Mnemo

Name: Mnemo
Author: n24q02m

作者：n24q02mバージョン 2.21.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.n24q02m/mnemo

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimited.

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
入力が必要なもの：API_KEYS

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： API_KEYS

「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

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": {
    "mnemo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_KEYS": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add mnemo --env API_KEYS=your-value -- uvx mnemo-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": {
    "mnemo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_KEYS": "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": {
    "mnemo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "API_KEYS": "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

API_KEYS 秘密 env
Provider API keys (format: PROVIDER_API_KEY:key,...). Select models per task with EMBEDDING_MODELS / RERANK_MODELS / LLM_MODELS (CSV provider/model, order = litellm fallback); provider is inferred fr…

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 n24q02m 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7249件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7249件のうち78%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7249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

Mnemo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？

入力が必要なもの：API_KEYS

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（2.21.0）がレジストリに届いたのは10 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。

Mnemo MCP Server

Distribution & CLI: the repo and CLI are mnemo. The PyPI distribution is `n24q02m-mnemo` (install pip install n24q02m-mnemo / uvx n24q02m-mnemo). The MCP server remains available: run mnemo (or legacy mnemo-mcp).

mcp-name: io.github.n24q02m/mnemo

Persistent AI memory with hybrid search. Open, free, unlimited.

Sister projects from n24q02m (click to expand)

Project	Tagline	Tag
better-code-review-graph	Knowledge graph for token-efficient code reviews -- semantic search and call-...	MCP
better-drive	2-way Google Drive sync with .driveignore filter — rclone engine, Windows tray	Tooling
better-email-mcp	IMAP/SMTP email for AI agents -- read, send, organize folders, and manage att...	MCP
better-godot-mcp	Composite MCP server for Godot Engine -- 17 composite tools for AI-assisted g...	MCP
better-notion-mcp	Markdown-first Notion for AI agents -- pages, databases, blocks, and comments...	MCP
better-semantic-release	Drop-in python-semantic-release fork with built-in release-safety guards (orp...	Tooling
better-telegram-mcp	Telegram for AI agents -- messages, chats, media, and contacts across both bo...	MCP
better-workspace-mcp	Google Workspace MCP server (Docs/Drive/Calendar/Gmail/Sheets/Slides/Tasks/Ch...	MCP
claude-plugins	Claude Code plugin marketplace for the n24q02m MCP servers -- install web sea...	Marketplace
imagine-mcp	Image and video understanding + generation for AI agents -- across Gemini, Op...	MCP
jules-task-archiver	Chrome Extension for bulk operations on Jules tasks via batchexecute API -- a...	Tooling
mcp-core	Shared foundation for building MCP servers -- Streamable HTTP transport, OAut...	MCP
mnemo	Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimi...	MCP
fastretrieval	Multi-model retrieval runtime for ONNX/GGUF embeddings and reranking	Library
skret	Secrets without the server.	CLI
tacet	A self-distilling neuro-symbolic cascade that amortises LLM cost across knowl...	Tooling
web-core	Shared web infrastructure package for search, scraping, HTTP security, and st...	Library
wet-mcp	Open-source MCP server for AI agents: web search, content extraction, and lib...	MCP

Features
Quick install
Status
Documentation
Smithery
Tools
Security
Build from Source
CLI
Self-hosting (local HTTP instance)
Remote (HTTP mode)
Trust Model
License

Roadmap (current = Phase 3 / v2.x)

Phase rows below describe the pre-de-host design history (v1.x / early v2):

multi-provider LLM dispatch, GDrive/S3 passport sync, and Cloudflare

deployment were removed in the 2026-09 de-host. Current architecture:

one local SQLite store (WAL), per-task [models.*] provider cells

(OpenRouter pre-wired default), no embedded sync (backup = rclone).

Phase	Version	Status	Highlights
Phase 1	v1.x	Shipped	Typed `memory(action="capture")` (6 context_types + dedup) -- RRF (k=60) hybrid fusion + cross-encoder rerank + temporal decay -- importance x recency archive policy + restore -- Alembic migrations -- multi-provider LLM dispatch (pre-de-host) -- plugin trinity (recall-context + memory-commit skills, SessionStart + opt-in PostToolUse hooks)
Phase 2	v1.x+1	Shipped, partially removed	LLM-driven compression of older memories (kept, now via `[models.chat]` cell) + Passport sync (encrypted import/export bundle; removed 2026-09)
Phase 3	v2.0.0	Shipped (BREAKING)	Temporal knowledge graph -- bitemporal `valid_from` / `valid_to` columns -- entity resolution via embedding KNN -- `entity_search` / `entity_graph` / `history` actions -- `KG_AUTO_ENABLED` opt-in auto-extract on capture

Features

Hybrid retrieval -- FTS5 + vector search (sqlite-vec), fused via Reciprocal Rank Fusion (k=60), then re-ranked via the [models.rerank] provider cell (OpenRouter pre-wired default) with the local Fastretrieval Qwen3 cross-encoder as fallback, plus temporal decay and importance boost
Typed capture -- memory(action="capture") with 6 context_types (conversation/fact/preference/skill/task/decision), embedding-based dedup, and optional [models.chat]-cell compression + importance scoring
Knowledge graph -- Automatic entity extraction and relation tracking; top results boosted by graph proximity
Importance scoring + archive policy -- LLM-scored 0.0-1.0 importance; soft-archive when recency_factor * (1 - importance) > 1.0; restore action available
Auto-archive trigger -- Background sweep every Nth capture (default 100) -- no cron required
STM-to-LTM consolidation -- LLM summarization of related memories in a category
Duplicate detection -- Warns before adding semantically similar memories
Zero config -- Fastretrieval's built-in local registry resolves Qwen3 ONNX embedding + reranking, no API keys needed. Optional cloud calls go through per-task [models. ] provider cells (OpenAI-spec; OpenRouter pre-wired default)
Local-first storage -- one SQLite file (WAL) under ~/.mnemo/; backup and cross-machine migration = rclone outside the server (no embedded sync)
Plugin trinity -- Ships /recall-context + /memory-commit skills and SessionStart + opt-in PostToolUse hooks (see docs/ARCHITECTURE.md)
Proactive memory -- Tool descriptions and skills guide AI to save preferences, decisions, facts at the right moment
LLM compression -- Per-turn compression through the [models.chat] provider cell targets ~3x token reduction at >=0.9 fact retention; graceful skip when the cell is unconfigured (see docs/compression.md)
Temporal knowledge graph -- Bitemporal columns (valid_from / valid_to / superseded_by) on every memory + entity-resolution dedup (embedding KNN at default 0.85 cosine threshold) + audit trail (memory_audit table with prev/new state hashes) + new actions (entity_search / entity_graph / history / as_of) + opt-in KG_AUTO_ENABLED auto-extract on capture. BREAKING for clients that called memory.get expecting historical-inclusive results: pass as_of for time-travel; default now filters to current-state (valid_to IS NULL).

Quick install

# Method 1: Claude Code plugin (skills + hooks; connects to a running

mnemo HTTP instance -- start one per "Self-hosting" below)

/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins /plugin install mnemo@n24q02m-plugins

Method 2: run the HTTP server yourself and register the endpoint

uvx n24q02m-mnemo # serves http://127.0.0.1:8000/mcp by default claude mcp add --transport http mnemo http://127.0.0.1:8000/mcp

Method 3 (remote): point a client at an existing HTTP deployment

claude mcp add --transport http mnemo https:// /mcp

Install matrix (the server speaks Streamable HTTP only — there is no stdio transport post-de-host; see the Setup page for full steps):

Client	Install
Claude Code (plugin)	`/plugin marketplace add n24q02m/claude-plugins` then `/plugin install mnemo@n24q02m-plugins` (requires a running instance; see Self-hosting)
Claude Code (HTTP)	start the server (`uvx n24q02m-mnemo` or docker compose), then `claude mcp add --transport http mnemo http://127.0.0.1:8000/mcp`
Codex / Gemini CLI / Cursor / Windsurf	start the server, then register the `http:// : /mcp` HTTP endpoint in the client's MCP settings
Any MCP client	point it at the `/mcp` endpoint of a running instance (Streamable HTTP)

With auth = "token" or "multi" configured in mnemo-config/config.toml, send the token as a Bearer credential (--header "Authorization: Bearer " or the client's equivalent).

Comparison vs. peers

Feature	mnemo	Mem0	Letta	OpenMemory
Hybrid retrieval (FTS + vec)	yes (FTS5 + RRF + sqlite-vec)	yes	partial	yes
Cross-encoder rerank	yes (Fastretrieval Qwen3 local + `[models.rerank]` cell)	partial (Cohere only)	no	no
Temporal decay scoring	yes (exp half-life)	no	no	no
Importance boost in rank	yes (LLM 0.0-1.0)	no	no	no
Soft-archive + restore policy	yes (importance x recency)	no	no	no
Self-hostable (single SQLite file)	yes (zero ext deps)	partial (cloud-first)	yes (Postgres)	yes (Postgres + Qdrant)
LLM dispatch	yes (`[models.chat]` cell, any OpenAI-spec endpoint)	partial	yes	partial
Plugin trinity (skills + hooks)	yes (recall-context + memory-commit)	n/a	n/a	n/a
Cross-machine migration	yes (rclone backup/restore outside the server)	yes (cloud)	n/a	n/a
LLM compression on capture	yes ([models.chat] cell, ~3x at >=0.90 retention)	no	no	no
Bitemporal `valid_from` / `valid_to` queries	yes (`as_of` time-travel)	no	partial (events only)	no
Entity resolution via embedding KNN	yes (cosine threshold tunable)	no	no	no
Audit trail with state hashes	yes (`memory_audit` table)	no	no	no

Status

2026-09 -- De-host update

The Cloudflare D1/Vectori

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

Mnemo

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

Mnemo MCP Server

Table of contents

Roadmap (current = Phase 3 / v2.x)

Features

Quick install

mnemo HTTP instance -- start one per "Self-hosting" below)

Method 2: run the HTTP server yourself and register the endpoint

Method 3 (remote): point a client at an existing HTTP deployment

Comparison vs. peers

Status