Marm MCP Server

Name: Marm MCP Server
Author: Lyellr88

作者：Lyellr88バージョン 2.60.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.Lyellr88/marm-mcp-server

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic 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

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": {
    "marm": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add marm -- uvx marm-mcp-server stdio

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": {
    "marm": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "marm": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "marm-mcp-server",
        "stdio"
      ]
    }
  }
}

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 Lyellr88 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7275件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7275件のうち58%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7275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

Marm MCP Server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（2.60.1）がレジストリに届いたのは26 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), Docker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。

marm-memory v2.60.1 - Give your AI Agents a permanent memory in 60 seconds

Contributions welcome! Browse open issues to contribute, or join the MARM Discord to share workflows, get setup help, and connect with other builders.

IMPORTANT

Project Status: Brief Personal Pause

I took a short personal break from active development to focus on matters outside the project. This project is still active, and I plan to return soon to keep building and refining it.

Thank you for your patience, support, and continued interest. I’ll resume work soon and share updates as progress continues.

Quick Start
Why MARM Memory
MARM Console
Performance & Scaling Benchmarks
MCP Client Setup
Runtime CLI Commands
Complete MCP Tool Suite
Using MARM: Talk, Don't Call Tools
Understanding MARM Memory
Knowledge Graphs: Code & Concepts
Architecture & Internals
Troubleshooting
Contributing
Project Documentation

Quick Start

Install and initialize with your preferred agent profiles:

pip install marm-mcp-server

marm-memory init --g-claude --g-codex --g-antigravity

Also available: --g-cursor, --g-grok, --g-hermes, --g-opencode, --g-devin, --g-cline, --g-qwen, --g-kiro and --g-zed. Run without flags to install into your current project folder instead of home

Hand off to your AI companion. Tell your agent:

"Use the marm-init skill to set up MARM."

Interact: Your agent will handle the entire setup (Python/Docker, HTTP/STDIO, keys, and client configs) interactively right inside your chat.

Manual setup

Prefer to wire it up yourself:

Replace "agent" with your client’s CLI command (for example, claude, agy, or qwen). For Codex, use codex mcp add marm-memory --url http://localhost:8001/mcp instead.

If you are...	Start the server	Connect your MCP client
Solo developer / researcher	`marm-memory start`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Private local STDIO user	`marm-mcp-stdio`	`"agent" mcp add --transport stdio marm-memory-stdio marm-mcp-stdio`
Multiple agents sharing memory	`marm-memory start --profile swarm`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Private high-throughput swarm	`marm-memory start --profile swarm-max`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`
Trusted private lab/server	`marm-memory start --profile trusted`	`"agent" mcp add --transport http marm-memory http://localhost:8001/mcp`

⚡ Fastest HTTP Startup: Run marm-memory fast-start-http to spin up the local runtime, launch the console, and open it in your browser immediately.
🖥️ Web Console: Run marm-memory console to view the local UI app instantly (no Node.js required).
⚙️ Lifecycle Management: Manage the background daemon using status, logs --follow, restart, and stop.
💡 Quick Flags: Use --no-console or --no-browser to restrict startups. Run marm-memory --help for full command lists.

Why MARM Memory

Your AI forgets everything. MARM Memory doesn't.

marm-memory gives your agents a private, shared memory for the context that normally gets lost between chats: decisions, research, fixes, notes, and project history. Switch from Claude Code to Codex or Gemini without losing the context already gathered.

It brings three things together:

🧠 Core Memory (8 tools) stores conversations, notes, notebook entries, and summaries so they stay searchable.
💻 Code Graph (6 tools) maps your repository so agents can find symbols, follow code paths, and understand the project without rereading it all. Point it at a repo once and it keeps itself current as you work.
🧩 Concept Graph (2 tools) connects people, decisions, errors, and ideas from your stored memories, with links back to relevant code when available. It builds itself as you store memories.

All 16 tools work over HTTP and STDIO. Your agents share the same local memory across sessions instead of starting from scratch each time. The bundled Console App provides a local control plane for memory, graphs, code context, distillation, runtime controls, and the integrated terminal. Indexing a repository creates its independent Code Graph, which you can explore from Knowledge Graph → Code Explorer even before storing any memories.

How It Works

Layer	What it does	Why it matters
Memory model	Sessions, structured logs, notebooks, summaries, and semantic memories	Keeps project history searchable instead of trapped in one chat
Scale layer	SQLite WAL mode, connection pooling, serialized write queue, and HTTP rate-limit presets	Lets one server support solo use, multi-agent work, and swarm-style bursts
Intelligence layer	FTS filter, semantic re-rank, bounded semantic fallback, auto-classification, write-time consolidation, and compaction candidates	Keeps recall useful as memory grows instead of letting duplicates pile up
Code graph layer	Repo indexing, symbol lookup, call tracing, architecture overview, and change-impact analysis	Gives agents project structure without rereading the whole codebase
Concept graph layer	Entity and relationship extraction from stored memories, with links back into the code graph	Connects decisions, errors, tools, and people across sessions instead of leaving them as flat text
Token layer	Lightweight 8-tool core surface (16 total with bundled graph tools), semantic re-rank before retrieval, and write-time deduplication	Reduces tokens sent to the model on every recall and cost stays predictable as memory scales
Deployment layer	Pip, Docker, STDIO, HTTP, and managed `swarm`, `swarm-max`, and `trusted` profiles	Lets you run private local memory or shared multi-agent memory with the same MCP surface

See Performance & Scaling Benchmarks for retrieval latency, concurrency, and write-cost numbers, and Architecture & Internals for the mechanisms behind each layer.

MARM Console: Your Local Control Plane

Run marm-memory console to open the bundled web app at http://127.0.0.1:8002. It ships with MARM, needs no Node.js installation, stays on your machine, and works with the same local stores and MCP runtime your agents use.

Workspace	What it gives you
Memories and Knowledge Graph	Browse, filter, edit, and clean up memory, logs, notebooks, extracted concepts, duplicates, concept builds, and code links.
Indexed Projects and Project Explorer	Index local repositories, inspect architecture, impact, coverage, decisions, runtime traces, symbol search, and code-graph topology.
Code Context	Build one bounded view of task-ranked symbols, source, and related memory. An optional local model can answer from that same context, with its citations checked.
Distill	Turn transcripts into durable-memory proposals. Review, apply, or discard them with duplicate evidence visible.
System and Terminal	Manage runtime health, indexing, local-model settings, backups, diagnostics, and maintenance. The docked terminal provides a real local shell with persistent sessions and a searchable MARM command menu.
Connections	Set up MARM end to end in one place. Setup connects Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code, Codex CLI, Grok Build, Hermes Agent, OpenCode, Cline, Antigravity, Qwen Code, Devin, Kiro, and Zed over HTTP, STDIO, or Docker STDIO, tests each connection, and saves server settings to `~/.marm/settings.json`. Docker pulls, starts, and stops the MARM container and writes a compose file. Manual gives copy-ready config for each client and OS, every CLI command, and every HTTP endpoint.

Runtime CLI Commands

marm-memory is the local runtime manager installed with the Python package. These are the normal operational commands; use marm-memory --help for flags and command-specific examples.

Daily runtime work

marm-memory fast-start-http                # start HTTP, Console, and open the browser

marm-memory fast-start-http --client cursor # also connect one client (add --transport stdio for STDIO) marm-memory start # start or reuse the managed HTTP runtime marm-memory start --profile swarm # shared multi-agent preset marm-memory stop # stop the managed runtime safely marm-memory restart # restart the managed runtime marm-memory status # inspect runtime, database, queue, and graph status marm-memory logs --follow # follow bounded runtime logs marm-memory console # start or reuse the bundled local Console

Transports and setup

marm-memory http                           # run HTTP in the foreground

marm-memory stdio # run the strict local MCP STDIO transport marm-memory init # install the MARM skill into detected agents (project scan) marm-memory init --g-claude # install the skill into the home-folder claude directory marm-memory doctor # diagnose the local install marm-memory key init # create or reuse ~/.marm/.env without displaying the key marm-memory key path

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

Marm MCP Server

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

IMPORTANT

Table of Contents

Quick Start

Why MARM Memory

How It Works

MARM Console: Your Local Control Plane

Runtime CLI Commands