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

EchoVault Memory

作者:go-portsバージョン 0.3.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.go-ports/echovault

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local-first memory for coding agents; stores decisions, bugs, and context across sessions.

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

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

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": {
    "echovault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add echovault --env MEMORY_HOME=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_HOME ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3

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": {
    "echovault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "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": {
    "echovault": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "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

  • MEMORY_HOME env
    Directory where memories are stored. Ensure this path is mounted to persistent storage for data retention across container restarts.

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 go-ports 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7275件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7275件のうち10%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7275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

EchoVault Memory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(0.3.3)がレジストリに届いたのは7 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Docker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昨日更新
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★ 48,148MIT21 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。

EchoVault — Go

Local memory for coding agents. Your agent remembers decisions, bugs, and context across sessions — no cloud, no API keys, no cost.

Install · Features · How it works · Commands


This is the Go port of EchoVault. It is a single static binary with no Python runtime dependency. The vault format and MCP interface are fully compatible with the Python version — you can switch between them without losing any memories.

Features

Works with 4 agents — Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode. One command sets up MCP config for your agent.

MCP native — Runs as an MCP server exposing memory_save, memory_search, and memory_context as tools. Agents call them directly — no shell hooks needed.

Local-first — Everything stays on your machine. Memories are stored as Markdown in ~/.memory/vault/, readable in Obsidian or any editor.

Zero idle cost — No background processes, no daemon, no RAM overhead. The MCP server only runs when the agent starts it.

Hybrid search — FTS5 keyword search works out of the box. Add Ollama or OpenAI for semantic vector search.

Secret redaction — 3-layer redaction strips API keys, passwords, and credentials before anything hits disk. Supports explicit tags, pattern detection, and custom .memoryignore rules.

Cross-agent — Memories saved by Claude Code are searchable in Cursor, Codex, and OpenCode. One vault, many agents.

Obsidian-compatible — Session files are valid Markdown with YAML frontmatter. Point Obsidian at ~/.memory/vault/ and browse your agent's memory visually.

Install

Pre-built binary

Download the latest release for your platform from the releases page and place the binary somewhere on your $PATH.

Build from source
git clone https://github.com/go-ports/echovault.git

cd echovault make build # produces ./bin/memory sudo cp bin/memory /usr/local/bin/

CGO required. The binary links against go-sqlite3 and sqlite-vec, so a C compiler (gcc/clang) must be present. On macOS: xcode-select --install. On Debian/Ubuntu: apt install build-essential.

First run
memory init

memory setup claude-code # or: cursor, codex, opencode

That's it. memory setup installs the MCP server config automatically.

By default the config is installed globally. To install for a specific project:

cd ~/my-project

memory setup claude-code --project # writes .mcp.json in project root memory setup opencode --project # writes opencode.json in project root memory setup codex --project # writes .codex/config.toml + AGENTS.md

Configure embeddings (optional)

Embeddings enable semantic search. Without them, you still get fast keyword search via FTS5.

Generate a starter config:

memory config init

This creates ~/.memory/config.yaml with sensible defaults:

embedding:

provider: ollama # ollama | openai | openrouter model: nomic-embed-text

context: semantic: auto # auto | always | never topup_recent: true

What each section does:

  • `embedding` — How memories get turned into vectors for semantic search. ollama runs locally; openai and openrouter call cloud APIs. nomic-embed-text is a good local model for Ollama.
  • `context` — Controls how memories are retrieved at session start. auto uses vector search when embeddings are available, falls back to keywords. topup_recent also includes recent memories so the agent has fresh context.

For cloud providers, add api_key under the provider section. API keys are redacted in memory config output.

Configure memory location

By default, EchoVault stores data in ~/.memory.

You can change that in two ways:

  • MEMORY_HOME=/path/to/memory (highest priority, per-shell/per-process)
  • memory config set-home /path/to/memory (persistent default)

Useful commands:

memory config set-home /path/to/memory

memory config clear-home memory config

memory config shows both memory_home and memory_home_source (env, config, or default).

The --memory-home global flag overrides everything for a single invocation:

memory --memory-home /tmp/test-vault search "authentication"

Usage

Once set up, your agent uses memory via MCP tools:

  • Session start — agent calls memory_context to load prior decisions and context
  • During work — agent calls memory_search to find relevant memories
  • Session end — agent calls memory_save to persist decisions, bugs, and learnings

The MCP tool descriptions instruct agents to save and retrieve automatically. No manual prompting needed in most cases.

You can also use the CLI directly:

memory save --title "Switched to JWT auth" \

--what "Replaced session cookies with JWT" \ --why "Needed stateless auth for API" \ --impact "All endpoints now require Bearer token" \ --tags "auth,jwt" --category "decision" \ --details "Context: Options considered:

  • Keep session cookies
  • Move to JWT

Decision: Tradeoffs: Follow-up:"

memory search "authentication" memory details memory context --project

For long details, use --details-file notes.md. To scaffold structured details automatically, use --details-template.

How it works

~/.memory/

├── vault/ # Obsidian-compatible Markdown │ └── my-project/ │ └── 2026-02-01-session.md ├── index.db # SQLite: FTS5 + sqlite-vec └── config.yaml # Embedding provider config

  • Markdown vault — one file per session per project, with YAML frontmatter
  • SQLite index — FTS5 for keywords, sqlite-vec for semantic vectors
  • Compact pointers — search returns ~50-token summaries; full details fetched on demand
  • 3-layer redaction — explicit tags, pattern matching, and .memoryignore rules

Supported agents

AgentSetup commandWhat gets installed
Claude Codememory setup claude-codeMCP server in .mcp.json (project) or ~/.claude.json (global)
Cursormemory setup cursorMCP server in .cursor/mcp.json
Codexmemory setup codexMCP server in .codex/config.toml + AGENTS.md fallback
OpenCodememory setup opencodeMCP server in opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json (global)

All agents share the same memory vault at your effective memory_home path (default ~/.memory/). A memory saved by Claude Code is searchable from Cursor, Codex, or OpenCode.

Commands

CommandDescription
memory initCreate vault at effective memory home
memory setup Install MCP server config for an agent
memory uninstall Remove MCP server config for an agent
memory save ...Save a memory (--details-file and --details-template supported)
memory search "query"Hybrid FTS + semantic search
memory details Full details for a memory
memory delete Delete a memory by ID or prefix
memory context --projectList memories for current project
memory sessionsList session files
memory configShow effective config
memory config initGenerate a starter config.yaml
memory config set-home Persist default memory location
memory config clear-homeRemove persisted memory location
memory reindexRebuild vectors after changing provider
memory mcpStart the MCP server (stdio transport)
Global flags
FlagDescription
--memory-home Override memory home for this invocation
--helpShow help for any command

Uninstall

memory uninstall claude-code   # or: cursor, codex, opencode

rm /usr/local/bin/memory

To also remove all stored memories: rm -rf ~/.memory/

Privacy

Everything stays local by default. If you configure OpenAI or OpenRouter for embeddings, those API calls go to their servers. Use Ollama for fully local operation.

License

MIT — see LICENSE.

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