Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Persistent, Solana-aware project memory for AI coding agents. Typed entities + git-aware diffs.
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。
GMEM_DB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": {
"gmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add gmem --env GMEM_DB=your-value -- npx -y @yksanjo/gmem動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"gmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}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": {
"gmem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}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。
GMEM_DB env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 yksanjo 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(1.1.0)がレジストリに届いたのは6 か月前です。
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
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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。
Persistent project memory for Solana AI agents.
A Model Context Protocol (MCP) server that gives AI coding agents — Claude Code, Cursor, or anything that speaks MCP — durable, Solana-aware memory of a project across sessions: program IDs, IDLs, PDA seeds, deployment state, architectural decisions, audit findings. So agents stop forgetting what they built yesterday.
Status: v1.2 — stable, with EVM support and agent trust scoring. Nine MCP tools, real implementations (no stubs), backward-compatible wire format:
Anchor.toml / workspace Cargo.toml, override with GMEM_DB)(kind, natural_id, version) row; reads return the latest; full history available via the in-process Store APIgmem.ingest_anchor parses Anchor.toml, captures IDL sha256s, records git HEAD as sourceCommit per Programgmem.solana_context reads ~/.config/solana/cli/config.yml, classifies the cluster, derives the active keypair's pubkey (secret never leaks). gmem.write on a Decision auto-attributes author + authorClustergmem.diff accepts both ISO timestamps and git refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full and short SHAs)gmem.ingest_hardhat parses Hardhat / hardhat-deploy workspaces, classifies networks into canonical chain ids (base-mainnet 8453, optimism-mainnet 10, polygon-mainnet 137, arbitrum-one 42161, ethereum-mainnet 1, plus testnets), captures a reorder-invariant ABI SHA-256. New Contract entity kind for EVM smart contracts.SPEC.mdschema/Solana has moved decisively toward an agent-first developer experience. The Foundation's awesome-solana-ai repo indexes a strong layer of *stateless* reference skills — solana-dev-skill, magicblock-dev-skill, metaplex-skill, helius-phantom-skill, solana-game-skill, and more — that teach agents *how* to do things. The Solana Developer MCP exposes documentation. What's missing is the layer above: persistent project memory.
Today every Claude Code session on a Solana project starts cold. The agent doesn't remember the program ID it deployed yesterday, the PDA seeds it chose two weeks ago, the audit finding from last sprint, or why a specific Jupiter integration was rejected. The developer compensates by pasting context, hand-maintaining NOTES files, or re-explaining the project every session. That is a tax on every agent-assisted Solana developer.
gmem fixes this by being opinionated about Solana primitives — programs, accounts, instructions, PDAs, IDLs, cluster state, Anchor configs — rather than being a generic key-value store. It complements every existing skill in awesome-solana-ai rather than competing with any of them.
npm install -g @yksanjo/gmem
Or, to run it without a global install:
npx @yksanjo/gmem
The installed binary is still called gmem.
Or, to hack on the source:
git clone https://github.com/yksanjo/gmem.git ~/gmem
cd ~/gmem && npm install && npm run build
Then point your MCP client at it. For Claude Code:
// ~/.claude/mcp_servers.json
{ "mcpServers": { "gmem": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/gmem/dist/index.js"], "env": { "GMEM_DB": "~/.gmem/memory.db" } } } }
| Tool | Purpose |
|---|---|
gmem.recall(query) | Retrieve memory entries relevant to a natural-language query, ranked by BM25 + recency |
gmem.write(entity) | Persist a typed memory entry (Program / Account / Instruction / Decision / Finding / Integration); append-only |
gmem.diff(from, to) | Show how memory state changed between two points in time — accepts ISO timestamps OR git commit refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full or short SHAs) |
gmem.list_decisions() | List all Decision entries for the active project, newest first |
gmem.ingest_anchor() | Auto-ingest an Anchor workspace: parse Anchor.toml, capture IDL sha256s from target/idl/, record the current git HEAD as source commit, write one Program per (program, cluster) pair |
gmem.solana_context() | Read the active Solana CLI config (~/.config/solana/cli/config.yml), return the configured cluster + RPC URL + active-keypair pubkey. Used by gmem.write to auto-attribute Decision entries to the developer wallet. Never returns the secret key. |
gmem.ingest_hardhat() | v1.1 — Auto-ingest a Hardhat / EVM workspace: parses hardhat.config.{ts,js,cjs,mjs}, reads every deployment artifact under deployments/ / .json (the hardhat-deploy convention), classifies the network into a canonical chain (base-mainnet, optimism-mainnet, etc.), records a reorder-invariant ABI SHA-256 and git HEAD as sourceCommit. Writes one Contract entity per (chain, address) pair. |
gmem.ingest_agent_activity(pubkey, cluster?) | v1.2 — Pull Solana activity for an autonomous-agent wallet via Helius RPC, aggregate it (tx count, distinct peers, failure ratio, wallet age, sanctioned-neighbor count), score it with the transparent v1 heuristic, and write one Agent entity per (cluster, pubkey). Set HELIUS_API_KEY or pass apiKey; fixturePath runs offline against a snapshot. |
gmem.score_agent(pubkey, cluster?) | v1.2 — Return the latest stored Agent trust score with the heuristic breakdown showing which factors moved it. Read-only: no RPC call, no write — run gmem.ingest_agent_activity first. |
Full input/output JSON schemas are in SPEC.md.
The examples/ folder in this repo demonstrates the *shape* of project memory with synthetic projects. These companion repos build the same shape from public Solana programs you've probably heard of, with every entity citing its source:
drift_* instructions surfaced automatically).Decision entries.Each repo is npm install && npm run build-runnable; the resulting gmem.db is committed for direct inspection.
To keep the v1 scope honest, gmem v1.0 does NOT include: hosted multi-user sync, cross-project search, agent reputation, on-chain memory anchoring. These are tracked in ROADMAP.md for v1.x / v2.
gmem.diffsolana-foundation/awesome-solana-aiContract entity, gmem.ingest_hardhat tool, worked example 04-evm-vaultAgent entity, gmem.ingest_agent_activity + gmem.score_agent tools, worked example 05-agent-reputation, MCP Registry surface (server.json 1.2.0)This is an early-stage spec. The most useful thing right now is feedback on SPEC.md — does the entity model cover the Solana primitives that matter to *your* project? Open an issue or PR.
MIT — see LICENSE.