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

repo-memory-mcp

作者:Umarjaumバージョン 0.2.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Umarjaum/repo-memory-mcp

インストール

概要

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.

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: stdio
  • 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。
  • 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

  • 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?

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

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": {
    "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。

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": {
    "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。

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7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 Umarjaum 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7275件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7275件のうち48%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7275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

repo-memory-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(0.2.0)がレジストリに届いたのは43 日前です。

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★ 64,224MIT昨日更新
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★ 48,148MIT21 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★ 5,213MIT先月更新
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。

repo-memory-mcp

mcp-name: io.github.Umarjaum/repo-memory-mcp

Persistent memory for AI coding agents

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.

What it does

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.

Why developers use it

  • Persistent project memory: corrections, rules, conventions, constraints, decisions, and bug-fix lessons survive sessions.
  • Repository-aware isolation: unrelated repositories do not share memory.
  • Local-first privacy: no API keys, remote database, external embeddings, telemetry, or background upload.
  • Explicit MCP workflow: the agent chooses when to remember and recall; there is no claim of automatic conversation interception.
  • Fast and inspectable: SQLite storage, JSON export, CLI diagnostics, and human-readable records.
  • Security-minded: likely API keys, bearer tokens, passwords, cloud credentials, and private keys are rejected by default.

Install and use in two minutes

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.

Configure an MCP client

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.json
  • cursor.json
  • workflow.md

The 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.

Recommended agent workflow

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.

Available MCP tools

ToolUse it for
get_startup_contextLoad concise, high-value repository guidance at session start
remember_correctionStore a lesson learned from a correction or bug fix
remember_ruleStore a durable project rule or convention
remember_decisionStore an architectural decision and rationale
recall_memorySearch active memory with deterministic local scoring
list_project_rulesList active project rules
list_memoriesFilter memories by type or status
update_memoryCorrect an existing memory without creating a replacement
forget_memoryArchive obsolete memory for audit-friendly retention
export_memory / import_memoryMove validated memory between safe copies of the same repository

CLI

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

Privacy and security boundaries

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.

Development

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

Discovery and publishing

Developer

Muhammad Umar Jabbar — Khanewal, Punjab, Pakistan. Personal website: umarjaum.netlify.app.

Roadmap

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.

Companion extensions

  • 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.

License

MIT. See LICENSE.

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