Melchizedek

Name: Melchizedek
Author: louis49

作者：louis49バージョン 1.0.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.louis49/melchizedek

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Persistent memory for Claude Code — offline, single-file, hybrid search.

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: 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

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？

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": {
    "melchizedek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add melchizedek -- npx -y melchizedek

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": {
    "melchizedek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "melchizedek": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

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 louis49 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7270件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7270件のうち4%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7270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

Melchizedek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（1.0.2）がレジストリに届いたのは8 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昨日更新

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★ 48,148MIT21 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。

Melchizedek

Persistent memory for Claude Code. Automatically indexes every conversation and provides production-grade hybrid search (BM25 + vectors + reranker) via MCP tools. 100% local, zero config, zero API keys, zero invoice.

Why Melchizedek?

Claude Code forgets everything between sessions - and knows nothing about your other projects. Melchizedek fixes both.

It runs silently in the background - indexing your conversations as you work - then gives Claude the ability to search across your entire history, across all projects: past debugging sessions, architectural decisions, error solutions, code patterns.

No cloud. No API keys. No config. Plug and ask.

How it works

~/.claude/projects/**/*.jsonl       (your conversation transcripts - read-only)

Search pipeline - 4 levels of graceful degradation

Every layer is optional. The plugin works with BM25 alone and gets better as more components are available.

Level	Component	What it adds	Dependency
1	BM25 (FTS5)	Keyword search with stemming	None (always active)
2	Dual vectors (sqlite-vec)	Semantic search - text (MiniLM 384d) + code (Jina 768d)	`@huggingface/transformers` (optional)
3	RRF fusion	Merges BM25 + text vectors + code vectors via Reciprocal Rank Fusion	Vectors enabled
4	Reranker	Cross-encoder re-scoring of top results	Transformers.js or node-llama-cpp (optional)

Performance

Measured with npm run bench - 100 sessions, 1 000 chunks, on a single SQLite file.

Metric	Result	Target
Indexation (100 sessions)	~80 ms	< 10 s
BM25 search (mean)	~0.2 ms	< 50 ms
DB size (100 sessions)	~1.4 MB	< 30 MB
Tokens per search	~125	< 2 000

Quick Start

npm (recommended)

npm install -g melchizedek

Add the MCP server to Claude Code:

claude mcp add --scope user melchizedek -- melchizedek-server

npx (no install)

claude mcp add --scope user melchizedek -- npx melchizedek-server

From source

git clone https://github.com/louis49/melchizedek.git

cd melchizedek && npm install && npm run build claude --mcp-config .mcp.json

Claude Code plugin marketplace (coming soon)

Plugin review pending. In the meantime, use npm or npx install above.

claude plugin install melchizedek   # not yet available

Setting up hooks (automatic indexing)

The MCP server provides search tools, but hooks trigger automatic indexing. Without hooks, you'd need to manually index sessions.

For marketplace installs, hooks are configured automatically. For npm/npx/source installs, add hooks to ~/.claude/settings.json.

See docs/installation.md for the full JSON configuration, hook reference, and troubleshooting.

After setup, restart Claude Code. Indexing starts automatically.

MCP Tools

Search (start here)

Tool	Description
`m9k_search`	Search indexed conversations. Returns compact snippets. Current project boosted. Supports `since`/`until` date filters and `order` (score, date_asc, date_desc).
`m9k_context`	Get a chunk with surrounding context (adjacent chunks in the same session).
`m9k_full`	Retrieve full content of chunks by IDs.

Progressive retrieval pattern - search returns ~50 tokens/result, context ~200-300, full ~500-1000. Start with m9k_search, drill down only when needed. 4x token savings vs loading everything.

Context-aware ranking - results from your current project (×1.5) and current session (×1.2) are automatically promoted. Cross-project results remain visible.

Specialized search

Tool	Description
`m9k_file_history`	Find past conversations that touched a specific file.
`m9k_errors`	Find past solutions for an error message.
`m9k_similar_work`	Find past approaches to similar tasks. Prioritizes rich metadata.

Memory management

Tool	Description
`m9k_save`	Manually save a memory note for future recall.
`m9k_sessions`	List all indexed sessions, optionally filtered by project.
`m9k_info`	Show memory index info: corpus size, search pipeline, embedding worker, usage metrics.
`m9k_config`	View or update plugin configuration.
`m9k_forget`	Permanently remove a chunk from the index.
`m9k_delete_session`	Delete a session from the index.
`m9k_ignore_project`	Exclude a project from indexing. Future sessions won't be indexed, existing ones optionally purged.
`m9k_unignore_project`	Re-enable indexing for a previously ignored project. Purged data is not restored.
`m9k_restart`	Restart the MCP server to load fresh code after `npm run build`. Supports `force: true` for stuck processes.

Usage guide

Tool	Description
`__USAGE_GUIDE`	Phantom tool. Its description teaches Claude the retrieval pattern and available tools.

Configuration

Zero config by default. Everything is tunable via m9k_config or environment variables.

Setting	Default	Env var
Database path	`~/.melchizedek/memory.db`	`M9K_DB_PATH`
Daemon mode	enabled	`M9K_NO_DAEMON=1` to disable
Log level	`warn`	`M9K_LOG_LEVEL`
Embeddings enabled	`true`	`M9K_EMBEDDINGS=false` to disable
Reranker enabled	`true`	`M9K_RERANKER=false` to disable

See docs/configuration.md for the full settings reference (20+ options, env vars, config file examples).

Enhanced Search

Melchizedek works out of the box with BM25 keyword search. Text embeddings (MiniLM) download automatically on first use for semantic search.

For GPU-accelerated code embeddings (Ollama), cross-encoder reranking (GGUF models), platform-specific setup guides, and the full model reference, see [Enhanced Search Setup](docs/enhanced-search.md).

How is this different?

	Melchizedek	claude-historian-mcp	claude-mem	episodic-memory	mcp-memory-service

Philosophy	Search engine - indexes everything, you search	Search engine - scans JSONL on demand	Notebook - AI compresses & saves	Search engine	Notebook - AI decides what to store
Indexes raw conversations	Yes (JSONL transcripts)	Yes (direct JSONL read, no persistent index)	Compressed summaries	Yes (JSONL)	No (manual `store_memory`)
Retroactive on install	Yes (backfills all history)	Yes (reads existing files)	No	Yes	No (empty at start)
Search	BM25 + vectors + RRF + reranker	TF-IDF + fuzzy matching	FTS5 + ChromaDB	Vectors only	BM25 + vectors
Progressive retrieval	3 layers (search/context/full)	No	No	No	No
100% offline	Yes	Yes	No (needs API for compression)	Yes	Yes
Single-file storage	SQLite	None (reads raw JSONL)	SQLite + ChromaDB	SQLite	SQLite-vec
Zero config	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
MCP tools	16	10	4	2	12
License	MIT	MIT	AGPL-3.0	MIT	Apache-2.0
Dual embedding (text + code)	Yes (MiniLM + Jina Code)	No	No	No	No
Configurable models	Yes (Transformers.js or Ollama)	No	No (Chroma internal)	No (hardcoded)	Yes (ONNX, Ollama, OpenAI, Cloudflare)
Reranker	Cross-encoder (ONNX, GGUF, or HTTP)	No	No	No	Quality scorer (not search reranker)
Privacy	All local, tag redaction	All local	Sends data to Anthropic API	All local	All local
Multi-instance	Singleton daemon - N Claude windows share 1 process (Unix socket / Windows named pipe, local fallback)	N separate processes	Shared HTTP worker (:37777)	N separate processes	Shared HTTP server

Inspirations

This project stands on the shoulders of others. Key ideas borrowed from:

Project	What we took
CASS	RRF hybrid fusion, SHA-256 dedup, auto-fuzzy fallback
claude-historian-mcp	Specialized MCP tools (file_history, error_solutions)
claude-diary	PreCompact hook (archive before `/compact`)

Known issues

Session boost inactive - Claude Code currently send

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

Melchizedek

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

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

Melchizedek

Why Melchizedek?

How it works

Search pipeline - 4 levels of graceful degradation

Performance

Quick Start

npm (recommended)

npx (no install)

From source

Claude Code plugin marketplace *(coming soon)*

Setting up hooks (automatic indexing)

MCP Tools

Search (start here)

Specialized search

Memory management

Usage guide

Configuration

Enhanced Search

How is this different?

Inspirations

Known issues

Claude Code plugin marketplace (coming soon)