codemem

Name: codemem
Author: jeang42

作者：jeang42バージョン 0.1.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.jeang42/codemem

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Shared memory for coding agents: projects, reusable code, sessions and commits across machines

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: Streamable HTTP
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。
自分で入力するもの： CODEMEM_DATA, CODEMEM_DB, CODEMEM_HOST, CODEMEM_PORT, OLLAMA_URL, CODEMEM_EMBED, GIT_ROOT

必要なもの

PyPIPythonのuvのインストール（uvxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add codemem --env CODEMEM_DATA=your-value --env CODEMEM_DB=your-value --env CODEMEM_HOST=your-value --env CODEMEM_PORT=your-value --env OLLAMA_URL=your-value --env CODEMEM_EMBED=your-value --env GIT_ROOT=your-value -- uvx codemem-mcp serve

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": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "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": {
    "codemem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

CODEMEM_DATA env
Directory for the database and backups
CODEMEM_DB env
Path to the SQLite database (overrides CODEMEM_DATA)
CODEMEM_HOST env
Address to bind. The server has no authentication; use 127.0.0.1 unless the network is trusted
CODEMEM_PORT env
Port for MCP (/mcp) and the web UI. The transport URL assumes 8055
OLLAMA_URL env
Ollama base URL for embeddings (semantic search). Without it, search is BM25 only
CODEMEM_EMBED env
Set to false to disable embeddings entirely
GIT_ROOT env
Directory of bare git repos to read for the commit feed

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 jeang42 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7246件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7246件のうち48%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7246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

codemem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（0.1.0）がレジストリに届いたのは42 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Python (uv)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今日更新

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★ 48,148MIT20 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★ 5,213MIT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。

codemem

Your coding agents keep rebuilding what you already have. codemem remembers what they built, across every project and every machine, and scores each piece on evidence of whether it worked.

It is an MCP server for Claude Code and other MCP clients. It knows what projects exist, where they live, what reusable pieces they contain, what each session did and decided, every commit pushed to the git host, and how to do recurring things. Everything is searchable from any machine, from an agent, or from the web UI. It is written to *during* work, not after.

One Python process, SQLite, no external services required.

What makes it different

Inventory scripts snapshot a directory and you read the report once. Registries list what people published. codemem does neither.

Trust from evidence, not from stars. Every project and asset gets a computed score from how recently it changed, how much work went into it, whether it is actually deployed and running, whether anything else imports it, and whether a human vouched for it. verify records "I ran it today and it works" and restarts the freshness clock. Scores are recomputed on every sync, so they decay when you stop touching something.
It finds the copies you forgot. Discovery mines every repo at HEAD for scripts, modules, service units, Dockerfiles and MCP servers, hashes their functions, and links repos that share code. It will tell you that you wrote the same retry wrapper in three places.
Agents feed it automatically. A session hook records what each Claude Code session did, and gives the next session a brief on the project it just opened. The catalogue builds itself.
Maturity is a first-class label. authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, each with a reason. Search ranks by it, and you can exclude the ratings you should not build on.
Your code stays where it is. codemem stores metadata: names, descriptions, imports, symbols, function hashes, commit records. It does not copy your source anywhere.

Endpoints

Endpoint	What
`http:// :8055/mcp`	MCP (streamable HTTP) for Claude Code and other MCP clients
`http:// :8055/`	Web UI: search, projects, assets, notes, activity, docs. Dark mode.
`http:// :8055/api/…`	JSON API used by the UI (see docs/architecture.md)
`http:// :8055/health`	liveness

Normally runs on the git host, the machine holding the bare repos, so it can read them directly.

Security: codemem has no authentication. It is built for a trusted network, and anyone who

can reach the port can read and write everything. Do not expose it to the internet without an

authenticating proxy in front of it. See docs/architecture.md.

Requirements

Python 3.11 or newer, and git. Optional: a git host with bare repos for the commit feed, Gitea for descriptions and web links, and Ollama for semantic search, drafted descriptions and the review pass. Everything works without the optional pieces; search falls back to BM25 alone.

Why

A developer with many project folders across several machines has no way for a new Claude Code session to know that a retry wrapper, a Gradio helper, a GPU monitor or a data pipeline already exists somewhere. So they get rebuilt. Snapshot inventory scripts (run, read, forget) do not fix that. codemem is the live, writable layer: it is written to during work, not after.

The content is whatever is there. codemem does not filter or judge. Each project carries an audience: unrestricted (the default), professional, or employer, so a search or a view can exclude one when the context calls for it. Nothing is hidden unless asked, with one exception: cloned third-party repos are marked origin = vendor and stay out of search and lists until you ask for them. See docs/USER_GUIDE.md.

Install from PyPI

The package is codemem-mcp; the command it installs is codemem.

pip install codemem-mcp # or: uv tool install codemem-mcp / pipx install codemem-mcp codemem serve # MCP at http://localhost:8055/mcp, web UI at http://localhost:8055/

uvx codemem-mcp serve # or run it without installing

Data goes to ~/.codemem/ unless CODEMEM_DB or CODEMEM_DATA says otherwise. Register it with Claude Code:

claude mcp add --transport http --scope user codemem http://localhost:8055/mcp

That is the server alone. For the systemd units, the commit feed and the session hooks, use the quick start below from a clone of the repository.

Run with Docker

docker build -t codemem . docker run --rm -p 127.0.0.1:8055:8055 codemem # throwaway database docker run -d -p 127.0.0.1:8055:8055 -v codemem-data:/data codemem # keep it in a volume

No authentication. Anyone who can reach the port can read and write everything. Keep the

127.0.0.1: in -p: a bare -p 8055:8055 publishes the port on every interface, and Docker's

port rules bypass most host firewalls.

The image needs none of the optional pieces: embeddings are off (CODEMEM_EMBED=0) and there is no git host. Pass -e OLLAMA_URL=... -e CODEMEM_EMBED=1 to turn semantic search on.

Quick start

Server (once, on the git host):

./install.sh # venv, user-scope systemd units, seed, backfill, gitea, scan, embed

Client (each machine, once):

CODEMEM_URL=http:// :8055 client/install-client.sh # Linux/macOS: MCP server + SessionStart/SessionEnd hooks client\install-client.ps1 # Windows PowerShell (set $env:CODEMEM_URL first)

Then in any Claude Code session the codemem tools are available and every session starts with a brief of the current project (if codemem knows it) and ends with an automatic session record.

What Claude sees

Tool	Use
`search`	hybrid BM25 + embedding search over everything. First call before building anything
`project_brief`	everything about one project, by name or working directory
`list_projects`	filter by status, tag, machine, audience, visibility
`update_project`	description, purpose, status, tags, audience, origin (own/vendor), visibility, maturity
`register_asset`	record a reusable script/module/prompt/skill/service with a one-line usage
`find_assets`	search or list assets by kind/tag/project, or by imported library
`log_session`	what was done, decided, used, abandoned, and what is next
`add_note`	decision, howto, resource, issue, idea
`delete_note`	remove a note written by mistake, with its index and embedding rows
`link_items`	project uses / could-reuse / supersedes / derived-from another
`rate`	maturity: authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, with a why
`verify`	"I ran it today and it works": restarts the computed trust score's freshness clock
`handoff` / `list_handoffs`	track one implementation replacing another through candidate, shadow, verified, promoted
`howto`	how to publish, add a machine, use codemem, plus whatever docs are ingested
`activity`	commits and sessions across all machines, last N days
`add_scan_root` / `scan_path`	register a directory to scan; scan now (server machine)
`stats`	counts, machines, index coverage
`help`	workflow, tool list, label vocabularies. Also `/codemem` in Claude Code, `/codemem` searches

Where the data comes from

Git host: every bare repo in GIT_ROOT is backfilled; a post-receive hook posts each push to /ingest/push so new commits appear within seconds. See docs/git-commit-feed.md.
Gitea (optional): descriptions, topics and web URLs, via its API with a read token.
Local scan: project directories under registered roots, per machine. On the server this is automatic; other machines run client/codemem_agent.py once a root is registered.
Discovery: every own repo is mined at HEAD for scripts, modules, units, Dockerfiles, prompts and MCP servers, recorded as auto-discovered assets, with shared-code links between repos.
Docs: markdown from CODEMEM_DOC_SOURCES (this repo by default), re-hashed every sync.
Claude Code: session records from the hook, plus whatever Claude writes with the tools.
Local model (optional, via Ollama): embeddings for semantic search, drafted descriptions, and a targeted review of near-duplicate functions and thinly described code.

Layout

codemem/ the server package config.py every tunable, env-overridable db.py schema, connection, single FTS5 index store.py all writes (keeps the index in step) search.py BM25 + Ollama embeddings, reciprocal rank fusion gitsync.py bare-repo backfill, push ingest, push.log, Gitea scan.py project discovery + location records discover*.py asset discovery, shared-code linking (core is shared with the remote agent) trust.py computed trust scores review.py targeted model review describe.py model-drafted project descriptions knowledge.py doc ingest, howto/asset seed server.py MCP tools, HTTP routes, JSON API cli.py serve | backfill | gitea | docs | seed | scan | embed | reindex | backup | sync | discover | review | trust | describe | purge web/ the single-file web UI (+ vendored marked.js) client/ hook, remote scan agent, slash command, per-OS installers systemd/ user-scope units: service, sync timer (6h), backup timer (02:45) docs/ user guide, architecture, git-commit-feed, clients, operations, publishing, python-vs-typescript server.json MCP Registry entry (PyPI package codemem-mcp) glama.json Glama listing maintainers Dockerfile container image: throwaway /data, no optional services

Storage: $CODEMEM_DB (default ~/.codemem/codemem.db, SQLite, WAL). Backups: $CODEMEM_BACKUP_DIR (default ~/.codemem/backups/).

Status and contributing

Extracted from a system that has been running daily against 165 projects, 735 assets and 2,000+ commits across three machines. It is stable for that use, but it has had one operator, so expect rough edges the moment your layout differs from that one. Issues and pull requests welcome; please open an issue before a large change so we can agree on the shape. See CONTRIBUTING.md for how to run it locally and the two rules that are not negotiable, and SECURITY.md for what it stores and how to report a vulnerability.

Run scripts/smoke.sh before pushing: it boots the server against a throwaway database and checks that health, the web UI, the JSON API and the schema all come up.

License

Apache License 2.0. See LICENSE.

codemem

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

codemem

What makes it different

Endpoints

Requirements

Why

Install from PyPI

Run with Docker

Quick start

What Claude sees

Where the data comes from

Layout

Status and contributing

License