Th Memory MCP

Name: Th Memory MCP
Author: worakorn-prince

作者：worakorn-princeバージョン 2.4.3i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.worakorn-prince/th-memory-mcp

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Local long-term memory MCP server (SQLite) for AI coding agents — OpenCode, Claude Code, Cursor

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↓ 322/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": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add th-memory -- npx -y th-memory-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": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-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": {
    "th-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-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 worakorn-prince 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5583件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの5583件のうち84%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5583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

Th 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（2.4.3）がレジストリに届いたのは一昨日です。

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★ 3.4万6 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★ 1万18 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。

th-memory-mcp

Requirements

Node.js 22.23.4+, 24.22.1+, or 26.12.1+ — patched releases only; the server uses Node-only APIs (better-sqlite3 native build, import.meta.url). Node.js 20 is EOL and unsupported. CI tests the minimum patched version of each supported line (22/24/26).
npm — for npm install, npm run build, npm test. No external services, accounts, or API keys — everything lives in a single local SQLite file.
OpenCode — the host that loads the MCP server and the auto-capture plugin (any build with MCP over stdio + plugins). The plugin uses node:sqlite on OpenCode Desktop/Node 22.5+ and falls back to bun:sqlite on the Bun-based CLI.
OS: Windows / macOS / Linux — cross-platform (Node); Windows: set MEMORY_DB_PATH with setx, macOS/Linux: export in your shell profile.

Security: Use a patched Node.js release — check your runtime with npx is-my-node-vulnerable. npm audit covers npm dependencies only, not Node.js core CVEs.

Audit: Independently smoke-tested by AddonAudit on v2.4.1 — an automated test, not a security guarantee; the one high advisory it found was fixed in 2.4.2, and fresh installs from 2.4.3 onward report 0 critical/high advisories.

Quick Start

Fastest path: npm run quickstart (after cloning) builds, wires opencode.json/opencode.jsonc, deploys the plugin, and sets MEMORY_DB_PATH — the steps below are the manual equivalent. npm alternative: npm install -g th-memory-mcp (or npx th-memory-mcp) and point mcp.command to th-memory-mcp instead of dist/index.js (plugin still from this repo; not on GitHub Packages anymore).

# 1. Clone and build

git clone https://github.com/worakorn-prince/th-memory-mcp.git cd th-memory-mcp && npm install && npm run build

2. Share one DB between the server and the plugin

setx MEMORY_DB_PATH "$PWD/data/memory.db" # Windows (PowerShell)

export MEMORY_DB_PATH="$PWD/data/memory.db" # macOS/Linux — add to your shell profile (~/.zshrc)

Merge this into ~/.config/opencode/opencode.json (replace with the absolute clone path; ready-made block in opencode.example.json). MEMORY_DB_PATH must be the SAME file for server and plugin — a system/user-level env var covers both; environment below covers the server only. Example rules: AGENTS.memory.example.md (attachable at project level).

{ "instructions": ["<REPO>/AGENTS.memory.example.md"],

"mcp": { "memory": { "type": "local", "command": ["node", " /dist/index.js"], "enabled": true, "environment": { "MEMORY_DB_PATH": " /data/memory.db" } } } }

(Optional) Auto-capture: deploy the dual-mode plugin to a directory (OpenCode V2 only auto-discovers local plugins from a folder) — src/plugin/learning-capture.ts → ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts
Restart OpenCode (config loads at startup only), then try: *"Remember that I prefer pnpm"* → new session → *"What package manager do I prefer?"*

The plugin works in both modes: OpenCode V2 calls the default export's id + setup(ctx) (domain hooks for prompt/tool/compaction/failure events), while V1 (1.18.29+) calls the same default export's server(), which returns the legacy hook object. One file, no runtime import of @opencode/plugin (types only), so it loads under both Node and Bun.

If startup reports Failed to load plugin ... Received protocol 'bun:' or the plugin is silently ignored on V2, you are on an older install layout. Re-deploy the current src/plugin/learning-capture.ts to ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts; a legacy ~/.config/opencode/plugins/learning-capture.ts is renamed to .bak- by npm run quickstart (never deleted). It loads node:sqlite first and only falls back to bun:sqlite under Bun.

Architecture

OpenCode loads the plugin learning-capture (dual-mode V1/V2, Node/Bun) — auto-captures prompt/tool/error into the DB, injects the profile on compaction — and the MCP server th-memory-mcp (Node stdio) exposing the 16 tools on that same SQLite DB; global rules (memory-protocol.md) teach the AI to use them.

Why th-memory-mcp?

Context-based learning, not fine-tuning — captures your preferences, corrections, and habits, then recalls them next session; no data leaves your machine.
100% local & private — one SQLite file, no cloud, no external API; secrets (api_key=, password:, token) filtered before storage.
Low overhead & resilient — tool calls are capped (latency < 10 ms, bounded output) and degrade gracefully if the DB is unavailable.
Open & extensible — MIT licensed; 16 documented tools, rule-based distill, auto-capture plugin; Node + better-sqlite3 only (no extra native extensions).

Highlights

Structured memory — preferences with confidence scoring plus lesson records (situation → mistake → correction), not just flat facts.
Lifecycle, temporal & conflict-aware — states (active/stale/superseded/archived), confidence/importance/salience scoring, per-type decay, validity intervals for point-in-time truth and supersession chains; duplicate/contradiction resolution keeps both sides of ambiguous evidence.
Hybrid retrieval — get_context blends FTS5 keyword search with dependency-free lexical fuzzy matching (hashed n-gram similarity, 512-dim FNV-1a) via RRF fusion, then assembles a token-budgeted context with optional memory-graph expansion.
Consolidation — clusters similar memories into derived ones with full provenance (derived_from links).
First-class Thai / i18n — Thai-aware tokenization in distill; Thai and English accepted interchangeably.

Works with other harnesses

A standard MCP server: 16 tools anywhere MCP-over-stdio works; all harnesses share one SQLite file via MEMORY_DB_PATH. Auto-capture needs a hook runtime (built into OpenCode, bridged for Claude Code).

Feature	OpenCode	Claude Code	Qwen Code	Codex	Cursor
16 MCP tools	✅	✅	✅	✅	✅
Auto-capture (background)	✅ plugin	✅ hooks	⚠️ adapter	❌ manual	❌ Rules
Profile injection	✅ compaction	✅ UserPromptSubmit	❌ `get_profile`	❌ `get_profile`	❌ `get_profile`
Lexical fuzzy matching	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)

Claude Code (CLAUDE_CODE_HOOKS.md) — drop-in hooks replace the plugin: capture + profile injection on UserPromptSubmit/PreCompact, distill on SessionEnd. Qwen Code (QWEN_SETUP.md) — MCP fully; hooks need a small Gemini-CLI adapter. Codex (CODEX_SETUP.md) · Cursor (CURSOR_SETUP.md) — manual tools.

Scripts

Command	Description
`npm run build`	compile TypeScript → `dist/`
`npm start`	run the MCP server (stdio) from `dist/index.js`
`npm run distill`	interactions → profile sections + prune old data (`RETENTION_DAYS`, default 30)
`npm test`	build + full suite (46 files, 148 tests: 147 pass, 1 skip)
`node test/ .test.mjs`	run one suite: `capture`, `distill`, `lifecycle`, `temporal`, `conflict`, `retrieval`, `graph`, `context`, `consolidation`, `benchmark`, `security`
`node test/smoke.mjs`	end-to-end smoke test over JSON-RPC (16 tools)

Tools (16)

Tool	Description
`remember`	upsert preference (category+key); re-save +0.1 confidence (cap 1.0)
`recall`	search preferences + lessons (FTS5) + recent matching interactions — run before a new task
`get_profile`	profile sections + top preferences + 5 most recent lessons
`save_lesson`	record a lesson from a correction (situation / mistake / correction)
`search_history`	search past prompts by keyword (200-char snippets)
`forget`	delete one row (preference/lesson/interaction) by id (+type avoids cross-table id clash)
`memory_stats`	counts by kind, DB size, oldest/newest interaction, profile sections
`get_recent_interactions`	recent raw interactions (filter by kind) — Smart Distill feedstock
`export_memory`	export to JSON under `data/exports/` only (filename auto-sanitized)
`get_context`	task-relevant memories via hybrid retrieval (+ graph expansion), token-budgeted
`consolidate`	cluster similar memories via embedding similarity; optionally create derived memories linked via `derived_from`
`link_memory`	typed link between two memories: supports/contradicts/supersedes/derived_from/related_to/caused_by/depends_on
`merge_memory`	merge a duplicate into canonical memory (source superseded; provenance in `metadata.merged_from`)
`update_memory`	update fields in place, or create a superseding memory when `content` changes (`supersede=false` edits in place)
`import_memory`	import from JSON (validates type, dedupes, never overwrites blindly); dry-run by default, `apply=true` to insert
`extract_memories`	scan recent interactions for memory-intent phrases, propose candidates (deterministic, no LLM); dry-run by default, `apply=true` to create (source=captured)

CLI (`th-memory`)

Binary	Entry	Purpose
`th-memory-mcp`	`dist/index.js`	MCP server (stdio) — the 16 tools above
`th-memory`	`dist/cli.js`	zero-dep local CLI (same DB via `MEMORY_DB_PATH`)

Usage: th-memory [--db ] [--json] [--plain] [options] — per-command help via th-memory --help. highlight/recall --highlight: matches underlined (ESC[4m) on a color TTY, else [mem]…[/mem] markers (piped, --plain, --json).

Flag	Effect
`--db`	use this SQLite file (sets `MEMORY_DB_PATH`)
`--json`	print JSON `{ok,data}` instead of plain text
`--plain` / `--no-color`	disable colors
`-h, --help` / `-V, --version`	show help / print version

Command	Usage
`remember`	`remember --category --key --value` — save a preference (`--value -` reads from stdin)
`recall`	`recall [--limit ] [--highlight]` — search memory
`forget`	`forget [--type ]` — delete by id (`t`: `memory\	preference\	lesson\	interaction`)

| export | `export [--include-int

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

Th Memory MCP

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

th-memory-mcp

Requirements

Quick Start

2. Share one DB between the server and the plugin

export MEMORY_DB_PATH="$PWD/data/memory.db" # macOS/Linux — add to your shell profile (~/.zshrc)

Architecture

Why th-memory-mcp?

Highlights

Works with other harnesses

Scripts

Tools (16)

CLI (th-memory)

CLI (`th-memory`)