Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Add persistent memory to AI assistants. Store and recall info across conversations.
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。
MEMPHORA_API_KEY, MEMPHORA_USER_ID「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"memphora": {
"command": "uvx",
"args": [
"memphora-mcp"
],
"env": {
"MEMPHORA_API_KEY": "your-value",
"MEMPHORA_USER_ID": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memphora --env MEMPHORA_API_KEY=your-value --env MEMPHORA_USER_ID=your-value -- uvx memphora-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"memphora": {
"command": "uvx",
"args": [
"memphora-mcp"
],
"env": {
"MEMPHORA_API_KEY": "your-value",
"MEMPHORA_USER_ID": "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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"memphora": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"memphora-mcp"
],
"env": {
"MEMPHORA_API_KEY": "your-value",
"MEMPHORA_USER_ID": "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。
MEMPHORA_USER_ID env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7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 Memphora 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。
入力が必要なもの:MEMPHORA_API_KEY
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(0.1.3)がレジストリに届いたのは11 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。
Memphora MCP Server
Add persistent memory to Claude, Cursor, Windsurf, and other AI assistants using the Model Context Protocol (MCP).
This MCP server connects your AI assistant to Memphora, giving it the ability to:
# Using pip
pip install memphora-mcp
uvx memphora-mcp
Add to your Claude Desktop config file:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "memphora": { "command": "uvx", "args": ["memphora-mcp"], "env": { "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here", "MEMPHORA_USER_ID": "your_unique_user_id" } } } }
Close and reopen Claude Desktop. You should see the Memphora tools available!
Just tell Claude something about yourself:
You: "I work at Google as a software engineer"
Claude: [stores memory] "Got it! I'll remember that you work at Google as a software engineer."
You: "My favorite programming language is Python" Claude: [stores memory] "Noted! I'll remember that Python is your favorite programming language."
Ask Claude about things you've told it before:
You: "Where do I work?"
Claude: [searches memories] "You work at Google as a software engineer."
You: "What programming languages do I like?" Claude: [searches memories] "Your favorite programming language is Python."
Claude will automatically search your memories when relevant:
You: "Can you help me with some code?"
Claude: [searches memories for context] "Sure! Since you prefer Python and work at Google, I'll write this in Python following Google's style guide..."
| Tool | Description |
|---|---|
memphora_search | Search memories for relevant information |
memphora_store | Store new information for future recall |
memphora_extract_conversation | Extract memories from a conversation |
memphora_list_memories | List all stored memories |
memphora_delete | Delete a specific memory |
| Environment Variable | Description | Default |
|---|---|---|
MEMPHORA_API_KEY | Your Memphora API key | Required |
MEMPHORA_USER_ID | Unique identifier for your memories | mcp_default_user |
Add to your Cursor settings:
{
"mcp": { "servers": { "memphora": { "command": "uvx", "args": ["memphora-mcp"], "env": { "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here" } } } } }
Add to your Windsurf MCP configuration:
{
"mcpServers": { "memphora": { "command": "python", "args": ["-m", "memphora_mcp"], "env": { "MEMPHORA_API_KEY": "your_api_key_here" } } } }
# Clone the repo
git clone https://github.com/Memphora/memphora-mcp.git cd memphora-mcp
pip install -e ".[dev]"
export MEMPHORA_API_KEY="your_key"
python -m memphora_mcp
pytest tests/
MIT License - see LICENSE for details.