Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Memory for AI agents — MLX (Apple Silicon) or CPU (Linux), sqlite-vec + BM25, zero cloud.
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": {
"memo": {
"command": "uvx",
"args": [
"mlx-memo"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memo -- uvx mlx-memoプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"memo": {
"command": "uvx",
"args": [
"mlx-memo"
]
}
}
}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": {
"memo": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mlx-memo"
]
}
}
}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 jagoff 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(4.16.0)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。
Your coding agent starts every session with amnesia. memo fixes that — 100% on your own machine.
Persistent, searchable memory for Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Devin, and OpenCode. No cloud, no API keys, no Ollama, no vector DB to run. And it spends *fewer* tokens, not more.
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash
Prefer a package manager? uv tool install mlx-memo · pipx install mlx-memo · brew tap jagoff/memo && brew install mlx-memo
Then:
memo doctor # self-check
memo save 'we use Postgres, not Mongo' # save a decision memo search 'what database did we pick?' # search by meaning
That's it. Your agents pick it up over MCP automatically — the installer wires every client it finds.
Installing on another Mac or handing setup to an agent?
New Mac:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash
memo sync bootstrap git@github.com:yourname/memo-sync.git
Agent-managed setup:
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jagoff/memo/v4.16.0/install.sh | bash
memo doctor --strict-runtime
On Linux or just want to look around first?
docker run --rm ghcr.io/jagoff/memo:latest memo doctor
Most memory servers *add* context. memo is built to remove it.
| Profile | Tools | Schema tokens |
|---|---|---|
agent (default) | 43 | ~9.7k |
core / slim | 60 | ~13.2k |
full / default | 165 | ~30.6k |
The default MCP surface is 43 tools, not 165 — 74% fewer tools, and about 68% less schema context: 43 tools / ~9.7k schema tokens versus 165 tools / ~30.6k tokens on the full surface — overhead paid every session, in every client.
Ambient recall injects one relevant memory before the model answers. The bundled Claude Code hook caps that injection at ~160 tokens. memo roi reports the real grounding and re-ask counts — the estimated-savings figure it used to print was removed in 4.14.0, because multiplying those counts by hardcoded constants was a savings claim memo could not support. For measured savings, memo tokens reads the provider's own usage counters through the context-compression proxy.
memo roi # value from grounded recalls and avoided re-asks
memo tokens # usage-savings ledger
memo as-of ask "what was the deploy strategy?" --date 2026-02-01
memo diff --from 2026-01-01 --to 2026-03-01
Full historical reconstruction by reverse-replaying history.db. Useful when you need to know *why* past-you made a call, not just what past-you decided.
memo contradict scan # find conflicting facts corpus-wide
memo contradict triage # resolve: fuse / newer-wins / dismiss
Change a decision and memo flags the now-stale version, so the agent stops reintroducing what you already threw out.
memo dream run
A 7-phase nightly pipeline: inventory → mine signals → resolve conflicts → prune stale → synthesize cross-cluster insights → optimize → pre-warm the top-100 query embeddings so tomorrow's recall stays under 200 ms. Every run writes a receipt you can audit. Zero intervention.
Hybrid retrieval. A vector leg (MLX on Apple Silicon, sentence-transformers on CPU) and a BM25 leg (FTS5, diacritic-folding for Spanish) run in parallel, fuse via Reciprocal Rank Fusion, then go through an optional MLX cross-encoder rerank.
Markdown is the source of truth. Every memory is a plain .md file you can read, grep, and version-control. SQLite is a derived index that rebuilds from the files at any time — hand-edit in Obsidian and your edit wins on the next memo reindex. Nothing is locked in a database you can't open.
Prompts and memories stay on your machine. Embedder, reranker, and LLM all run in-process. No telemetry. Memory travels only if *you* point memo sync at a git remote you own. Normal startup is fully offline; remote update checks and auto-update require an explicit opt-in. → [Privacy and network policy](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/PRIVACY.md)
Also in the box: cross-agent memo resume (reopen any session from any agent), cross-Mac git sync, a knowledge graph with optional codegraph symbol edges, encrypted secret storage, OCR/audio ingestion, evidence packs, outcome learning, signed federation, and a local chat UI over your memory (memo chat serve). → [Full feature reference](https://github.com/jagoff/memo/blob/master/docs/reference.md)
Verified July 2026 against each project's own docs. Corrections welcome — open an issue and I'll fix the table.
| memo | mem0 | letta | cognee | basic-memory | cipher | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 100% local, no cloud API | ✅ | ⚠️ | ⚠️ | ⚠️ | ✅ | ⚠️ |
| Time-machine (rewind to any date) | ✅ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ⚠️ | ⚠️ |
| Contradiction detection + resolution | ✅ | ⚠️ | ⚠️ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Autonomous nightly maintenance | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Token-economy MCP profiles | ✅ | ❌ | ❌ | ⚠️ | ✅ | ❌ |
| Markdown / Obsidian as source of truth | ✅ | ❌ | ⚠️ | ❌ | ✅ | ❌ |
✅ first-class · ⚠️ partial, config-gated, or add-on · ❌ absent
Closest comparators are basic-memory (local-first + Obsidian + MCP — same thesis) and cipher (memory for coding agents).
| Support | |
|---|---|
| macOS, Apple Silicon (M1–M4) | Full — MLX embedder + reranker + ask/synthesize/dream |
| Linux / Ubuntu | Standalone CPU backend — search, recall, save. pipx install "mlx-memo[cpu]" · docs/ubuntu.md |
| Intel Mac | Unsupported — current PyTorch releases do not ship Python 3.13 wheels for this platform |
| Docker | Cross-platform, CPU backend · docs/docker.md |
Python ≥ 3.13 (the installer handles this via uv if you don't have it). First install pulls ~8 GB of models, 5–15 min. Optional: an Obsidian vault — without one, memo uses ~/Documents/memo/.
| Install detail, installer knobs, new-Mac migration | reference.md › Install |
| Per-client MCP setup (Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue) | reference.md › MCP setup |
| Ambient recall, capture, and tuning | reference.md › Ambient memory |
Full CLI reference (145 commands) + memo tui | reference.md › CLI |
All MEMO_* flags and model profiles | reference.md › Configuration |
| Architecture and design notes | reference.md › Design |
| Privacy and network policy | PRIVACY.md |
Complete command inventory (kept here so CI detects CLI/documentation drift)
Core: save search ask get edit rename delete list
Recall & Hooks: recall recall-hook context briefing continuity prewarm capture-tick capture-stop interject ask-gaps guard digest
Session & History: history as-of diff record-history session chat-session resume reflect mine-history episodes chronicle
Maintenance: reindex maintain review dream consolidate synthesize dedupe cross-dedup retier contradict coordinate terminal invalidate temporal compress-context ops
Analysis & Quality: health stats doctor journey-check lint drift analytics eval roi tokens token-savings usefulness gaps outcome profile confidence graduation hype definitive evidence
Knowledge Graph: graph entities entity extract-entities links version related
Advanced Search: embed rerank contextual retrieve context-pack chat chat-ask repo
Import / Export / Sync: import export backup restore sync ingest federation
Visualization: tui dashboard map logs hook-log
Setup & Config: init setup config install-mcp install-watcher uninstall-watcher install-slash install-statusline install-recall-hook install-shell-wrapper install-shims startup-banner migrate migrate-vault migrate-independence update upgrade self-update watch release onboard
Daemons: daemons recall-daemon ingest-daemon maint-daemon embed-daemon idle-daemon
Other: backend-native collaborative events feedback query mandate drift sleep-cycle operational ocr-image provenance secret verbatim mcp-command codex-badge debug-recall http-api proxy mine-git token-gate fix undo code-facts code-nudge code-health
git clone https://github.com/jagoff/memo && cd memo
uv pip install -e '.[dev]'
Issues and PRs welcome — see CONTRIBUTING.md. If memo is useful to you, a ⭐ genuinely helps other people find it.
MIT licensed. Built on Apple MLX, sqlite-vec, and
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