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

Memory Engine MCP

作者:SimoneB79バージョン 1.5.3i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.SimoneB79/memory-engine-mcp

インストール

概要

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.

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: SSE
  • 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。
  • 自分で入力するもの: MEMORY_DB_PATH, MARKDOWN_SOURCE, MEMORY_PORT

必要なもの

  • DockerDockerのインストール

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。

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": {
    "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。

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": {
    "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。

自分で入力する値

  • MEMORY_DB_PATH env
    SQLite database path inside the container.
  • MARKDOWN_SOURCE env
    Optional directory for one-way markdown import.
  • MEMORY_PORT env
    SSE server port. Default: 8085.

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

  • ✓ 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 SimoneB79 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7240件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7240件のうち23%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7240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

Memory Engine MCP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(1.5.3)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Docker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。

🧠 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


Why Memory Engine?

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:

  • full-text search (SQLite FTS5)
  • semantic similarity via local Ollama embeddings
  • confidence, recency, and weight
  • graph expansion from related memories

The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.

Highlights

  • Local-first — SQLite database, optional local embeddings via Ollama, no required cloud API.
  • MCP-native — exposes 35 tools through FastMCP.
  • Graph-aware recall — expands top hits through bidirectional bonds for richer context.
  • Semantic search — meaning-based retrieval with nomic-embed-text.
  • Markdown coexistence — import existing notes one-way without replacing your human-readable memory.
  • Error memory — remembers mistakes and corrections, with auto-promotion to preferences after repeated failures.
  • Cognitive curator — non-destructive maintenance pass for compaction, bond suggestions, duplicate detection, and isolated atom classification.
  • Session watcher — canonical OpenClaw SQLite ingestion (schema 17), reset-aware digests, and JSONL legacy fallback.
  • Backup & restore — full SQLite snapshots, JSON export/import, verified restores with automatic safety backups.
  • Auth & hardening — optional API token, secure bind, input validation, rate limiting.
  • Test suite — 144 tests covering CRUD, ranking, migrations, auth, backup, concurrency, and transcript ingestion.
  • Benchmark — CLI recall quality suite with Precision@K, MRR, latency percentiles.

Architecture

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

MCP Tools

Memory
ToolPurpose
rememberCreate or update an atom
recallSmart hybrid recall with graph expansion
working_setBuild a task-oriented context pack
semantic_searchPure semantic search
get_atomRead one atom with bonds
list_atomsBrowse atoms by domain/type/status
merge_atomsMerge duplicate atoms
export_atomExport one atom as markdown
Knowledge graph
ToolPurpose
link / unlinkCreate or remove typed bonds
search_graphTraverse the graph from one atom
suggest_bondsSuggest bonds for one atom
suggest_bonds_allSuggest or create bonds in bulk
Learning and maintenance
ToolPurpose
curator_runConservative curation pass
cognitive_statusGraph and memory health metrics
learning_runDetect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps
ask_pending / answer_humanHuman-in-the-loop clarification
decay_runRun decay cycle
cleanup_sessionsRemove expired session atoms
cleanup_duplicatesRemove duplicate session atoms
reindex_embeddingsRebuild embeddings
Error memory and preferences
ToolPurpose
error_checkCheck past failures before doing a task
error_logRecord a mistake and the correction
error_listBrowse unresolved/resolved errors
preference_searchSearch structured preferences
Import and introspection
ToolPurpose
import_markdownImport markdown notes into atoms
memory_summary3-level summary: global → domain → detail
statsDatabase statistics
versionServer version
recall_sessionSearch one OpenClaw session
session_summarySummarize one OpenClaw session
memory_contradictSupersede an old atom with a newer contradictory one
list_contradictionsList explicit contradiction/supersession records
classify_memory_tierInfer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural)
memory_impactImpact analysis: what depends on this atom
Backup, restore & export
ToolPurpose
backup_databaseCreate, list, verify, or clean up SQLite snapshots
restore_databaseRestore from a backup (with automatic safety backup)
export_allExport all memory data as portable JSON
import_dataImport from JSON (merge or replace mode)

Web UI (optional)

Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.

# In docker-compose.yml, add:

environment:

- MEM_UI_PORT=6000

expose:

- "6000"

Or run standalone:

python3 web_ui.py

Open http://localhost:6000

Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard

Quick start with Docker

Option A — Use the pre-built image (recommended)
# docker-compose.yml

services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:

  • "8085:8085" volumes:
  • memory-data:/data restart: unless-stopped

volumes: memory-data:

docker compose up -d

Pin the version. Use an explicit tag like :1.7.0 in production.

Avoid :latest — it can change without notice.

Option B — Build from source
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git

cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml

Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed

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.

Local Python

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py

Configuration

Main configuration file: config.json

Important environment variables:

VariableDefaultPurpose
MEMORY_DB_PATH/data/memory.dbSQLite database path
MARKDOWN_SOURCE/workspace/memoryMarkdown directory for import
MEMORY_HOST127.0.0.1Server bind address (secure default)
MEMORY_PORT8085SSE 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/sessionsLegacy JSONL fallback when no agent DB is configured
SESSION_DIGEST_DIR/data/session_digestsOptional 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.

Memory model

Atoms have:

  • title
  • body
  • type: fact, decision, event, preference, log, procedure, note, etc.
  • domain: project or topic namespace
  • confidence
  • weight
  • tags
  • optional TTL

Bonds connect atoms with relation types:

is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to

Example usage

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 )

Security

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:

  • MCP SSE requests must include Authorization: Bearer
  • Web UI API endpoints require ?token= or Bearer header
  • Server binds to 127.0.0.1 unless allow_remote: true
  • Input validation (title/body size limits) and rate limiting are always active

See CHANGELOG.md for the full list of security features.

Publishing and registries

This repository is prepared for MCP discovery:

  • MCP Registry name: io.github.simoneb79/memory-engine-mcp
  • Registry metadata: server.json
  • Docker/OCI verification label: included in Dockerfile
  • Client config example: mcp.json

See docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.

Repository status

  • Public GitHub repository: https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
  • Existing listing: https://mcpmarket.com/server/memory-engine
  • License: MIT

License

MIT — see LICENSE.


Made with 🧠 by SimoneB79

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