Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Git-native project memory for AI coding agents: Markdown source of truth, reviewable, secret-safe.
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": {
"agent-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xchucx/agent-memory"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agent-memory -- npx -y @xchucx/agent-memoryプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"agent-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xchucx/agent-memory"
]
}
}
}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": {
"agent-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xchucx/agent-memory"
]
}
}
}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6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 xChuCx 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(0.6.1)がレジストリに届いたのは44 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Node.js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。
Local, git-native project memory for AI coding agents. One MCP call in, structured memory updates out — current task state, decisions, conventions, pitfalls, per-module facts. Branch-aware. Secret-safe. Byte-preserving. No cloud, no vector DB — Markdown is the source of truth and git is the sync. Three MCP tools + a full CLI.
Why it's different: memory is plain Markdown committed to your repo, so you can read and git diff it; durable changes stage for human review (review --diff → apply) instead of landing silently; and secrets/PII are scanned out before anything is written. See ROADMAP.md for where this is headed (system-level / multi-repo memory).
An agent records a durable decision; it stages for review; you see the exact diff, apply it, and a later `fetch` surfaces it — local, git-native, reviewable, secret-safe. The clip is reproducible: docs/demo/demo.sh is the runnable flow and docs/demo/demo.tape renders the gif with vhs — see docs/demo/.
| Capability | AGENTS.md / CLAUDE.md | Vendor memory (e.g. Claude) | Vector / DB memory (mem0, Zep) | agent-memory |
|---|---|---|---|---|
| Plain-text, git-versioned source of truth | ✓ flat file | ✗ vendor-managed | ✗ DB / cloud | ✓ Markdown in your repo |
| Structured, section-level updates | ✗ | ✗ | ~ | ✓ |
| Human review gate (see the diff first) | ✗ free edit | ✗ | ✗ | ✓ stage → `review --diff` → apply |
| Vendor-neutral (MCP — any agent) | ~ broad convention | ✗ one vendor | ~ varies | ✓ Claude · Cursor · Codex · Gemini |
| Secret / PII scan on write | ✗ | ✗ | ~ varies | ✓ |
| Team merge for concurrent edits | ✗ text conflicts | ✗ | ✗ | ✓ section merge driver |
| Runs fully local (no cloud) | ✓ | ✗ | ~ varies | ✓ |
| Verifiable Task Protocol (VTP-1) & Machine Receipts | ✗ | ✗ | ✗ | ✓ 5-phase cryptographic lifecycle + Clause B disjoint seat |
These are general characterizations and the tools evolve fast — see something inaccurate? Open an issue and I'll fix the row. agent-memory is complementary to instruction files like AGENTS.md/CLAUDE.md (it even installs one): those say *how to behave*; agent-memory is the *durable, searchable, reviewed knowledge* behind it.
Release 0.6.1 — the Swarm Audit Hardening & Metamorphic Rebase release: bridges durable memory with verifiable autonomous execution and strict fail-closed security invariants:
DecideRoutingWithCategory), whole-file pre-state CAS (proposal.PreHashes), polarity/negation qualifier preservation in Jaccard dedup (criticalQualifiers), idempotent pure read-only fetch_context, and canonical 3-way merge deletion semantics..agent-memory/meta/manifest.yaml against direct modification, symlink bypass, or path traversal attacks.1e+21), lone surrogate rejection, and recursive UTF-8 validation.withDB pattern to eliminate Windows file descriptor locks, providing zero-drift atomic validation and auto-sweeping expired nonces.ValidateStagingID, agentfs.ValidateMemoryPath), symlink containment, and atomic multi-file rollback reporting RollbackIncomplete compound errors on partial failure.AssertionResults matching declared assertion IDs, verifier key binding validation, and Workpool/0 Clause B disjoint seat enforcement.It builds on 0.6.0 (anti-ornamental SAR-008 grounding nonces, SAR-007 byte preservation), 0.5.4 (VTP-1 initial protocol engine), 0.5.0 (federation, referenced landscape stores), and 0.4 (section merge driver).
See CHANGELOG.md for the full changelist.
| Document | Purpose |
|---|---|
| ROADMAP.md | Where the project is going, principles, and non-goals. |
| CHANGELOG.md | Per-release feature list and known limitations. |
| Design Doc v0.4.1 | Canonical design this binary implements. |
| Implementation Plan | Historical MVP build log (M0–M8); see ROADMAP for what's next. |
| Retrieval eval | Offline recall/MRR/nDCG benchmark of fetch (method + numbers). |
| Patterns | Reusable design patterns documented per subsystem. |
| Spikes | Pre-M1 spike outcomes (byte-preserving engine, MCP SDK, flock, FTS5). |
Install — download a prebuilt binary (recommended): grab the archive for your OS/arch from the latest release, extract it, and put agent-memory on your PATH. No toolchain needed.
# npx (no Go, no manual download): fetches the verified release binary on
npx -y @xchucx/agent-memory --help
go install github.com/xChuCx/agent-memory/cmd/agent-memory@latest
go build -o agent-memory ./cmd/agent-memory
Homebrew, Scoop, and winget packages are planned. agent-memory is also listed on the MCP Registry.
Then, inside the repo you want to give a memory:
# Scaffold .agent-memory/ in a repo
agent-memory init --name my-project
agent-memory install claude
agent-memory version
agent-memory fetch # bootstrap pack agent-memory fetch "auth" # FTS query
agent-memory mcp
install claude registers the MCP server for you: it merges a project-scoped .mcp.json at the repo root that runs agent-memory mcp --root ${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}. Claude Code expands CLAUDE_PROJECT_DIR to the repo at spawn, so the server always serves this repo — the config is portable across clones and (by Claude Code's scope precedence, local > project > user) overrides any stray user-scoped server. Commit .mcp.json so your team shares it.
⚠️ Do not register a single user-scoped server with a hardcoded root
(
claude mcp add -s user agent-memory -- agent-memory mcp --root /some/repo):
it serves *every* project from that one repo, so memory you write in project B
silently lands in project A. Per-project registration (what
installwrites)
is the correct model;
agent-memory doctorflags a mis-rooted registration.
The server resolves its repo from --root, then $CLAUDE_PROJECT_DIR, then the working directory. Other runtimes (Cursor, Gemini CLI, anything reading AGENTS.md) use the same server — install their adapter (see below).
init scaffolds empty memory. To seed it from a real codebase, let your coding agent do the analysis — that's the whole point. After init + install + registering the MCP server (above), restart the agent so the memory.* tools load, then paste the prompt below.
What happens: the agent reads the repo and calls memory.propose_update. Working notes and pitfalls apply immediately; durable categories (conventions, decisions, modules) stage for your review — inspect each with agent-memory review --diff and land it with agent-memory apply (or reject). Nothing durable is written without your approval.
You now have agent-memory MCP tools (memory.fetch_context,
memory.propose_update, memory.status) backed by this repository's .agent-memory/ store. Bootstrap the project's memory from the codebase.
Rules:
No MCP s
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