ahead log (WAL mode; do not copy or delete by hand)

Concurrency (many processes, one store)

Every writer — one stdio server per client plus the optional --http instance — opens its own SQLite connection on the same file. Since 0.3.2 each mutation runs inside a BEGIN IMMEDIATE transaction: SQLite is the mutex that serializes writers *across processes*, so an append (read → modify → write) can never lose another process's entry. Lock acquisition is retried with jittered backoff inside one total budget; when it expires the call fails with a clear Store busy … retry later error instead of hanging or corrupting anything.

[storage]

journal_mode = "wal" # "wal" (default) or "delete" synchronous = "full" # "full" (default, durable) or "normal" sqlite_busy_timeout_ms = 200 # per-statement SQLite busy handler lock_deadline_ms = 10000 # total wait for the write lock per mutation

Category JSON files are written crash-safely: the new content is staged next to the file (a name unique to the transaction), the SQLite rows are committed, then the staged file is renamed into place. A process that dies in between leaves a staged file whose fate is decided by its hash under the next write lock (matching the committed hash → promoted; otherwise → discarded). Readers never rename or delete anything: they serve whichever file carries the committed hash. memory_write merge=true, the log/memory kind check and the optional expected_hash compare-and-swap all run inside the same lock.

Snapshot and restore

memory.db alone is not a backup (WAL, JSON files). Use the CLI:

mcp-memory-rs --snapshot /path/to/snap-2026-09-15 --with-backups  # db + json + backups + manifest

mcp-memory-rs --restore /path/to/snap-2026-09-15 --stopped mcp-memory-rs --verify-store # read-only: db vs json, pending files

--verify-store never opens a Store (no PRAGMA, schema or reconcile): it is safe on a store another binary still owns. A store written by a version older than 0.3.2 can hold categor

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