Context7
Up-to-date docs for AI agents
作者による説明(英語の原文)
Memory you own: capture on WhatsApp, filed into your Markdown vault, recalled with citations.
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://cloud.zenod.dev/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http memory https://cloud.zenod.dev/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"memory": {
"url": "https://cloud.zenod.dev/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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"memory": {
"type": "http",
"url": "https://cloud.zenod.dev/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。
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:
https://cloud.zenod.dev/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーは、ツール一覧を表示する前にサインインを求めます。
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8日にチェック
レジストリ名はドメイン zenod.dev で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
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
496ミリ秒で応答(HTTP 401)
OAuthでのサインインに対応しているため、AIアプリがログイン画面へ案内してくれます
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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3項目のうち3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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは今日です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
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。
Zenod is a memory agent you talk to over plain MCP (streamable HTTP). You give it a GitHub repo to use as your memory vault; it stores what you tell it as immutable evidence + filed meaning with citations, and lets you search and read it back. Every write lands as a real git commit — Zenod hands you the commit SHA and GitHub URL as the receipt.
One box, one endpoint, one repo. Zenod is the only thing that holds your repo token. You never write the repo from anywhere else — attempts from another path fail loudly.
You need: Docker, a GitHub repo you own (empty is fine) + a token that can push to it, and an LLM key (Anthropic or OpenAI). No suite, no console — just this unit.
From this folder (units/zenod/). Until the repo split fires, the image is the repo root image with AGENT=zenod:
# from the repo root
docker build -t zenod .
docker run --rm -p 8080:8080 \ -v "$PWD/zenod-data:/data" \ -e AGENT=zenod \ -e ZENOD_DATA_DIR=/data \ -e VAULT_REPO="your-org/your-memory-repo" \ -e GITHUB_TOKEN="ghp_xxx_a_token_that_can_push_to_that_repo" \ -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." \ -e ZENOD_API_TOKEN="pick-any-long-secret-string" \ zenod
That is Option B: configure by hand — the three env vars above are all Zenod needs. (In the full suite the keyring/Console mints the MCP token and pushes VAULT_REPO + GITHUB_TOKEN + LLM key to /api/provision instead; a stranger self-hosting doesn't need that path.)
Zenod is now serving MCP at `http://localhost:8080/mcp`. Check it is up:
curl -s http://localhost:8080/api/health
The endpoint is vanilla MCP over streamable HTTP. Any MCP client works — e.g. Claude Desktop / claude with a custom connector, or the reference @modelcontextprotocol/inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector
Your token. /mcp always requires a bearer token — there is no tokenless mode. You control it two ways:
ZENOD_API_TOKEN in the run command above to any long secret string. That IS your bearer token — use it directly.ZENOD_API_TOKEN is unset, Zenod generates a token on first boot and prints it once to the container logs (docker logs | grep 'MCP bearer'). Copy it from there.Send it as Authorization: Bearer on every MCP call. (Treat it like a password. Note: GET /api/token is itself auth-gated — you need the token to call it — so use one of the two paths above to learn it in the first place.)
Run tools/list. You should see store_memory, ingest_memory, search_memory, get_memory, ask_brain, and get_task_result (full surface in SEAM-SURFACE.md).
Codex Desktop's MCP server settings have two separate concepts:
https:// /mcp.ZENOD_MCP_TOKEN.Do not paste the token itself into the Bearer token env var field. Codex reads that field as the name of an environment variable, then reads the actual bearer token from the Codex process environment.
For Codex CLI, this works when codex is launched from the same shell:
export ZENOD_MCP_TOKEN="<token>"
codex mcp add zenod --url https:// /mcp --bearer-token-env-var ZENOD_MCP_TOKEN
A normal shell export is temporary: it lasts only for that shell session and child processes. It does not survive a machine restart, and it does not affect an already running macOS GUI app launched from Finder, Dock, or Spotlight. For Codex Desktop, set the variable in the environment before starting Codex Desktop, or use a literal Authorization: Bearer header in the MCP server settings.
Store (mutating, async — returns a jobId, then poll):
// tools/call store_memory
{ "content": "My home insurance renews on March 3rd every year." } // -> returns { jobId: "..." } (status: queued)
// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done: // { status: "done", result: { // evidenceRef: "Log/2026-07-05.md#^e-7f3a2c", // pagesTouched: ["Areas/Insurance.md"], // commitSha: "a1b2c3d...", // <- your receipt: a real git commit // githubUrls: ["https://github.com/your-org/your-memory-repo/blob/main/Areas/Insurance.md"] // } }
Open the githubUrls link — the memory is a committed file in your repo.
Ingest media/artifacts (mutating, async — returns a jobId, then poll):
// tools/call ingest_memory
{ "mediaType": "screenshot", "artifactUrl": "https://example.test/screen.png", "filename": "screen.png", "sourceHint": "Claude upload", "contentHint": "remember the renewal date visible in this screenshot", "hints": ["insurance"] } // -> returns { jobId: "...", kind: "media_ingest", status: "queued" }
// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done, result includes: // { // status: "done", // rawArtifact: { handle, archiveUrl, sha256 }, // extraction: { handle, ocrHandle, transcriptHandle, archiveUrl, provider }, // digest: { evidenceRef, pagesTouched, commitSha, githubUrls } // } // Opaque handles that Zenod cannot resolve still return a loud // media_ingest_processor_unavailable receipt instead of fake success.
Search (read, fast, no LLM):
// tools/call search_memory
{ "query": "insurance renewal" } // -> hits: [{ path, snippet, score, githubUrl }], or the explicit text // "No memories match 'insurance renewal'." when there are none.
Get (read one note by path from a search hit):
// tools/call get_memory
{ "path": "Areas/Insurance.md" } // -> { path, frontmatter, body, githubUrl }
For fuzzy or cross-note questions ("what do I know about X?"), call `ask_brain` instead of search_memory — it runs a read-only research loop and returns a synthesized answer with cited sources.
tools/list + tools/call is all a caller needs to know. See ../../docs/SEAM-SPEC.md.store_memory gives you a commitSha + GitHub URL (via get_task_result). ingest_memory gives an async media receipt with raw artifact, extraction/transcript archive, digest, commit, and archive fields. A read returns data or an explicit "none". No silent acks; failures error loudly with { code, message }./api/provision) and read in exactly one place internally. Nothing else in the suite can write your repo. Any write attempt down another path fails loudly.| File | What it is |
|---|---|
README.md | this quickstart (an acceptance item) |
SEAM-SURFACE.md | the MCP tool surface + receipt shapes |
EXTRACTION-MAP.md | file-level extraction map (blueprint, RD-4 staged) |
Dockerfile | root-image-reuse note (staged; build from repo-root Dockerfile) |
docker-compose.zenod.yml | deploy stub |
Status honesty: this folder is the *seam of record* for Zenod-as-a-unit. The
physical extraction from the fused Console is STAGED behind the RD-4 split trigger
and has not fired — see
EXTRACTION-MAP.md. The running behavior above is real
today (image with
AGENT=zenod); the standalone folder is blueprint.