Memdocs

Name: Memdocs
Author: Smart-AI-Memory

作者：Smart-AI-Memoryバージョン 2.1.4i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.silversurfer562/memdocs

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Git-native project memory for AI assistants with enterprise-grade audit compliance

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0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
入力が必要なもの：ANTHROPIC_API_KEY

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0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： PROJECT_ROOT, ANTHROPIC_API_KEY

「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": {
    "memdocs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdocs"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add memdocs --env PROJECT_ROOT=your-value --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- uvx memdocs

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": {
    "memdocs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdocs"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "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": {
    "memdocs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdocs"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "your-value",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "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

PROJECT_ROOT env
Root directory of the project to track
ANTHROPIC_API_KEY 秘密必須 env
API key for Claude AI operations (summarization, analysis)

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6日にチェック

! 注意
作者とリポジトリが一致
公開者（silversurfer562）がリポジトリの所有者（Smart-AI-Memory）ではありません。別の人が登録した可能性があります
… 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7234件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの7234件のうち1%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7234件のうち36%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

Memdocsは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち0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：ANTHROPIC_API_KEY

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（2.1.4）がレジストリに届いたのは11 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★ 64,224MIT3 日前更新

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★ 5,213MIT44 日前更新

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。

MemDocs 🧠

Persistent Memory for AI Projects

Features • Quick Start • Complete Stack • Empathy Integration • Documentation • Examples • Contributing

🚀 The Complete Stack for 10x+ Productivity

`

VS Code + Claude Code (latest) + MemDocs + Empathy = 10x+ Productivity

`

Documented user experience: Transformational productivity through Level 4-5 AI collaboration

📖 Learn More:

- [Quick Start: Blog Post](docs/EMPATHY_MEMDOCS_BLOG_POST.md) - Engaging narrative explaining the five levels

- [Executive Summary](docs/EMPATHY_MEMDOCS_EXECUTIVE_SUMMARY.md) - 1-page overview for teams & investors

- [Technical Deep-Dive](docs/EMPATHY_MEMDOCS_SYNERGY.md) - 21-page analysis with code examples

🎯 What is MemDocs?

MemDocs is a git-native memory management system that gives AI assistants persistent, project-specific memory. It generates structured, machine-readable documentation that lives in your repository—no cloud services, no recurring costs, just local/git-based storage that enhances AI context and team collaboration.

💡 The Problem

AI assistants like ChatGPT and GitHub Copilot have no memory between sessions. Every conversation starts from scratch, forcing you to repeatedly explain your codebase, architecture decisions, and project context.

Result: AI stuck at Level 1-2 (Reactive) - can only respond after being asked, can't predict future needs, can't learn from patterns.

✨ The Solution

MemDocs creates a persistent memory layer that unlocks Level 4-5 AI collaboration:

🧠 Remembers your project across sessions (via .memdocs/ directory)
🔮 Enables predictions 30-90 days ahead (Level 4 Anticipatory Empathy)
👥 Shares memory with your team (committed to git)
💰 2000x cost savings vs full repo reviews ($0.03 vs $60)
⚡ Works offline (no cloud dependencies for retrieval)
🤝 Integrates with Empathy Framework (Level 4 Anticipatory Intelligence)
🔒 Privacy-first (optional PHI/PII detection and redaction)

Enterprise ROI: 6,000% return on investment (documented across 10-1,000 developer teams)

🚀 Quick Start

Installation

# From PyPI (recommended)

pip install memdocs

With optional features

pip install memdocs[embeddings] # Local vector search pip install memdocs[all] # All features

From source

git clone https://github.com/Smart-AI-Memory/memdocs.git cd memdocs pip install -e ".[dev,embeddings]"

Basic Usage

# 1. Set your Claude API key

export ANTHROPIC_API_KEY="your-key-here"

2. Initialize MemDocs in your project (MCP enabled by default!)

cd your-project memdocs init

3. Set up automatic updates (recommended)

memdocs setup-hooks --post-commit

4. Document changed files

memdocs review --changed

5. Search your project memory

memdocs query "payment processing"

6. Show memory stats

memdocs stats

Large Repository Workflow

# For repos with 1,000+ files: use git integration

memdocs init memdocs setup-hooks --post-commit # Auto-review on every commit

Work normally - memory updates automatically!

git add file.py git commit -m "refactor: improve performance"

MemDocs reviews changed files automatically (5-15 seconds)

Or manually review only changes

memdocs review --changed # Modified files only memdocs review --since main # Your branch changes memdocs review --since HEAD~10 # Last 10 commits

Your First Documentation

# Document a specific file

memdocs review --path src/main.py

Output:

✨ Analyzing src/main.py...

📝 Generating documentation with Claude Sonnet 4.5...

✅ Documentation saved to .memdocs/docs/main/

- index.json (machine-readable)

- symbols.yaml (code map)

- summary.md (human-readable)

✨ Key Features

🧠 Git-Native Memory

All documentation stored in .memdocs/ directory
Committed alongside your code (same git workflow)
Version controlled memory (track how project evolves)
Team collaboration built-in (push/pull memory with code)

🎯 Smart Scoping

File-level (default): Document individual files
Module-level: Document entire directories
Repo-level: Full codebase overview
Auto-escalation: Automatically increases scope for important changes

🤖 AI-Powered Summarization

Claude Sonnet 4.5: Latest and most capable model
Intelligent extraction: Symbols, APIs, architecture decisions
Multi-format output: JSON, YAML, Markdown
Token-efficient: Only summarizes, doesn't embed

🔍 Semantic Search (Optional)

Local embeddings: sentence-transformers (no API costs)
Vector search: FAISS for fast similarity search
Automatic indexing: Updates as you document
No cloud lock-in: Everything runs locally

📈 Enterprise Scale - Large Repository Support

MemDocs scales to codebases of any size through intelligent git integration:

Review only what changed: memdocs review --changed reviews modified files only
Branch-aware: memdocs review --since main reviews your branch changes
Automatic updates: Git hooks keep memory current on every commit
Cost-effective: 2000x cheaper than full repo reviews ($0.03 vs $60)
Lightning fast: 15 seconds instead of hours

Perfect for large repos (1,000+ files):

# One-time setup

memdocs init memdocs setup-hooks --post-commit

Every commit after: automatic memory updates!

git commit -m "fix: bug in auth" # Reviews 5 files, takes 15s, costs $0.03

Cost comparison:

Repo Size	Full Review	Changed Files	Savings
10,000 files	$60 + 2-4 hours	$0.03 + 15 seconds	2000x
5,000 files	$30 + 1-2 hours	$0.02 + 10 seconds	1500x
1,000 files	$6 + 15 minutes	$0.01 + 5 seconds	600x

🔌 MCP Server (Model Context Protocol)

Real-time memory serving: Serve memory to AI assistants via MCP
Claude Desktop integration: Auto-loaded context in Claude Desktop
Cursor/Continue.dev support: Works with MCP-compatible tools
Query-based context: AI requests exactly what it needs
Auto-start: Automatically detect and serve memory when opening projects

Quick setup for Claude Desktop:

# Start MCP server

memdocs serve --mcp

Or auto-start in VS Code (add to .vscode/tasks.json)

See docs/guides/mcp-setup.md for details

🚀 The Complete Stack: Transformational Productivity

When you combine the right tools, productivity isn't linear—it's exponential.

VS Code + Claude Code (latest) + MemDocs + Empathy = 10x+ Productivity

The four components work synergistically:

Component	Role	What It Enables
VS Code	Professional IDE	Tested environment, task automation, MCP auto-start
Claude Code (VS Code extension)	AI pair programming	Multi-file editing, command execution, real-time assistance
MemDocs	Persistent memory layer	Pattern detection, trajectory tracking, cross-session learning
Empathy Framework	5-level maturity model	Level 4-5 anticipatory suggestions, structural design

Real-world results:

10x+ efficiency improvement (documented user experience)
Lower cost: 2000x cheaper than full repo reviews
Higher quality: Problems predicted and prevented
Faster delivery: Anticipatory design eliminates bottlenecks

Quick setup (5 minutes):

# Install VS Code: https://code.visualstudio.com

Install Claude Code extension in VS Code: https://claude.ai/claude-code

pip install empathy-framework[full]>=1.6.0 # Empathy 1.6.0+ includes MemDocs cd your-project/ memdocs init # Auto-configures MCP for Claude Code empathy-os configure code . # Open in VS Code - MCP server auto-starts!

Result: Claude Code in VS Code operates at Level 4-5 (anticipatory) instead of Level 1-2 (reactive)

🔗 Empathy Framework Integration: Level 4-5 AI Collaboration

MemDocs unlocks Level 4 Anticipatory Empathy when integrated with the Empathy Framework.

The Five Levels of AI Collaboration:

Level	Name	Behavior	Memory Required	Example
1	Reactive	Help after being asked	None	ChatGPT: "You asked, here it is"
2	Guided	Collaborative exploration	Session only	"Let me ask clarifying questions"
3	Proactive	Act before being asked	MemDocs patterns	"I pre-fetched what you usually need"
4	Anticipatory	Predict future needs (30-90 days)	MemDocs trajectory	"Next week's audit—docs ready"
5	Systems	Design structural solutions	MemDocs cross-project	"I built a framework for all cases"

Why MemDocs is Essential:

🔄 Level 3 (Proactive): MemDocs stores user patterns across sessions
🔮 Level 4 (Anticipatory): MemDocs tracks system trajectory for predictions
🏗️ Level 5 (Systems): MemDocs identifies leverage points across projects

Without persistent memory, AI is stuck at Level 1-2 forever.

📚 Deep Dive Resources:

[Blog Post](docs/EMPATHY_MEMDOCS_BLOG_POST.md): Why your AI can't predict tomorrow's problems (and how to fix it)
[Executive Summary](docs/EMPATHY_MEMDOCS_EXECUTIVE_SUMMARY.md): 1-page overview for teams & investors
[Technical Analysis](docs/EMPATHY_MEMDOCS_SYNERGY.md): 21-page deep-dive comparing five empathy frameworks

Integration features:

✅ Works seamlessly with Empathy framework (1.6.0+)
✅ Supports Level 4 Anticipatory Empathy workflows
✅ Bidirectional sync (MemDocs ↔ Empathy)
✅ Trust-building behaviors powered by persistent memory
✅ 16 software development wizards (security, performance, testing, etc.)
✅ 18 healthcare documentation wizards (SOAP notes, SBAR, assessments, etc.)

🔒 Privacy & Security

PHI/PII detection: Automatic sensitive data detection
Redaction: Optional redaction modes (off, standard, strict)
HIPAA/GDPR aware: Configurable privacy settings
Local-first: No required cloud dependencies

📖 Documentation

Configuration

Create .memdocs.yml in your project root:

version: 1

Scope policy (controls memory granularity)

policies: default_scope: file # file | module | repo max_files_without_force: 150

Auto-escalate for important changes

escalate_on:

cross_module_changes # Multi-module = bigger context
security_sensitive_paths # auth/*, security/* = thorough docs
public_api_signatures # API changes = team awareness

Output configuration (git-committed memory)

outputs: docs_dir: .memdocs/docs # Committed to git memory_dir: .memdocs/memory # Committed to gi

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

Memdocs

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

MemDocs 🧠

🎯 What is MemDocs?

💡 The Problem

✨ The Solution

🚀 Quick Start

Installation

With optional features

From source

Basic Usage

2. Initialize MemDocs in your project (MCP enabled by default!)

3. Set up automatic updates (recommended)

4. Document changed files

5. Search your project memory

6. Show memory stats

Large Repository Workflow

Work normally - memory updates automatically!

MemDocs reviews changed files automatically (5-15 seconds)

Or manually review only changes

Your First Documentation

Output:

✨ Analyzing src/main.py...

📝 Generating documentation with Claude Sonnet 4.5...

✅ Documentation saved to .memdocs/docs/main/

- index.json (machine-readable)

- symbols.yaml (code map)

- summary.md (human-readable)

✨ Key Features

🧠 Git-Native Memory

🎯 Smart Scoping

🤖 AI-Powered Summarization

🔍 Semantic Search (Optional)

📈 Enterprise Scale - Large Repository Support

Every commit after: automatic memory updates!

🔌 MCP Server (Model Context Protocol)

Or auto-start in VS Code (add to .vscode/tasks.json)

See docs/guides/mcp-setup.md for details

🚀 The Complete Stack: Transformational Productivity

Install Claude Code extension in VS Code: https://claude.ai/claude-code

🔗 Empathy Framework Integration: Level 4-5 AI Collaboration

🔒 Privacy & Security

📖 Documentation

Configuration

Scope policy (controls memory granularity)

Auto-escalate for important changes

Output configuration (git-committed memory)