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

Project Memory MCP

作者:kaaustubhバージョン 1.6.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.kaaustubh/project-memory-mcp

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Persistent memory for AI coding agents — past bugs, decisions, and your corrections, in your repo.

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。
  • 自分で入力するもの: PROJECT_MEMORY_ROOT

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "project-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add project-memory --env PROJECT_MEMORY_ROOT=your-value -- npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp

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": {
    "project-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_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": {
    "project-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@kaaustubh/project-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_MEMORY_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。

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

  • PROJECT_MEMORY_ROOT env
    Absolute path to the folder that holds your projects (the memory root). Defaults to the parent of the script if unset, so set it when running via npx.

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7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 kaaustubh 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7254件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7254件のうち19%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7254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

Project Memory MCP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(1.6.0)がレジストリに届いたのは4 か月前です。

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Node.js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。

project-memory MCP server

A small, local MCP server that gives AI agents (Claude Code, Cursor, VS Code / GitHub Copilot, …) a shared, persistent memory of the projects in a code folder — what each project is, decisions made, and every bug/issue faced during development.

It is stateless: every tool reads/writes plain files on disk, so multiple clients (and multiple machines) share one source of truth.

The model

LayerLives inAuto-loaded into context?For
Project memory /AGENTS.md✅ yes (via CLAUDE.md → @AGENTS.md)identity, stack, run cmds, concise decisions/learnings — keep lean
Issue log /issues.jsonl❌ nohigh-volume bug/issue history — fetched on demand

Design rule: durable, low-volume facts go in AGENTS.md (auto-loaded). High-volume history (bugs) goes in issues.jsonl (queried via search_issues). This keeps the always-loaded context small while keeping everything searchable.

Works even where MCP is locked down

Some orgs disable third-party MCP servers via policy (e.g. GitHub Copilot's MCP allowlist enforcement). Because the memory is plain files, not a service, the core value survives that:

  • The memory itself is just files. AGENTS.md is auto-loaded by the editor reading it — no MCP call involved — so a project's identity, decisions, learnings, and preferences still land in the agent's context.
  • The policy is Copilot-scoped and per-client. It doesn't affect the same server in Claude Code or Cursor, and orgs running *allowlist / registry-only* mode can permit it — this server is published to the official MCP Registry (io.github.kaaustubh/project-memory-mcp).

Only the interactive tools (log_issue, search_issues, …) go over the MCP channel; the file-based memory keeps working without it.

Tools

  • list_projects, get_project, search_memory — read project memory
  • append_decision, append_learning — append a dated bullet to AGENTS.md
  • remember_preference — turn a correction / stated habit into a remembered pattern (## Preferences in the root AGENTS.md for a global habit, or a project's for a local one); rides the auto-load, so it comes back next session
  • log_issue — record a bug/problem → issues.jsonl
  • search_issues — "have we hit this before?" across all projects (field-scoped; optional tags filter)
  • list_open_issues, resolve_issue — track / close bugs
  • sync_registry — reconcile the root AGENTS.md projects table with what's on disk (adds rows for new projects, flags stale ones)
  • find_by_file — given a file path, surface the issues + decisions/learnings that touch it ("why is this code like this?")
  • start_initiative, get_initiative, list_initiatives, update_initiative — track a named, multi-session effort (a codename, a plan, an evolving todo list) so it's resumable from any future session by name, not just within the one that started it; see Initiatives below
  • check_in, check_out — stamp the start/end of the working day and record a standup summary composed from evidence harvested off disk (git commits across every repo, uncommitted WIP, memory writes, initiative progress); the next morning's check_in hands the summary back — that's your standup. Print it any time, no agent needed: npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp standup

You don't call these directly — you talk to your agent in natural language and it picks

the tool. See Using it day to day below for what to actually say.

Using it day to day

Most of it runs itself: opening a project auto-loads its AGENTS.md (the agent already knows the project), and capture is proactive (plus the optional Stop hook). Your job is mainly to pull memory at the right moments. Just talk to your agent:

WhenSay something likeWhat fires
Before debugging anything*"Have we hit this before? "*search_issues across all projects
Starting something you've done elsewhere*"How did I do Stripe webhook verification in any project?"*search_memory (cross-project)
Landing on confusing code*"Why is index.js like this? Check the memory."*find_by_file
You made a real decision / fixed a real bug*(nothing — it logs on its own and tells you)*append_decision / log_issue
You correct how the agent works*"No, always run the typecheck before committing — remember that."*remember_preference (global or per-project)
Triage*"What's still open across my projects?"*list_open_issues
A bug is fixed*"Resolve pulse_stripe-004 — fixed by …"*resolve_issue
Added a new project*"Sync the registry."*sync_registry

The one habit that matters: make *"have we hit this before?"* reflexive before every debugging session. That's where a memory tool earns its keep; the rest the system handles.

Capture is confirming, not silent — when the agent logs something it tells you in one line. Correct it freely: *"don't log that"*, or *"actually, log this too."*

Escape hatches: PROJECT_MEMORY_HOOK=off silences the Stop hook for one session; uninstall-hook removes it entirely.

Install (npm — recommended)

From your code/projects folder, run:

cd ~/code            # the folder that holds your projects

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install

That registers the server, using the current directory as your projects root, with every client that has an MCP config location on this machine:

ClientConfig written
Claude Codeuser scope, via claude mcp add
Cursor~/.cursor/mcp.json
VS Code / GitHub Copilot Chatuser-profile mcp.json (applies to every workspace)
GitHub Copilot CLI~/.copilot/mcp-config.json (or $COPILOT_HOME)
JetBrains Copilot plugin (IntelliJ, PyCharm, WebStorm, …)~/.config/github-copilot/intellij/mcp.json
Visual Studio (Windows)%USERPROFILE%\.mcp.json — global, all solutions
Kimi Code CLI~/.kimi-code/mcp.json (or $KIMI_CODE_HOME)
Gemini CLI~/.gemini/settings.json
OpenAI Codex CLI~/.codex/config.toml (the only non-JSON client — merged as TOML)
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

Each write merges into the existing file (other MCP servers you've already configured are left alone) and is independently best-effort — a client that isn't installed on this machine is silently skipped, the rest still get registered. Restart whichever app(s) you use, then ask your agent *"set up project memory for this folder"* to scaffold AGENTS.md for each project.

Copilot surfaces (VS Code, CLI, JetBrains, Visual Studio): tools only run in

Agent mode, and config changes need a restart to take effect.

No clone, no global install — the MCP config just runs npx, which fetches and runs

the latest version on demand.

Team memory (beta signup): want this memory shared across your team instead of

just your machine? Register your interest: https://github.com/kaaustubh/project-memory-mcp/issues/1

From source instead
git clone https://github.com/kaaustubh/project-memory-mcp.git ~/code/.memory-server

cd ~/code/.memory-server && ./install.sh

How it works (after install)

A common question: *"once I install it, does it just start doing things?"* Not quite — the server is passive. Here's the actual flow:

  1. Restart your editor. MCP servers are loaded at startup, so the server only becomes available the next time you launch Claude Code / Cursor / VS Code.
  2. Push layer (automatic, not the server): when you open a project, the editor reads AGENTS.md (via CLAUDE.md → @AGENTS.md) into the model's context for you. This is why the agent "just knows" what your project is — it's a built-in editor feature.
  3. Pull layer (the server, on request): the server announces its tools and then waits. It does nothing on its own. The agent calls a tool only when it's relevant — e.g. you say *"log this bug"* or *"have we hit this before?"*, or the model decides a tool is useful. There's no background process or scanning.

Day one is empty. A fresh setup has no AGENTS.md files yet, so the auto-load has

nothing to load and log_issue will refuse until a project's memory exists. Bootstrap

once by asking your agent: *"set up project memory for this folder"* — it creates the

AGENTS.md files. After that, everything works.

In short: a convention (auto-loaded files) + a tool the agent chooses to use + a one-time setup. No magic, no daemon.

Proactive capture (you don't have to say "log this")

The server ships a standing capture policy (sent to the client on connect, plus directive tool descriptions), so the agent records things on its own instead of waiting for you to ask:

  • Before debugging a reported error → it checks search_issues for a prior fix.
  • After fixing a non-trivial bug → it calls log_issue.
  • After a real decision or a durable gotcha → append_decision / append_learning.
  • After you correct how it works or state a habit → remember_preference, so the one-time correction becomes a pattern it brings back next session.

It's proactive but not silent: the agent tells you in one line what it recorded, asks when unsure rather than logging noise, and skips trivia and secrets. You can always override — "log this", or "don't bother". The standing policy is best-effort (it depends on the model following it); for a hard guarantee, add the opt-in Stop hook below.

Guaranteed capture (opt-in Stop hook)

The standing policy can be forgotten mid-session. The Stop hook makes capture non-optional: when the agent tries to end a turn, it runs once and blocks the stop to ask for one capture pass when either (a) real work happened (file edits or a commit) and nothing was written to project memory, or (b) you corrected how it works and no preference was saved. If memory was already written, or nothing changed and you didn't correct it, the hook stays silent and lets the turn end.

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install-hook    # turn it on (then restart Claude Code)

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp uninstall-hook # turn it off

  • Off by default — plain install does not add it; you enable it explicitly.
  • No loops — it fires at most once per turn (guarded by stop_hook_active), then lets the agent stop.
  • Per-session kill switch — set PROJECT_MEMORY_HOOK=off to disable without uninstalling.
  • Cost — it adds one extra model turn only on sessions that changed code but logged nothing, or where you corrected the agent and no preference was saved; silent otherwise.

Automatic recall (opt-in UserPromptSubmit hook)

Capture is only half the loop — the other half is *remembering to look*. The recall hook closes it: every time you submit a prompt, it matches your request against your issue history and decisions/learnings/preferences, and silently injects the strongest hits as context. So a prior fix or decision surfaces without you (or the agent) remembering to search — the "have we hit this before?" habit becomes automatic.

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp install-recall    # turn it on (then restart Claude Code)

npx -y @kaaustubh/project-memory-mcp uninstall-recall # turn it off

  • Semantic matching (when available) — if the optional embeddings model (@xenova/transformers) is installed, recall matches by meaning, so *"the build is broken"* still surfaces an issue logged as *"compile failure"* even

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