Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Persistent memory for Claude via weighted, interconnected knowledge nodes.
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。
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": {
"adaptive-memory-graph": {
"command": "uvx",
"args": [
"adaptive-memory-graph"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add adaptive-memory-graph -- uvx adaptive-memory-graphプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"adaptive-memory-graph": {
"command": "uvx",
"args": [
"adaptive-memory-graph"
]
}
}
}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": {
"adaptive-memory-graph": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"adaptive-memory-graph"
]
}
}
}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。
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6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 raskolnikovdd 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。
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。
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(1.1.1)がレジストリに届いたのは8 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。
An MCP server plugin that gives Claude persistent, intelligent memory across sessions. It stores knowledge as weighted, interconnected nodes in a graph that evolves through conversation — nodes that get used gain weight, unused ones decay and eventually archive.
Works with Claude Code and Claude Desktop.
pip install adaptive-memory-graph
Or with uv:
uv pip install adaptive-memory-graph
claude mcp add adaptive-memory-graph -s user -- amg-server
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "adaptive-memory-graph": { "command": "amg-server" } } }
Config file location:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json| Tool | Description |
|---|---|
amg_load_index | Load lightweight graph index at session start |
amg_expand_branch | Fetch full node content when contextually relevant |
amg_get_connected_nodes | Find related nodes across domains |
amg_log_session | Log session summary at conversation end |
amg_update_graph | Process pending logs and apply weight decay |
amg_export_report | Generate human-readable graph summary |
amg_manual_adjust | Boost, decay, archive, or delete nodes |
amg_add_node | Add new nodes to the graph |
amg_search_nodes | Search nodes by title, summary, tags, or content |
amg_list_chat_sessions | List available Claude Code chat sessions for review |
amg_read_chat_session | Read a chat session's conversation content |
amg_load_index to get a lightweight summary of your memory graphNodes are stored as encrypted JSON on disk (~/.amg/graph.json.enc). The encryption key is stored in your macOS Keychain.
MIT