remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki

Name: remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki
Author: tinhien11

作者：tinhien11バージョン 0.5.18i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.tinhien11/remem-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Local-first memory for AI coding agents. Memory + CodeGraph + Wiki in one SQLite file.

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1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とても新しい↓ 131/週 · ★ –

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: 開発者ツール

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？

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": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add remem -- npx -y remem-mcp

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": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "remem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

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9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 tinhien11 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

開発者ツールのほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの5556件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの5556件のうち30%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5556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

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki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（0.5.18）がレジストリに届いたのは3 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：GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

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：↓ 週あたりのダウンロードi★ 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

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者：github広く使われている★ 3.4万5 日前更新

パソコンでもクラウドでも

インストール

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

作者：wonderwhy-er広く使われている↓ 71万/週★ 1万17 日前更新

パソコンで動く

インストール

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

作者：cloudflare広く使われている★ 444614 か月前更新

クラウドで動く✓ mcp.cloudflare.com

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。

remem-mcp

Your coding agent stops repeating the same mistakes.

Local-first memory that survives context compaction. Learns from every error, injects fixes before the next attempt, and syncs to your git repo so your whole team shares it.

No API key. No cloud. No database server. Just a SQLite file.

Install

npx remem-mcp setup

Auto-detects ZCode, Claude Code, Cursor, Devin, Codex. Registers MCP server + hooks.

Quick start

Restart your agent (quit and reopen)
Ask: "what do you remember?"
If agent recalls past context = memory working

In your agent, you can say:

"index the code in src" → CodeGraph indexes symbols
"find who calls function X" → caller analysis
"what do you remember?" → recall past context

What happens automatically

When	What
Session start	Past errors, decisions, and persona injected into agent context
Each prompt	Matching memory injected into agent context
Failed commands	Auto-captured as error memories
Context compaction	Memory re-injected after compaction
Session end	Worker auto-extracts facts, consolidates summaries, updates persona

You don't run any commands. The agent calls recall() before answering and capture() after work — the skill tells it to.

How it works

AI Agent (ZCode / Claude Code / Devin / Cursor / Codex)

│ ├── MCP tools ──▶ recall, capture, codegraph_*, wiki_*, feedback │ └── Hooks ──▶ SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, PostCompaction, SessionEnd │ ▼ SQLite (memory.db)

L0 captures → L1 atoms → L2 scenarios → L3 persona (raw) (facts) (summaries) (preferences)

CodeGraph: symbols + calls + imports (tree-sitter, 9 languages) Memory links: Hebbian co-retrieval (frequently co-retrieved = stronger)

No LLM API key needed — rule-based extraction + keyword grouping.

CodeGraph

Structural code indexing via tree-sitter. The agent uses codegraph_search instead of grep to find symbols.

npx remem-mcp index --path src              # index a directory

npx remem-mcp search-code --query "parseTar" # find symbols npx remem-mcp callers # who calls this? npx remem-mcp impact # blast radius

9 languages: TS/JS/Python/Go/Rust/Java/C/C++/C#. 6-strategy call resolution (import-map → same-module → unique-name → suffix → fuzzy). Stdlib calls filtered out.

Repo	Files	Symbols	Calls	Time
remem-mcp	79	301	6,456	3s
AZR Go	455	3,417	41,603	111s
Orca TS	3,000	7,632	78,981	705s

Why it's different

	remem-mcp	Mem0	Claude MEMORY.md	Mneme
Survives compaction	Yes	Yes — cloud	No — 200-line cap	Yes
Learns from errors	Yes — auto	No	No	No
Search	Hybrid BM25 + vector + entities	Vector only	No	Vector + graph
Memory links	Hebbian co-retrieval	No	No	Graph
Decay/forget	Yes	No	No	No
CodeGraph	Yes — 6-strategy call resolution	No	No	No
Token offload	Yes — Mermaid canvas	No	No	No
Setup	1 command	API key + cloud	Built-in	Build from source
Cost	Free	$19–249/mo	Free	Free

Useful commands

npx remem-mcp status           # health + hooks + DB + CodeGraph

npx remem-mcp viewer # web UI at localhost:7331 npx remem-mcp errors # error dashboard npx remem-mcp recent [N] # recent captures npx remem-mcp help all # full list of 40+ subcommands

Configuration

All settings have defaults. Config file is optional: ~/.config/remem-mcp/config.json.

Setting	Env var	Default
DB path	`REMEM_DB_PATH`	`~/.local/share/remem-mcp/memory.db`
Cross-project memory	`REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY`	_(unset)_
Unified flow (F1+F2+F3)	`REMEM_FLOW`	_(unset, set to `full`)_
Suppress hook feedback	`REMEM_QUIET`	_(unset, set to `1`)_

Global memory policy — set REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY to *read* cross-project memory automatically. Captures stay project-local unless the user explicitly asks to save globally; then use session_key: "global". Do not auto-classify ordinary captures into global.

Team sharing — npx remem-mcp sync-export writes .remem-mcp/memory-export.jsonl. Commit it to git. Team members get the same memory on git pull.

Per-repo capture exclusions — Drop a .remem.toml in any project root:

[capture]

ignore_paths = ["node_modules", "dist", ".git", "*.min.js"]

Benchmark

Benchmark	remem-mcp	Mem0	Without memory
AMB (L1/L2/L3)	100/100/100	—	—
LoCoMo (long conversation QA)	95	92.5	—
PersonaMem (personalization)	100	—	48
LongMemEval (ICLR 2025)	96	94.4	—

bash scripts/bench-all.sh --quick   # AMB only (~2 min)

Architecture

See ARCHITECTURE.md for full system diagrams, schema, and performance details.

Credits

Core based on TencentDB Agent Memory (MIT, Tencent 2026). CodeGraph call resolution adapted from Codebase-Memory (arXiv:2603.27277). Recall boost adapted from ai-memory by Akita On Rails. Contextual retrieval from Anthropic (2024).

License

MIT. See LICENSE.

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki

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

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

開発者ツール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

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

作者のREADME

remem-mcp

Install

Quick start

What happens automatically

How it works

CodeGraph

Why it's different

Useful commands

Configuration

Benchmark

Architecture

Credits

License