Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Free RAM on Windows with the user's own Mem Reduct via its clean hotkey, without admin prompts.
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。
MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN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。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memreduct --env MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN=your-value -- npx -y memreduct-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": {
"memreduct": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memreduct-mcp"
],
"env": {
"MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN": "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": {
"memreduct": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memreduct-mcp"
],
"env": {
"MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN": "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。
MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN 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 RepressedAlliance 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(0.1.1)がレジストリに届いたのは4 日前です。
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Node.js, MCPB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。
Let AI agents (Claude Code, Codex, Cursor, Claude Desktop…) free RAM on Windows with your own [Mem Reduct](https://github.com/henrypp/memreduct), so a model, render or build that needs memory right now can get it, without admin prompts and without dialogs to click away.
中文说明
AI agents on Windows run long jobs on their own: builds, model inference, renders, many sessions and MCP servers side by side. Memory fills up along the way, and an agent has no way to give it back: idle sessions keep their pages resident, and trimming other programs' memory needs administrator rights the agent doesn't have. Mem Reduct can do it, but only when a person clicks it.
memreduct-mcp closes that gap: the Mem Reduct you already run cleans at the moments an agent needs it, and the agent is told what happened.
Mem Reduct already runs elevated in your tray. This server presses Mem Reduct's clean memory hotkey. Windows delivers registered hotkeys to the elevated Mem Reduct even from an unelevated agent, so no UAC prompt, scheduled task or admin service is involved. The server then waits until Mem Reduct records the clean (StatisticLastReduct in its ini) and measures available RAM before and after.
A hotkey clean shows no confirmation and no modal dialog. That is why this server does not use memreduct.exe -clean: the command line always ends with a message box that someone has to click.
This project does not include Mem Reduct. Mem Reduct is GPL-3.0 software by Henry++; this server only presses its hotkey.
Agents can't feel memory pressure, and written guidance alone isn't enough: in a 14-hour video job, an agent with this server's instructions never cleaned on its own, while the PC spent 75 minutes under 1 GB available. So in Claude Code the plugin also ships hooks, which run at each agent step:
| Moment | What happens |
|---|---|
| Before heavy work (subagents, workflows, background jobs, builds, renders), under 25% available | Cleans first. Measured gains fade within minutes under load, so this is the moment that counts. |
| A tool fails with an out-of-memory error (not GPU memory) | Cleans and tells the agent a retry is reasonable. |
| Under 15% for at least 30 seconds | Tells the agent the figures and the largest processes. Once per session, again after recovery or after 15 minutes. |
| Under 6% | Cleans at the next step. |
| Low again within 5 minutes of a clean | Doesn't clean again. Tells the agent the clean didn't hold, so it should lower parallelism, wait, or tell you. |
All sessions share one lock and cooldown. Hooks only run while an agent is working, so for the hours when none is, also set Mem Reduct's own *clean when usage is above* to about 92%.
Set MEMREDUCT_MCP_NEED_PCT, MEMREDUCT_MCP_WARN_PCT, MEMREDUCT_MCP_CRITICAL_PCT or MEMREDUCT_MCP_REARM_PCT to change the thresholds, and MEMREDUCT_MCP_HOOKS=off to turn the hooks off. What the hooks did is logged to %USERPROFILE%\.memreduct-mcp\hook-log.jsonl (memory figures, tool names and session ids only).
Other clients get the tools and the server's instructions, and no hooks yet, so whether the agent cleans on its own is up to the agent.
| Tool | What it does |
|---|---|
memory_status | Total, available and committed RAM, plus the largest processes. Read-only. |
clean_memory | Triggers a Mem Reduct clean and returns available RAM before and after, freedMB, and Mem Reduct's own figure when its result log is on. Optional needed_mb skips the clean when that much is already free. Has a cooldown (default 120 s, env MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN). |
memreduct_setup_check | Says whether Mem Reduct is installed, running and has the hotkey enabled, and what to fix if not. |
clean_memory then also returns the amount Mem Reduct itself reports (memreductReported), so you don't have to trust the server's own measurement./plugin marketplace add RepressedAlliance/memreduct-mcp
/plugin install memreduct@memreduct-mcp
The server is on npm as memreduct-mcp:
codex mcp add memreduct -- npx -y memreduct-mcp
The server itself tells Codex when to clean. For the longer version Claude Code gets, also copy skills/memreduct/SKILL.md to %USERPROFILE%\.codex\skills\memreduct\SKILL.md (optional; new Codex sessions pick it up).
In clients configured with JSON (Cursor, Windsurf, Claude Desktop and others), add:
{
"mcpServers": { "memreduct": { "command": "npx", "args": ["-y", "memreduct-mcp"] } } }
Download memreduct-mcp.mcpb from Releases and open it, or drag it onto Claude Desktop's Settings > Extensions page. The cooldown can be changed in the extension's settings.
Clone the repository; dist/index.cjs is a self-contained bundle with no npm install needed. Use command node with argument C:\path\to\memreduct-mcp\dist\index.cjs.
Only at the right moment. Cleaning trims every program's working set and drops the standby cache, so available RAM jumps. How much depends on how much idle memory programs are holding. On a 16 GB test laptop, a process holding 6 GB of idle memory brought available RAM down to 3.6 GB; one clean_memory call brought it back to 10.9 GB (Mem Reduct's log: "Cleanup (Hotkey), 7.72 GB"). Right after a previous clean, with 10 GB already free, the same call freed under 1 GB.
Idle agent sessions are where it holds up best. With 8 long-lived Claude Code sessions (40 processes with their MCP servers) left idle after some work, one clean took their working set from 2.81 GB to 0.42 GB, and five minutes later they were at 1.02 GB. Their commit charge stayed at about 4 GB: cleaning frees physical RAM, it does not end processes or lower the commit charge.
Programs read those pages back from disk when they touch them again, so cleaning does not make a PC faster in general. It helps when a memory-hungry job is about to start and won't fit. The tool's cooldown and the bundled skill steer agents toward that use and away from cleaning on a schedule.
clean_memory then reports cleaned: false with a hint.npm install
npm run build # bundles src/ into dist/index.cjs npm test # end-to-end: starts the server and really cleans memory npm run test:policy # the hooks' decisions, without touching memory npm run pack:mcpb # builds memreduct-mcp.mcpb for Claude Desktop
MIT