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

codeagent-memory

作者:HanochZhuバージョン 0.1.6i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.HanochZhu/codeagent-memory

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.

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

  • 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

  • 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": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

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": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "codeagent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

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。

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6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 HanochZhu 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7229件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7229件のうち83%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7229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

codeagent-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(0.1.6)がレジストリに届いたのは7 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★ 64,224MIT3 日前更新
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★ 48,148MIT20 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★ 5,213MIT44 日前更新
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。

cam

English · 中文 · 日本語 · 한국어 · العربية · 🌐 Website

A local multi-turn conversational memory system purpose-built for coding agents

Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI

Kernel written in Rust

Contents

  • Why cam?
  • Get Started
  • Key Features
  • How It Works
  • Agent Workflow
  • CLI Reference
  • Memory Rules
  • Configuration
  • Benchmarks
  • Supported Agents
  • Supported Languages
  • Supported Platforms
  • License

Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明


Why cam?

When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.

`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:

PlaneWhat it storesHow the agent uses it
Code GraphTree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/calleesls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps
Memory TreeProject facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habitsrecall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes)

One binary, two interfaces: The main agent calls cam over MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share .cam/cam.db on disk, 100% local, zero API cost.


Get Started

Option 1: One-Sentence Agent Install (Recommended)

Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:

Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.

How each IDE / agent handles this prompt

EnvironmentWhat to do
Cursor / Windsurf / Claude Code / CodexPaste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config
VS Code (Copilot / Continue / Cline)Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled
JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand)Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal

Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.


Option 2: Manual Setup
1. Install the CLI

Requires a Rust toolchain:

cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked

cam --help

Alternative: Build from local clone or run via Docker

From a local clone:

git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

cd codeagent_memory cargo install --path . --locked

Docker (no Rust toolchain required):

docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

2. Index & query your project
cd your-project

cam index # parse repo into .cam/cam.db

Query the code graph

cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)

Query & write to the memory tree

cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md

cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.

3. Connect MCP for the main agent

Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):

{

"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }

See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.

The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.


Key Features

FeatureDetails
SQLite Code GraphTree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation
Virtual Pathssrc/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly
Live Incremental Synccam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save
Hybrid Recall (RRF)Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$)
Revision Chains & Tree--parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically
Ebbinghaus RetentionRetention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history
Dual Interface (MCP + CLI)Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell
100% Local & PrivateZero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings
9 LanguagesRust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C#

How It Works

  1. Extract — tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.
  2. Surgical Read — Agents navigate via virtual paths (ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.
  3. Hybrid Recall — recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.
  4. Write-Back — When an agent solves a non-trivial task, it extracts atomic facts so each add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.

Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.


Agent Workflow

Every coding task follows the same four-step loop:

  1. Recall first — Query cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.
  2. Ensure indexed — If graph tools return not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.
  3. Walk the graph — On a memory miss, locate symbols with find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.
  4. Write back — Persist newly discovered architecture facts or fixes with cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.
RoleInterfaceTypical Usage
Main Agent (Chat / IDE session)MCP (cam mcp)Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly
Subagent (Task / explore / CLI)CLI (cam --json)Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools)

Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.


CLI Reference

Code Graph Commands
CommandDescription
cam indexParse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed)
cam syncIncrementally update the graph for modified files using content hashes
cam watch [--debounce-ms N]Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync)
cam ls [virt_path]List directories, files, or symbols inside a file
cam read [--full]Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N]Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes)
`cam ref --dir in\out [--file S] [--kind K] [--scope D]`1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names
Memory Commands
CommandDescription

| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis

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

PopNxに聞く