プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Mindmap MCP Server

作者:ravi-labsバージョン 0.5.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.ravi-labs/mindmap-mcp-server

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Local-first memory & context-handoff across AI tools — capture in one, resume in another. No cloud.

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。

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

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

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": {
    "mindmap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ravi-labs/mindmap-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add mindmap -- npx -y @ravi-labs/mindmap-mcp-server

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": {
    "mindmap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ravi-labs/mindmap-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mindmap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@ravi-labs/mindmap-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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。

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 ravi-labs 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7251件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7251件のうち19%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7251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

Mindmap 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(0.5.0)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Node.js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。

🧠 Mind Map — MCP memory & context-handoff server

Ever lose the thread of a discussion across Claude Code, Claude Desktop, and your other AI tools? Mind Map is a small, local-first MCP server that acts as a shared memory layer across all your local MCP clients.

You capture context at the end of a session, and resume it in any other tool — no more re-explaining your project from scratch. Memory you stop using cools and decays gracefully into one-line traces (it's never silently deleted), so your shelf stays small and trustworthy instead of becoming another haystack.

Local-first by design. It runs on your machine; your memories are plain

files in ~/.mindmap that never leave your control. No account, no cloud, no

server to trust. Install once with npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server install.

_ChatGPT and other cloud/web clients are out of scope for now — they can't

reach a local server without a public endpoint, which conflicts with

local-first. See Future._

The idea in one loop

  1. Capture (effortless) — at the end of a discussion, save a portable summary.
  2. Resume (promote-on-reuse) — pull it forward in a new session. The act of reusing it is what promotes it to *trusted* memory. Throwaway sessions never get promoted, so they never clutter your shelf.
  3. Consolidate (automatic) — a background pass cools unused memory through tiers (🔥 hot → 🌤️ warm → ❄️ cold) and collapses cold items to a searchable one-line trace. The moat isn't storing things — it's forgetting well.
  4. Tidy (opt-in, gamified) — a *cleanliness score* rewards pruning, not hoarding.

Install (one command)

Once published to npm, the whole install is:

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server install

This auto-detects your local MCP clients (Claude Desktop, Cursor, Windsurf) and writes the config for you, and configures Claude Code via its CLI if present. Restart your client and Mind Map's tools are there. Preview first with npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server install --dry-run; undo with npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server uninstall.

Data lives in ~/.mindmap/ by default — override with the MINDMAP_DIR env var.

Manual setup (if you prefer)

Every client uses the same command — npx -y @ravi-labs/mindmap-mcp-server over stdio.

Claude Code:

claude mcp add mindmap -- npx -y @ravi-labs/mindmap-mcp-server

Claude Desktop — edit claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "mindmap": { "command": "npx", "args": ["-y", "@ravi-labs/mindmap-mcp-server"] } } }

Cursor / Windsurf / other clients — same command + args shape in that client's MCP config. Add an env block to relocate data:

{ "command": "npx", "args": ["-y", "@ravi-labs/mindmap-mcp-server"],

"env": { "MINDMAP_DIR": "/path/to/my/memory" } }

From source (development)
git clone https://github.com/ravi-labs/mindmap-mcp-server.git && cd mindmap-mcp-server

npm install && npm run build node dist/index.js install --local # points clients at this checkout

Using it day to day

Just talk naturally inside your AI tool — the model calls the right tool:

  • "Save this to mind map" → captures the current context
  • "Resume my work on \ " → pulls it back into a fresh session
  • "What's in my mind map?" / "Show my mind map health" → browse / score
  • "What do you know about how I work?" → reads your persona (see below)
  • "Brainstorm \ with me" → loads your prior thinking so ideas continue across tools
  • "Add this to my Goals" / "park this for later" → files it into a collection
  • "What apps did I start and never finish?" → auto-organizes your memory into collections
  • "Continue one of my unfinished projects" → pick one, and you're back in the right folder at the exact next step

Run npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server quickstart for the full getting-started guide.

Brainstorm across tools

Start an idea in Claude, keep going in Cursor — without re-explaining it. Mind Map is the shared memory; each tool brings its own brainstorming muscle. mindmap_brainstorm loads your persona and prior idea-threads on the topic, you brainstorm, and saving with kind: "brainstorm" lets it resume anywhere. A bundled brainstorm Skill (installed into ~/.claude/skills by install) wires the load → brainstorm → save flow for Claude.

Organize it your way — Collections

Mind Map always organizes automatically (recency tiers, source, topic, workspace). Collections are your own layer on top: named groups like 🎯 Goals, 🅿️ Parking Lot, ✅ Decisions — or anything you invent. Say *"add this to my Goals"* or *"park this"* in any tool, or use the dashboard's Organize tab.

Two things make collections more than folders:

  • Filing protects from decay. A memory in a pinned collection won't be forgotten while it's filed — parking something is a signal it matters. (An explicit "forget this" still wins.)
  • Every collection is a launcher. *"Continue one of my unfinished projects"* lists them — each with its 📂 workspace and *↳ where you left off* — pick one and mindmap_resume drops you back in: full topic context, right folder, exact next step.

Don't want to file things by hand? Auto-organize reads across *all* your sessions and proposes collections — it always looks for unfinished projects (started building, went cold, never shipped), Goals, Decisions, and parked ideas, plus anything you ask for (*"everything about billing"*). It only suggests; nothing is filed until you accept. Uses your own LLM if configured, otherwise a no-key heuristic.

Make capture automatic

For Claude Code, install adds a `SessionEnd` auto-capture hook — every substantive session is distilled into a memory automatically, so you never have to remember to save. It's deduped (resuming + re-ending updates in place) and skips trivial/automated sessions. Opt out with install --no-hook; it's removed cleanly by uninstall.

For other clients (or as a belt-and-braces nudge), add one line to your client's instructions (e.g. Claude Code's CLAUDE.md):

At the end of a substantive session, call mindmap_capture to save the context.

When I reference past work, call mindmap_resume first.

The tools are also described to encourage the model to do this proactively.

Bring in your past sessions

Import your existing Claude history into Mind Map — distilled, not raw dumps:

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server import --dry-run   # preview

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server import # apply

Covers Claude Code (CLI — full prompts), Cowork (title + opening message), VS Code Copilot (full prompts), and Cursor (chat titles + prompts); each memory is tagged by source. Filters: --source code|cowork|copilot|cursor, --project , --limit N. Imported memories keep their original dates, so old ones settle into cold traces automatically.

Imported memories capture the discussion (your prompts + the assistant's substantive answers), not just titles — for the transcript-backed sources (Claude Code, Cursor, Copilot). Re-run with --reimport to refresh existing memories in place after an upgrade.

Notes:

  • Cursor stores chats in a (often multi-GB) SQLite DB, read via Node's built-in SQLite — so Cursor import needs Node 22.5+ (other sources don't).
  • ChatGPT and Claude.ai web chats can't be imported — they live in the cloud, not local files. (A future "import from data-export file" is planned.)
Tidy up
npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server cleanup --dry-run   # preview

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server cleanup # apply

Removes automated/scheduled-task memories and collapses duplicate sessions. Anything you've promoted is always kept.

Persona — a profile every tool can read

Beyond individual discussions, Mind Map keeps a persona: a distilled, evolving profile of *how you work* — your stack, style, communication preferences, and constraints — so any tool can apply it and stop re-asking the same setup questions. It's separate from your discussion memories.

  • Declared facts: tell a tool *"I prefer concise, code-first answers"* and it calls mindmap_persona_set. High confidence, yours, editable.
  • Inferred facts: mindmap_persona_learn derives recurring signals from your existing memories. No LLM needed (keyword heuristic); richer if you enable one.
  • Tools call mindmap_persona at the start of a session and apply what's there.

Add this to your client's instructions so it happens automatically:

At the start of a session call mindmap_persona and apply it. When I state a

durable preference, call mindmap_persona_set.

Own your context

A memory you can't extract, inspect, or carry isn't a memory you own. Three features make Mind Map's memory genuinely yours:

Memory Passport — export everything to one portable, open file, and pull your context *out of the walled gardens*:

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server passport export                 # → ~/mindmap-passport-<date>.json

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server passport import # from another machine npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server passport import-chatgpt conversations.json # your ChatGPT export npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server passport import-claude conversations.json # your Claude.ai export

The cloud chats can't be reached live from a local server — but their data export files are yours, and this imports them as distilled memories.

Glass-box memory — see exactly what's stored and why:

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server audit

Every memory shows its provenance (where it came from), trust (how many times you reused it), and decay forecast (when it fades to a one-line trace). In the dashboard, each memory has a one-click Forget. Unlike opaque vector stores, nothing about your memory is hidden from you.

Persona projection — write your persona into each tool's own config, so even non-MCP tools know how you work:

npx @ravi-labs/mindmap-mcp-server persona-sync          # Claude, Cursor, Copilot, Windsurf

It edits only a managed block ( …:end), so your own content is never touched.

Optional: bring your own LLM key

Mind Map runs fully without any LLM — every feature has a no-LLM path. If you *want* smarter persona inference and topic-graph labels, plug in your own provider (anthropic, openai, google, or local ollama). It's opt-in and graceful: no key, or a failed call, simply falls back to the no-LLM path, and any cost notes are rough estimates — never a bill.

Mind Map never stores your API key. It saves only the provider + model name in ~/.mindmap/llm.json; the key is read from an environment variable at call time. You set the key; Mind Map just reads it.

Smarter search (optional). Search is BM25 out of the box — no LLM needed. With an embeddings-capable provider (OpenAI, Google, or Ollama — Anthropic has no embeddings API), build a local embedding cache for hybrid search (BM25 fused with semantic similarity via reciprocal rank fusion):

npx @ravi-labs/mi

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

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