Global Agent Memory

Name: Global Agent Memory
Author: ozankasikci

作者：ozankasikciバージョン 0.1.6i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.ozankasikci/global-agent-memory

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Shared, project-aware memory for Claude Code, Codex, and other agents with human review.

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": {
    "global-agent-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add global-agent-memory -- uvx global-memory-mcp

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": {
    "global-agent-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "global-agent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "global-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 ozankasikci 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7271件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7271件のうち22%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7271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

Global Agent Memory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（0.1.6）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。

Global Agent Memory

Local-first, project-aware, durable memory for Claude Code, Codex, and other

MCP-compatible agents.

Global Agent Memory gives multiple coding agents one shared, reviewable memory without handing control of your knowledge base to a hosted service. Markdown files are canonical, a hybrid local MCP runtime is the public agent interface, and the dashboard lets a human approve, edit, protect, or remove what agents remember. Agent commands work without a background server. The authenticated localhost server starts on demand for the dashboard and can optionally run continuously for live file watching and shared embedding work.

One Vault. Multiple agents. Human-controlled memory.

Quick start · Obsidian Vault · Dashboard · How it works · Security · MCP contract · Documentation

Why Global Agent Memory?

Coding agents are useful inside a session, but important context is often lost between sessions or fragmented across individual clients. Global Agent Memory provides a durable layer for knowledge such as:

architectural decisions and project conventions;
verified workflows and operational runbooks;
recurring problems and their proven solutions;
project preferences, entities, and handoff summaries;
bounded context for a new task or agent session.

Agents propose memories as candidates. A human reviews them before they become durable, controls their visibility, and can later update, supersede, archive, or hard-delete them.

How it compares

Approach	Shared across agents	Human-reviewable	Project-aware	Owner-controlled access	Portable source of truth
`CLAUDE.md` / `AGENTS.md`	Limited	✓	✓	—	✓
Basic memory MCP	✓	Varies	Varies	Varies	Varies
Hosted agent memory	✓	Varies	✓	Provider-defined	—
Global Agent Memory	✓	✓	✓	✓	Markdown

Use project instruction files for compact rules that always belong in a prompt. Use Global Agent Memory when knowledge should be searchable, shared between clients, reviewed by a person, updated over time, or hidden behind explicit permission.

Highlights

Shared across agents — Claude Code, Codex, and other MCP clients use the same service and immutable memory IDs.
Project-aware by default — Git roots, remotes, aliases, and the project registry keep retrieval scoped to the active project.
Markdown is canonical — the Vault remains readable, portable, backup-friendly, and usable with Obsidian.
Human review workflow — agents create candidates; owners approve, edit, reject, or resolve conflicts in the dashboard.
Protected and sealed memory — sensitive knowledge can be excluded from ordinary retrieval and placed behind owner-controlled access.
Hybrid local search — SQLite FTS5 provides keyword retrieval; optional Ollama embeddings and sqlite-vec add semantic ranking.
Offline-friendly — keyword search and lifecycle operations continue when Ollama is unavailable.
Rebuildable generated state — SQLite, FTS, vectors, queues, and caches can be recreated from Markdown.
Frozen MCP V1 contract — tools, resources, prompts, envelopes, and compatibility rules are versioned in the repository.
No required background server: Claude Code, Codex, and CLI commands fall back to the same MCP application services in-process when the optional daemon is offline.
Local security boundary: when the dashboard or HTTP MCP is active, the server binds to 127.0.0.1 and requires a generated bearer token stored outside the Vault.

Built for real project vaults

The opt-in performance suite creates 10,000 synthetic memories and exercises the same indexing and retrieval paths used by both runtime modes. On the recorded macOS ARM64 baseline, a full rebuild takes 36.5 seconds, warm keyword search P95 is 56 ms, warm hybrid search P95 is 76 ms, and incremental stdio proxy overhead is 1.5 ms. Results vary by machine; the changed-note, search, and proxy budgets run as regression gates. See the methodology and complete baseline.

Three surfaces, one memory system

Global Agent Memory is more than an MCP server. Agents, owners, and knowledge workers use the same canonical memories through three purpose-built surfaces:

Surface	Designed for	What it provides
MCP	Claude Code, Codex, and other agents	Project-aware context, search, candidate creation, safe updates, lifecycle actions, and permission requests through a frozen V1 contract
Obsidian Vault	Reading, writing, linking, and long-term knowledge ownership	Portable Markdown and YAML, templates, native Bases views, project overview hubs, wikilinks, backlinks, graph navigation, and direct-edit synchronization
Local dashboard	Fast owner review and administration	Candidate approval and editing, conflict comparison, visibility classification, protected-access decisions, search, projects, activity, backups, and system health

The Vault is the durable source of truth. The dashboard is a complementary control plane, and the MCP interface is the safe automation layer used by agents. You can use Obsidian, the dashboard, or both without creating separate copies of your memory.

Dashboard at a glance

Real dashboard UI with synthetic Atlas project data. No private Vault content is shown.

Quick start

This is the shortest path to persistent memory for Claude Code, Codex, and other MCP clients. The guided installer creates the local service, Obsidian-compatible Vault, dashboard, MCP registrations, and agent skills together.

Requirements

macOS or Linux
Python 3.12 or newer
uv
Claude Code or Codex for the managed client integrations
Optional: Obsidian for browsing the Markdown Vault
Optional: Ollama for semantic retrieval

1. Install

uv tool install global-memory-mcp

To install the latest unreleased source, use uv tool install git+https://github.com/ozankasikci/global-agent-memory.git. For a local checkout, use uv tool install ..

2. Run guided setup

global-memory setup

Setup shows one plan and asks once before it changes anything. It initializes the local Vault, creates the protected token, detects Claude Code and Codex, installs their MCP integrations and skills, verifies healthy clients, and opens the dashboard. Opening the dashboard starts its authenticated localhost server on demand. The command is idempotent, so running it again repairs or updates managed components without replacing unrelated client configuration.

Use flags when you need a non-default setup:

# Non-interactive installation

global-memory setup --yes

Choose a different Vault on first setup

global-memory setup --vault "$HOME/Memory"

Install only one client, or no client yet

global-memory setup --clients claude-code global-memory setup --clients none

Optional: install an always-on native service for live watching and shared indexing

global-memory setup --service

Preview without changing files or services

global-memory setup --dry-run

3. Use the installed agent shortcuts

Setup installs five basic shortcuts for each detected client:

Shortcut	Purpose
`gam-context`	Load project-aware context for a task
`gam-search`	Find a decision, fact, error, convention, or solution
`gam-remember`	Propose explicitly supplied durable knowledge as a candidate
`gam-review`	Show the candidate queue without changing it
`gam-dashboard`	Open the authenticated dashboard

In Claude Code, invoke them directly, for example /gam-context fix the upload retry bug. In Codex, type /skills and choose one, or mention it directly, for example $gam-context fix the upload retry bug.

4. Open the dashboard again

global-memory dashboard

You can also ask a connected agent:

Open the Global Agent Memory dashboard.

The agent calls memory_dashboard_open and opens the same authenticated local dashboard.

Manual installation and repair

The individual commands remain available for advanced setups and troubleshooting:

global-memory init --vault "$HOME/Documents/Global Agent Memory"

global-memory daemon install-service --kind launchd # use systemd on Linux global-memory integrations install all global-memory integrations verify all global-memory doctor

Using it with an agent

After integration, you normally describe your intent instead of running memory commands manually.

Retrieve context before work

Before you start, load the relevant memory for this project and summarize the

conventions and recent decisions.

Propose a durable memory

Remember that production ARM64 binaries must be built locally and uploaded to the

server. Add it as a project convention with the deployment discussion as evidence.

The agent creates a candidate. Nothing becomes active until it is approved.

Update existing knowledge

Find the deployment memory and update it with the new health-check command. Do not

create a duplicate.

Open the review surface

Open the memory dashboard so I can review the candidates.

The shared integration skill teaches supported agents when to retrieve, propose, update, and avoid duplicating memory.

Obsidian Vault

The configured Obsidian Vault is the human-readable, durable source of truth—not an export of an opaque database. Every managed memory is a normal Markdown file with YAML properties, a stable memory ID, lifecycle metadata, and project-aware links.

Initialization adds an Obsidian workspace without replacing your existing files:

templates for decisions, facts, solutions, conventions, preferences, entities, references, session summaries, and project overviews;
native Bases views for the candidate review queue, active knowledge, recent updates, decisions by project, verified solutions, and lifecycle history;
project overview hubs that embed project memories and remain stable as notes move through candidate, active, rejected, superseded, or archived folders;
wikilinks and reciprocal supersession links for backlinks and graph navigation;
request-time synchronization, so ordinary content and descriptive-property edits made in Obsidian become searchable without a background service;
optional watcher synchron

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

Global Agent Memory

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

Global Agent Memory

Why Global Agent Memory?

How it compares

Highlights

Built for real project vaults

Three surfaces, one memory system

Dashboard at a glance

Quick start

Requirements

1. Install

2. Run guided setup

Choose a different Vault on first setup

Install only one client, or no client yet

Optional: install an always-on native service for live watching and shared indexing

Preview without changing files or services

3. Use the installed agent shortcuts

4. Open the dashboard again

Manual installation and repair

Using it with an agent

Retrieve context before work

Propose a durable memory

Update existing knowledge

Open the review surface

Obsidian Vault