Context7
Up-to-date docs for AI agents
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.
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。
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。
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。
MEMORY_HOME必要なもの
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。
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。
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。
MEMORY_HOME env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。
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。
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
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
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
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
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
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
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa
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
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
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.
Download the latest release for your platform from the releases page and place the binary somewhere on your $PATH.
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-sqlite3andsqlite-vec, so a C compiler (gcc/clang) must be present. On macOS:xcode-select --install. On Debian/Ubuntu:apt install build-essential.
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
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:
ollama runs locally; openai and openrouter call cloud APIs. nomic-embed-text is a good local model for Ollama.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.
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"
Once set up, your agent uses memory via MCP tools:
memory_context to load prior decisions and contextmemory_search to find relevant memoriesmemory_save to persist decisions, bugs, and learningsThe 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:
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.
~/.memory/
├── vault/ # Obsidian-compatible Markdown │ └── my-project/ │ └── 2026-02-01-session.md ├── index.db # SQLite: FTS5 + sqlite-vec └── config.yaml # Embedding provider config
.memoryignore rules| Agent | Setup command | What gets installed |
|---|---|---|
| Claude Code | memory setup claude-code | MCP server in .mcp.json (project) or ~/.claude.json (global) |
| Cursor | memory setup cursor | MCP server in .cursor/mcp.json |
| Codex | memory setup codex | MCP server in .codex/config.toml + AGENTS.md fallback |
| OpenCode | memory setup opencode | MCP 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.
| Command | Description |
|---|---|
memory init | Create 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 --project | List memories for current project |
memory sessions | List session files |
memory config | Show effective config |
memory config init | Generate a starter config.yaml |
memory config set-home | Persist default memory location |
memory config clear-home | Remove persisted memory location |
memory reindex | Rebuild vectors after changing provider |
memory mcp | Start the MCP server (stdio transport) |
| Flag | Description |
|---|---|
--memory-home | Override memory home for this invocation |
--help | Show help for any command |
memory uninstall claude-code # or: cursor, codex, opencode
rm /usr/local/bin/memory
To also remove all stored memories: rm -rf ~/.memory/
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.
MIT — see LICENSE.