프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

FastrMemory

제작자: atifjubaer버전 0.9.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.atifjubaer/fastrmemory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first cognitive agent memory with bi-temporal SQLite, replayable history, hybrid retrieval.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

  • 연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
  • 전송 방식: stdio
  • 카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 1개 중 1개 통과
  • 내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
  • 레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

  • npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "fastrmemory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add fastrmemory -- npx -y fastrmemory mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "fastrmemory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "fastrmemory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "fastrmemory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 atifjubaer 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요

  • … 아직 점검 안 함

    계속 관리되고 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • … 아직 점검 안 함

    라이선스 있음

    아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요

  • – 해당 없음

    엔드포인트 응답

    내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요

  • – 해당 없음

    OAuth로 로그인

    내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 86%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7251개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

FastrMemory, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.9.3)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT오늘 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 업데이트
설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

FastrMemory

High-Performance Cognitive Agent Memory Engine

Zero Daemon • Native Node 22+ `node:sqlite` • Bi-Temporal Git Sync • Triple-Stream RRF • Official MCP v2

Status (2026-11-01): `fastrmemory@0.9.3` is published and is `latest`. Evidence: npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; tag v0.9.3 (15a772f); published 2026-11-01 via GitHub Actions OIDC with npm provenance; the release workflow passed the full gate, clean tarball install, registry verification, and GitHub Release upload; the npm tarball is 358 files, 819,117 bytes packed, 3,289,741 bytes unpacked; GitHub Release asset SHA-256 eebda8ab3f90b73ee5f4bd4a64a6ff511f9c93468576c167de3a1c1e2efbcf22; a clean npm install fastrmemory@0.9.3 + fastr --version -> 0.9.3; npm audit signatures reports 5 verified registry signatures and 4 verified attestations. The official MCP registry lists io.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3 as active and isLatest. Caveat: Node.js >=22.16.0; 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, 0.5.0, 0.4.0, 0.3.1, and 0.3.0 remain published historical. This release makes code-graph indexing automatic: setup and hook install index once, SessionStart repairs an empty index, and prompt/session-end hooks refresh recent edits; the schema is unchanged. The old scoped npm entries (@atifjubaer/fastrmemory and fastrmemory@0.0.0-stage) were removed on 2026-10-23; the GitHub v0.2.1 tag and release remain as history. This README tracks current main. Current main is `0.9.3` and has 481 tests / 74 files. Use the exact 0.9.3 version for reproducibility. PR #46 at 5da9b2e passed all required checks (six matrix jobs plus Replayable Memory Diff and Pre-Merge Trap Guardian); the historical 0.9.2 release commit b2c6502, 0.9.1 release commit 5da9b2e, 0.9.0 release commit c204f50, 0.8.2 release commit 8cc925b, 0.8.1 release commit 4e7d9ac, 0.8.0 release commit 44b2d9a, 0.7.2 release commit 583223f, 0.7.1 release commit 31d8e12, 0.7.0 release commit 5512557, 0.6.0 release commit a57a656, 0.5.0 release commit 54a79ab, and 0.4.0 release commit bb365c2 remain published historical. The exact release surface is in CHANGELOG.md. The headline benchmark uses 240 deterministic synthetic cases with a 20% holdout, not SWE-bench or LongMemEval. Public LongMemEval, LoCoMo, and self-repository retrieval-only results plus pinned external baselines are in BENCHMARKS.md; no QA-leaderboard parity is claimed. Performance, packaging, and retrieval claims are tracked in CLAIMS.md; every README section is mapped to claim IDs in the README claim trace at the end of that ledger. Methodology, caveats, and raw JSON are in BENCHMARKS.md.

Overview • Design Principles • Benchmarks • Web UI • Supported Agents • Quick Start • MCP Setup • MCP Tools • Architecture • Migration • Security • Scorecard


Launch Status at a Glance

ClaimCurrent resultEvidence
Install pathPublished fastrmemory@0.9.3npm view fastrmemory version -> 0.9.3; npm view fastrmemory dist-tags --json -> {"latest":"0.9.3"}; npm install fastrmemory@0.9.3; fastr --version -> 0.9.3; GitHub Release tarball SHA-256 eebda8ab...; old scoped npm entries removed
MCP registryio.github.atifjubaer/fastrmemory@0.9.3, status active, isLatestcurl --get --data-urlencode "search=io.github.atifjubaer/fastrmemory" https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers; gh run view 40262643667
Synthetic retrieval (optional MiniLM)Holdout 95.8% Hit@1, 100% Hit@5, MRR 0.969npx tsx scripts/eval-bench.ts --split all --embeddings minilm --out bench/results/minilm.json
Test suite481 tests across 74 files on current main; published 0.9.3 is 481 / 74; published 0.9.2 is 476 / 74; published 0.9.1 is 476 / 74; published 0.9.0 is 476 / 74; published 0.8.2 is 461 / 69; published 0.8.1 is 461 / 69; published 0.8.0 is 461 / 69; published 0.7.2 is 456 / 67; published 0.7.1 is 456 / 67; published 0.7.0 is 455 / 67; published 0.6.0 is 388 / 61; 0.5.0 is 297 / 53; historical 0.4.0 is 293 / 53; 0.3.1 is 282 / 52; v0.2.1 is 235 / 43npm test; npm run check:ci
MCP setupfastr mcp init merges portable registry configs or active-CLI local configs for 9 JSON clients and prints a Codex TOML snippet; --source local ships in published 0.9.3, 0.9.2, 0.9.1, 0.9.0, 0.8.2, 0.8.1, 0.8.0, 0.7.2, 0.7.1, 0.7.0, 0.6.0, and 0.5.0npm test -- tests/mcp-init.test.ts -> 15 passed; fastr mcp init --client claude --source local --dry-run --json -> node .../dist/bin/fastr.js mcp --project ...
Cross-engine (MCP stdio)80/120 overall Hit@1 (66.7%, 95% CI 57.8-74.5): exact 40/40, multi 40/40, paraphrase 0/40; 1.094 ms/doc ingest, 1.86 ms recall p50npm run bench:vs; bench/results/vs-engines.json
Crash safety10/10 runs, 0 lost, 0 duplicate ids/titlesnpm run test:crash; bench/results/crash-test.json
Public retrieval (0.3.0)LongMemEval +10.4pp / +11.0pp Hit@5; LoCoMo +4.4pp / +2.3pp (target missed)docs/EXTERNAL_BASELINE.md
Release scoreProvisional 9.4 / 10; 9.2 target met; Retrieval remains PartialSCORECARD.md

The synthetic table is not SWE-bench or LongMemEval. Public numbers are retrieval-only and are not QA-leaderboard results. The 95.8% row uses optional MiniLM; the default offline hash path scores 77.1% Hit@1 / 93.8% Hit@5 on the same holdout. Full provenance is in CLAIMS.md.


💡 Overview

AI coding agents (Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Antigravity) degrade on long-running codebases when project memory is lossy or operationally heavy. Common designs make one of three trade-offs:

  • Decay and merge old episodes to keep the store small, which can lose exact file paths, stack traces, and edge cases.
  • Run a daemon or external database, which adds ports, containers, and setup failure modes.
  • Dump a static context file, which grows without bound and is not queryable.

FastrMemory keeps a verbatim event log, bi-temporal memory history, and a replayable Git mirror in a single in-process TypeScript engine (3 runtime dependencies; local embeddings and the daemon are optional):

Zero Daemon Overhead

Pure Node 22+ built-in node:sqlite in WAL mode. On the 240-case suite, engine-level recall is 0.95 ms p50 / 1.60 ms p95 with hash embeddings and 3.30 ms p50 / 5.11 ms p95 with MiniLM on the train split (CLI startup measured separately). The default CLI/MCP path has no background daemon and no open port; daemon start is optional. Native on Windows, macOS, and Linux (the current CI matrix uses Intel macOS; Apple Silicon is not covered); CI matrix status is reported in Actions.

🔀 Bi-Temporal Git Sync

Never deletes facts during consolidation (there is no destructive sleep step). Replaces half-life decay with valid_from / valid_to timestamps and auto-mirrors human-readable .fastr/pages/*.md files into Git.

🎯 Triple-Stream RRF ($k=20$)

Fuses FTS5 BM25 + optional local embeddings + file-graph links. Error traps receive a conditional 2.0x boost only for trap-intent or file-scoped queries, with per-ID outcome feedback (+0.2 / -0.5). Three consecutive bad outcomes move a memory to dormant; confidence tiers are high, medium, low, dormant, and superseded. Counting questions ("how many projects have I led?") additionally run an aggregate-coverage pass: a second lexical query over their content terms, fused with the original, returning up to 20 rows so the caller can count. retrieval.temporalFilter adds opt-in date windows ("past two weeks", "this year") parsed against the question date.

⚔️ Architectural & Performance Comparison
CapabilityHippo Memory (hippo-memory)Memoria (matrixorigin/Memoria)AgentMemory (@agentmemory/mcp)FastrMemory (0.9.3+)
Runtime ArchitectureSQLite storeMatrixOne relational/vector DB containerDual-layer engine + Redis/DockerZero-Daemon • Native `node:sqlite` in WAL mode
Ingestion Speed88.9 ms/docContainer roundtrip1.74 ms/doc1.09 ms/doc (80x faster than Hippo)
Recall Latency (p50)12.8 ms (spikes to 386 ms p95)50–100 ms1.52 ms0.95 ms p50 / 1.60 ms p95
AST Symbol Anchoring❌ None (file path only)❌ None❌ None✅ `declaration_id` (AST hash survives renames & file moves)
Self-Verifying Traps❌ None❌ None❌ None✅ Machine assertions (`text_present`, etc.) auto-retire fixed bugs
Context Token Overhead⚠️ High (dumps entire rule sets)⚠️ High (dumps knowledge graphs)⚠️ High (dumps session contexts)Ultra-low (≤150 tokens targeted per-turn injection)
Passive Learning❌ Manual commands only❌ Manual commands only❌ Manual commands only✅ Auto-distills traps from test failures & subsequent edits
Cross-Machine Team SyncManual markdown git commitsCloud database clusterCustom daemon✅ Bidirectional `fastr sync` on Git pull
Editor IntegrationBasic CLI instructionsNoneBasic plugin✅ Native VS Code & Cursor extension with Problems tab diagnostics
MCP Protocol SupportstdioREST / MCP adapterstdioOfficial MCP v2 (12-tool core & 45-tool full profiles)

*Verified benchmark evidence from bench/results/vs-engines.json and docs/PUBLIC_BENCHMARKS.md.*

🧭 Memory Landscape:

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기