Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local-first governed MCP memory backend for coding agents.
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。
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": {
"memoryguard": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-memguard",
"-m",
"memoryguard.mcp_server"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memoryguard -- uvx agent-memguard -m memoryguard.mcp_serverプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"memoryguard": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-memguard",
"-m",
"memoryguard.mcp_server"
]
}
}
}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": {
"memoryguard": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agent-memguard",
"-m",
"memoryguard.mcp_server"
]
}
}
}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。
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6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 irisxc4 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(0.7.12)がレジストリに届いたのは2 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Python (uv)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。
MemoryGuard
Governed shared memory for coding agents.
Local-first MCP memory with automatic organization, scoped rules, evidence, and rollback.
中文文档
Let agents write without turning shared memory into an unreviewed pile.
MemoryGuard organizes each write, preserves the evidence behind changes, and
keeps governance decisions reversible.
**No account. No remote server. No remote telemetry. Local-only usage telemetry
is optional and stores bounded, privacy-preserving aggregates locally.**
Quick start · Upgrade · Knowledge Library · Architecture · Supported hosts · Privacy and safety
A synthetic governed projection: signals move through memory categories while raw conversation text remains outside the graph.
See the v0.7.15 release note and CodeGraph automation details. Reconnect or restart hosts after upgrading and repairing their provider integration.
v0.7.13 strengthens mandatory-rule replacement and recovery, improves audience-aware identity handling, and improves conflict resolution:
failClosed: true.v0.7.14 only corrects release metadata for the GitHub repository rename; it does not change runtime behavior. See the v0.7.14 release note.
See the v0.7.13 release note and release history.
Earlier release details are kept in the Changelog and GitHub release records.
Usage events distinguish measured_cached_input from measured_cache_write_input. measured_cache_coverage.cache_read and cache_write report complete, partial, or unavailable; measured zero remains 0, while missing provider data remains None/unavailable. Character-based estimates remain explicitly labelled estimated mg_deterministic_unit, never provider tokens.
Run the benchmark only against an authorized local workspace:
python scripts/benchmark_usage_telemetry.py --workspace . --window-days 7 --sync
Read the benchmark guide for measured, estimated, derived, and unsupported semantics. Use the demo recording checklist for a sanitized walkthrough. The repository's synthetic graph artwork is not a live product capture; it is not evidence of usage or savings.
v0.6.0 was a production data-plane refactor, not a storage-only upgrade:
V1_ACTIVE → V2_BUILDING → V2_READY → V2_ACTIVE is fail-closed; V2 never silently falls back to legacy stores or dual-writes after READY/ACTIVE.Persistent memory solves storage. It does not solve governance.
When several coding agents write into the same context, records become duplicated, stale, contradictory, over-broad, or unsafe to reuse. MemoryGuard sits between coding agents and their shared memory to keep that context usable.
| Without governance | With MemoryGuard |
|---|---|
| Notes accumulate without a canonical state | Writes are classified, deduplicated, superseded, or surfaced as conflicts |
| A correction silently destroys the old value | Evidence and supersede chains preserve what changed and why |
| Tokens and credentials can remain active | Sensitive-looking content is quarantined from active memory |
| Every write needs manual approval | Agents write normally; people review exceptions and outcomes |
| Raw chat logs leak into future context | Conversation history remains a separate, explicitly read evidence archive |
%%{init: {"theme":"base","themeVariables":{"background":"#071521","fontFamily":"Arial, sans-serif","fontSize":"14px","primaryTextColor":"#EEF4F8","lineColor":"#557287","edgeLabelBackground":"#071521","clusterBkg":"#0A1A29","clusterBorder":"#27445A"},"flowchart":{"htmlLabels":true,"curve":"basis","nodeSpacing":32,"rankSpacing":48,"padding":14}}}%%
flowchart TB Hosts["CODING-AGENT HOSTS Claude Code · Codex · Cursor · TRAE "]:::host Gateway["LOCAL INTEGRATION MCP stdio · redirect rules · lifecycle hooks "]:::gateway
subgraph Core["GOVERNANCE CORE "] direction LR Identity["TRUST identity · scope "]:::core MemoryAPI["MEMORY governed I/O "]:::active Rules["RULES scope · assignment "]:::rule HistoryAPI["HISTORY search · timeline "]:::history Security["SAFETY validate · quarantine "]:::danger
Identity --> MemoryAPI Identity --> Rules Identity --> HistoryAPI MemoryAPI --> Security end
subgraph Stores["LOCAL GOVERNED STORES "] direction LR SharedDB[("V2 DOMAIN STORES Memory · Rules · Evidence · Content ")]:::store HistoryDB[("HISTORY STORE isolated conversations ")]:::historyStore AuditDB[("RECOVERY STORE versions · receipts · backups ")]:::store end
Bootstrap["BOUNDED CONTEXT BOOTSTRAP mandatory rule pack · relevant recall "]:::bootstrap Control["HUMAN CONTROL CLI · desktop governance console "]:::surface
Hosts --> Gateway --> Identity MemoryAPI --> SharedDB Rules --> SharedDB HistoryAPI --> HistoryDB Security --> AuditDB SharedDB --> Bootstrap Control --> Identity
classDef host fill:#12243A,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef gateway fill:#0D3338,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:2.4px; classDef core fill:#12243A,stroke:#557287,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef active fill:#0D383A,stroke:#38D5C8,color:#EEF4F8,stroke-width:2px; classDef rule fill:#3B2C18,stroke:#F3B562,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef history fill:#102F45,stroke:#73C7F5,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef danger fill:#3A2028,stroke:#EA6A6A,color:#EEF4F8,stroke-width:1.8px; classDef bootstrap fill:#EEF4F8,stroke:#38D5C8,color:#071521,stroke-width:2.4px; classDef store fill:#0B1624,stroke:#7F96A8,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef historyStore fill:#102436,stroke:#73C7F5,color:#EEF4F8,stroke-width:1.4px; classDef surface fill:#EEF4F8,stroke:#38D5C8,color:#071521,stroke-width:2px;
style Core fill:#081827,stroke:#27445A,stroke-width:1px,color:#EEF4F8 style Stores fill:#081827,stroke:#27445A,stroke-width:1px,color:#EEF4F8 linkStyle default stroke:#557287,stroke-width:1.4px;
This package exposes a local stdio MCP server as io.github.MerakOsiris/memoryguard. Registry metadata is kept in server.json, and the marker above ships with the PyPI package README. Releases are published through GitHub OIDC to PyPI and the official MCP Registry. Verify the current package version and the Registry entry's active/latest state through their live public records.
python -m pip install agent-memguard
For the desktop governance console:
python -m pip install "agent-memguard[gui]"
memoryguard source add .
Global provider configuration is rebuilt from the real binding in the canonical user data home. The command is idempotent and removes superseded MemoryGuard project-level overrides after a successful global takeover.
# Repair one provider
memoryguard provider repair claude memoryguard provider repair codex memoryguard provider repair cursor memoryguard provider repair trae
#
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