Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.
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。
MEMORY_DB_PATH, MARKDOWN_SOURCE, MEMORY_PORT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": {
"memory-engine": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add memory-engine --env MEMORY_DB_PATH=your-value --env MARKDOWN_SOURCE=your-value --env MEMORY_PORT=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_DB_PATH -e MARKDOWN_SOURCE -e MEMORY_PORT ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3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": {
"memory-engine": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "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": {
"memory-engine": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_DB_PATH",
"-e",
"MARKDOWN_SOURCE",
"-e",
"MEMORY_PORT",
"ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
],
"env": {
"MEMORY_DB_PATH": "your-value",
"MARKDOWN_SOURCE": "your-value",
"MEMORY_PORT": "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。
MEMORY_DB_PATH envMARKDOWN_SOURCE envMEMORY_PORT 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 SimoneB79 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(1.5.3)がレジストリに届いたのは4 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Docker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。
🧠 Memory Engine MCP
Local-first, graph-aware long-term memory for AI assistants.
SQLite + semantic search + knowledge graph + MCP tools for agents that need continuity.
Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · any MCP client
Most MCP memory servers are either simple key-value stores or plain text search wrappers.
Memory Engine is different: it models memory as typed atoms connected by typed bonds, then retrieves context with a hybrid ranking pipeline that combines:
The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.
nomic-embed-text.AI assistant / MCP client
│ ▼ FastMCP server — 35 tools │ ▼ Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning │ ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions ├── Ollama — optional local embeddings ├── Curator — conservative maintenance └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback
| Tool | Purpose |
|---|---|
remember | Create or update an atom |
recall | Smart hybrid recall with graph expansion |
working_set | Build a task-oriented context pack |
semantic_search | Pure semantic search |
get_atom | Read one atom with bonds |
list_atoms | Browse atoms by domain/type/status |
merge_atoms | Merge duplicate atoms |
export_atom | Export one atom as markdown |
| Tool | Purpose |
|---|---|
link / unlink | Create or remove typed bonds |
search_graph | Traverse the graph from one atom |
suggest_bonds | Suggest bonds for one atom |
suggest_bonds_all | Suggest or create bonds in bulk |
| Tool | Purpose |
|---|---|
curator_run | Conservative curation pass |
cognitive_status | Graph and memory health metrics |
learning_run | Detect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps |
ask_pending / answer_human | Human-in-the-loop clarification |
decay_run | Run decay cycle |
cleanup_sessions | Remove expired session atoms |
cleanup_duplicates | Remove duplicate session atoms |
reindex_embeddings | Rebuild embeddings |
| Tool | Purpose |
|---|---|
error_check | Check past failures before doing a task |
error_log | Record a mistake and the correction |
error_list | Browse unresolved/resolved errors |
preference_search | Search structured preferences |
| Tool | Purpose |
|---|---|
import_markdown | Import markdown notes into atoms |
memory_summary | 3-level summary: global → domain → detail |
stats | Database statistics |
version | Server version |
recall_session | Search one OpenClaw session |
session_summary | Summarize one OpenClaw session |
memory_contradict | Supersede an old atom with a newer contradictory one |
list_contradictions | List explicit contradiction/supersession records |
classify_memory_tier | Infer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural) |
memory_impact | Impact analysis: what depends on this atom |
| Tool | Purpose |
|---|---|
backup_database | Create, list, verify, or clean up SQLite snapshots |
restore_database | Restore from a backup (with automatic safety backup) |
export_all | Export all memory data as portable JSON |
import_data | Import from JSON (merge or replace mode) |
Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.
# In docker-compose.yml, add:
Or run standalone:
python3 web_ui.py
Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard
# docker-compose.yml
services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:
volumes: memory-data:
docker compose up -d
Pin the version. Use an explicit tag like
:1.7.0in production.
Avoid
:latest— it can change without notice.
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git
cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml
docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build
Default endpoint:
http://localhost:8085/sse
Example MCP client config:
{
"mcpServers": { "memory-engine": { "url": "http://localhost:8085/sse", "transport": "sse" } } }
See docs/INSTALL.md for Docker, local Python, Claude Desktop, Cursor, and OpenClaw examples.
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py
Main configuration file: config.json
Important environment variables:
| Variable | Default | Purpose |
|---|---|---|
MEMORY_DB_PATH | /data/memory.db | SQLite database path |
MARKDOWN_SOURCE | /workspace/memory | Markdown directory for import |
MEMORY_HOST | 127.0.0.1 | Server bind address (secure default) |
MEMORY_PORT | 8085 | SSE port |
MEMORY_API_TOKEN | _(none)_ | Optional API token for auth (see Security) |
OPENCLAW_AGENT_DB | _(none)_ | Preferred per-agent OpenClaw SQLite DB (schema 17) |
OPENCLAW_SESSIONS_DIR | /sessions | Legacy JSONL fallback when no agent DB is configured |
SESSION_DIGEST_DIR | /data/session_digests | Optional session digest output |
For the SQLite mount, WAL/SHM handling, filtering, and security boundary, see OpenClaw transcript ingestion.
Semantic search requires Ollama reachable from the container or host. Default:
{
"ollama": { "enabled": true, "host": "http://ollama:11434", "model": "nomic-embed-text" } }
If you do not use Ollama, set ollama.enabled to false; FTS recall still works.
Atoms have:
titlebodytype: fact, decision, event, preference, log, procedure, note, etc.domain: project or topic namespaceconfidenceweighttagsBonds connect atoms with relation types:
is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to
remember(
title="Use PostgreSQL for analytics", body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.", type="decision", domain="project:analytics", confidence=0.9, tags=["database", "architecture"] )
recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)
working_set(
query="continue the analytics backend work", domain="project:analytics", limit=8, graph_depth=1 )
By default, Memory Engine runs in open mode (no auth) — safe for stdio or trusted local environments.
To enable API token auth:
// config.json
{ "security": { "api_token": "your-secret-token", "allow_remote": false } }
Or via environment variable:
MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token
When auth is enabled:
Authorization: Bearer ?token= or Bearer header127.0.0.1 unless allow_remote: trueSee CHANGELOG.md for the full list of security features.
This repository is prepared for MCP discovery:
io.github.simoneb79/memory-engine-mcpserver.jsonDockerfilemcp.jsonSee docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.
MIT — see LICENSE.
Made with 🧠 by SimoneB79