Awareness Local

Name: Awareness Local
Author: everest-an

作者：everest-anバージョン 0.21.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.everest-an/awareness-local

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Local-first persistent memory for AI coding agents - 96.0% R@5 on LongMemEval, zero LLM calls.

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i初期↓ 809/週 · ★ –

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: 開発者ツール

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "awareness-local": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@awareness.market/local"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add awareness-local -- npx -y @awareness.market/local

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": {
    "awareness-local": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@awareness.market/local"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "awareness-local": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@awareness.market/local"
      ]
    }
  }
}

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9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 everest-an 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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの5578件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの5578件のうち67%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5578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

Awareness Local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（0.21.1）がレジストリに届いたのは12 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：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者：github広く使われている★ 3.4万6 日前更新

パソコンでもクラウドでも

インストール

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

作者：wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万18 日前更新

パソコンで動く

インストール

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者：cloudflare広く使われている★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

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。

Awareness Local

Languages: English | 简体中文

Your AI agent forgets everything when the session ends. Awareness fixes that.

Awareness is a memory plugin for AI coding agents — Cursor, Claude Code, Copilot, Cline, OpenCode, and any MCP client. It stores what you decided and what you learned as plain Markdown on your machine, then recalls it in the next session: hybrid keyword + semantic retrieval, 96% R@5 on LongMemEval, zero LLM calls at retrieval. Works offline, no account required.

Install with one command:

npx @awareness.market/setup

It runs a lightweight daemon on your machine, stores memory as Markdown, indexes recall with SQLite FTS5 + embeddings, and keeps your AI workflow fast, explainable, and offline-ready.

npx @awareness.market/setup

That's it. Your AI agent now remembers everything across sessions.

Guides

Memory for Claude Code: persistent memory, CLAUDE.md, claude-mem, and Mem0.
Memory for Cursor: .cursor/rules + MCP setup.
Awareness vs Mem0: local-first vs managed cloud memory.

Why Awareness Local

AI coding agents lose context between sessions. Awareness Local provides cross-session memory recall so agents can continue work without re-explaining architecture, past decisions, pending tasks, and implementation constraints.

Persistent memory for AI coding agents
Local-first MCP server with offline support
Hybrid retrieval (keyword + semantic)
Knowledge card extraction for decisions, solutions, and risks

Quick Start

npx @awareness.market/setup

Then open your IDE and start coding. Awareness tools become available for recall, record, and session initialization.

Popular Use Cases

Long-running codebase migrations across many sessions
Team handoffs where AI should remember prior implementation context
Personal coding workflows that need durable preferences and conventions
Multi-agent setups that share decision history and task memory

FAQ

Does Awareness Local work offline?

Yes. Local mode works fully offline with memory stored on your machine.

Where is data stored?

Memory is stored as Markdown in .awareness/, with a local SQLite index for retrieval.

Do I need a cloud account?

No. Cloud sync is optional and can be enabled later.

Which IDEs are supported?

Any MCP-compatible IDE, including Cursor, Claude Code, Copilot, Cline, Windsurf, and others. ChatGPT Desktop: Settings → MCP servers → Add server → Streamable HTTP → http://127.0.0.1:37800/mcp (local daemon only, no auth needed).

Navigation

Benchmark: LongMemEval
Supported IDEs
How It Works
MCP Tools
Cloud Sync
SDK & Plugin Ecosystem

Benchmark: LongMemEval (ICLR 2025)

Evaluated on [LongMemEval](https://arxiv.org/abs/2410.10813) — the industry standard benchmark for long-term conversational memory. 500 human-curated questions across 5 core capabilities.

╔══════════════════════════════════════════════════════════════╗

║ ║ ║ Awareness Memory — LongMemEval Benchmark Results ║ ║ ───────────────────────────────────────────────── ║ ║ ║ ║ Benchmark: LongMemEval (ICLR 2025) ║ ║ Dataset: 500 human-curated questions ║ ║ Variant: LongMemEval_S (~115k tokens per question) ║ ║ ║ ║ ┌─────────────────────────────────────────────────┐ ║ ║ │ │ ║ ║ │ Recall@1 80.2% (401 / 500) │ ║ ║ │ Recall@3 92.8% (464 / 500) │ ║ ║ │ Recall@5 96.0% (480 / 500) ◀ PRIMARY │ ║ ║ │ Recall@10 98.6% (493 / 500) │ ║ ║ │ │ ║ ║ └─────────────────────────────────────────────────┘ ║ ║ ║ ║ Method: Hybrid RRF (BM25 + vector, daemon pipeline) ║ ║ Embedding: multilingual-e5-small (production model) ║ ║ LLM Calls: 0 (pure retrieval, no generation cost) ║ ║ Hardware: Apple M1, 8GB RAM — 35 min total ║ ║ ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════╝

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Long-Term Memory Retrieval — R@5 Leaderboard │ │ LongMemEval (ICLR 2025, 500 questions) │ ├─────────────────────────────────┬───────────┬───────────────┤ │ System │ R@5 │ Note │ ├─────────────────────────────────┼───────────┼───────────────┤ │ MemPalace (ChromaDB raw) │ 96.6% │ R@5 only * │ │ ★ Awareness Memory (Hybrid) │ 96.0% │ Hybrid RRF │ │ OMEGA │ 95.4% │ QA Accuracy │ │ Mastra (GPT-5-mini) │ 94.9% │ QA Accuracy │ │ Mastra (GPT-4o) │ 84.2% │ QA Accuracy │ │ Supermemory │ 81.6% │ QA Accuracy │ │ Zep / Graphiti │ 71.2% │ QA Accuracy │ │ GPT-4o (full context) │ 60.6% │ QA Accuracy │ ├─────────────────────────────────┴───────────┴───────────────┤ │ * MemPalace 96.6% is Recall@5 only, not QA Accuracy. │ │ Palace hierarchy was NOT used in the evaluation. │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Awareness Memory — R@5 by Question Type │ │ │ │ knowledge-update ███████████████████████████ 98.7% │ │ multi-session ███████████████████████████▊ 99.2%│ │ single-session-asst ███████████████████████████▌ 98.2%│ │ temporal-reasoning ██████████████████████████▏ 93.2%│ │ single-session-user ██████████████████████████ 92.9%│ │ single-session-pref █████████████████████████▎ 90.0%│ │ │ │ Overall ██████████████████████████▉ 96.0%│ │ │ │ ┌───────────────────────────────────────────────┐ │ │ │ Ablation Study │ │ │ │ ───────────────────────────────────────── │ │ │ │ Vector-only: 92.6% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ │ │ │ │ BM25-only: 91.4% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ │ │ │ │ Hybrid RRF: 95.6% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░ ★ │ │ │ │ (2026-04 harness run) │ │ │ │ Hybrid = +3% over any single method │ │ │ └───────────────────────────────────────────────┘ │ │ │ │ arxiv.org/abs/2410.10813 awareness.market │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Zero LLM calls on retrieval (daemon path). Reproducible benchmark scripts →

What It Does

Before: Every session starts from scratch. You re-explain the codebase, re-justify decisions, watch the agent redo work.

After: Your agent says *"I remember you were migrating from MySQL to PostgreSQL. Last session you completed the schema changes and had 2 TODOs remaining..."*

Session 1                          Session 2

┌─────────────────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │ Agent: "What database?" │ │ Agent: "I remember we │ │ You: "PostgreSQL..." │ │ chose PostgreSQL for │ │ Agent: "What framework?"│ → │ JSON support. You had │ │ You: "FastAPI..." │ │ 2 TODOs left. Let me │ │ (repeat every session) │ │ continue from there." │ └─────────────────────────┘ └─────────────────────────┘

Supported IDEs (13+)

IDE	Auto-detected	Plugin
Claude Code	✅	`awareness-memory`
Cursor	✅	via MCP
Windsurf	✅	via MCP
OpenClaw	✅	`@awareness.market/openclaw-memory`
Cline	✅	via MCP
GitHub Copilot	✅	via MCP
Codex CLI	✅	via MCP
Kiro	✅	via MCP
Trae	✅	via MCP
Zed	✅	via MCP
JetBrains (Junie)	✅	via MCP
Augment	✅	via MCP
AntiGravity (Jules)	✅	via MCP
ChatGPT Desktop	✅	via MCP (Streamable HTTP, see FAQ)

How It Works

Your IDE / AI Agent

│ │ MCP Protocol (localhost:37800) ▼ ┌────────────────────────────────────┐ │ Awareness Local Daemon │ │ │ │ Markdown files → Human-readable, git-friendly │ SQLite FTS5 → Fast keyword search │ Local embedding → Semantic search (optional: npm i @huggingface/transformers) │ Knowledge cards → Auto-extracted decisions, solutions, risks │ Web Dashboard → http://localhost:37800/ │ │ │ Cloud sync (optional) │ │ → One-click device-auth │ │ → Bidirectional sync │ │ → Semantic vector search │ │ → Team collaboration │ └────────────────────────────────────┘

Your Data

All memories stored as Markdown files in .awareness/ — human-readable, editable, git-friendly:

.awareness/

├── memories/ │ ├── 2026-03-22_decided-to-use-postgresql.md │ ├── 2026-03-22_fixed-auth-bug.md │ └── ... ├── knowledge/ │ ├── decisions/postgresql-over-mysql.md │ └── solutions/auth-token-refresh.md ├── tasks/ │ └──

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

Awareness Local

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

作者のREADME

Awareness Local

Guides

Why Awareness Local

Quick Start

Popular Use Cases

FAQ

Does Awareness Local work offline?

Where is data stored?

Do I need a cloud account?

Which IDEs are supported?

Navigation

Benchmark: LongMemEval (ICLR 2025)

What It Does

Supported IDEs (13+)

How It Works

Your Data