Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Persistent local memory for MCP-compatible AI coding agents, stored per repository in SQLite.
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。
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": {
"repo-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"repo-memory-mcp-ai"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add repo-memory -- uvx repo-memory-mcp-aiプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"repo-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"repo-memory-mcp-ai"
]
}
}
}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": {
"repo-memory": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"repo-memory-mcp-ai"
]
}
}
}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。
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 Umarjaum 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(0.2.0)がレジストリに届いたのは43 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Python (uv)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。
mcp-name: io.github.Umarjaum/repo-memory-mcp
AI coding agents are powerful, but they forget repository-specific corrections, conventions, constraints, and architectural decisions. repo-memory-mcp gives MCP-compatible coding agents a persistent, local, repository-aware memory layer.
Teach your coding agent once. Let your repository remember.
MCP hosts decide when tools are called; MCP does not automatically intercept every conversation. This project exposes explicit tools that let an agent load important context at session startup, search relevant memories, store corrections and decisions, update stale guidance, and archive obsolete memories.
The memory database lives in .repo-memory/memory.db inside the detected repository. It uses SQLite, deterministic local ranking, and no cloud service.
The public PyPI distribution is named repo-memory-mcp-ai because the shorter repo-memory-mcp name is already owned by another project. The MCP server and GitHub project identity remain repo-memory-mcp.
pip install repo-memory-mcp-ai
repo-memory doctor
Start the MCP server directly:
repo-memory-mcp
Or run it without a permanent installation:
uvx --from repo-memory-mcp-ai repo-memory-mcp
The server is local and communicates over stdio. It does not need an API key.
The common stdio configuration is:
{
"mcpServers": { "repo-memory": { "command": "uvx", "args": ["--from", "repo-memory-mcp-ai", "repo-memory-mcp"] } } }
Use the client-specific configuration location and format documented by your MCP host. Ready-to-copy examples are in examples/:
claude-desktop.jsoncursor.jsonworkflow.mdThe project is vendor-neutral and is intended for Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf, and other MCP-compatible coding agents. Compatibility depends on the host’s MCP support and configuration format.
At the beginning of a coding session, call get_startup_context(). When the developer corrects a repeated mistake, call remember_correction(topic, lesson). When a relevant question arises, call recall_memory(query). When guidance becomes stale, call update_memory() or archive it with forget_memory().
Example instruction to an agent:
At the start of this session, call get_startup_context. If I correct a repeated mistake or establish a durable project rule, store it with the appropriate repo-memory tool. Do not store credentials or transient chat context.
| Tool | Use it for |
|---|---|
get_startup_context | Load concise, high-value repository guidance at session start |
remember_correction | Store a lesson learned from a correction or bug fix |
remember_rule | Store a durable project rule or convention |
remember_decision | Store an architectural decision and rationale |
recall_memory | Search active memory with deterministic local scoring |
list_project_rules | List active project rules |
list_memories | Filter memories by type or status |
update_memory | Correct an existing memory without creating a replacement |
forget_memory | Archive obsolete memory for audit-friendly retention |
export_memory / import_memory | Move validated memory between safe copies of the same repository |
repo-memory init
repo-memory list repo-memory rules repo-memory search "database migrations" repo-memory export ./memory-backup.json repo-memory import ./memory-backup.json repo-memory doctor
Memories stay on the machine running the server. This implementation does not require API keys, cloud accounts, remote databases, external embeddings, or telemetry. It only inspects text explicitly submitted to memory tools. Your operating system, package manager, backups, and MCP host may have separate behavior.
Likely secrets are rejected by default. Do not submit passwords, tokens, private keys, or credentials to memory tools. The .repo-memory/ directory is ignored by Git so private memory is not accidentally committed.
git clone https://github.com/Umarjaum/repo-memory-mcp.git
cd repo-memory-mcp python -m venv .venv . .venv/bin/activate pip install -e '.[dev]' pytest
server.jsonPUBLISHING.mdMuhammad Umar Jabbar — Khanewal, Punjab, Pakistan. Personal website: umarjaum.netlify.app.
Future work may improve ranking, add confidence feedback, provide optional local embeddings, generate project context, add a memory inspection UI, and publish the companion extensions to official marketplaces. Team/shared memory remains explicitly opt-in.
extensions/vscode provides local setup commands for VS Code.extensions/bing provides a privacy-safe Manifest V3 context-menu helper for turning selected Bing research into a repo-memory prompt.The browser companion intentionally does not invoke the local stdio MCP process. Direct browser-to-MCP integration would require a separately reviewed native-messaging bridge.
MIT. See LICENSE.