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

Hypermnesia MCP

제작자: cdeust버전 4.23.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.cdeust/hypermnesia-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent memory for AI agents — 36 cited neuroscience mechanisms, local-first, 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

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "hypermnesia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add hypermnesia -- uvx hypermnesia-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "hypermnesia": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-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": {
    "hypermnesia": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-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 cdeust 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 7254개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7254개 중 47%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7254개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Hypermnesia MCP, 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(4.23.5)은 44일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.

Memory for AI coding agents that you can hold accountable.

Keep decisions, fixes and project context between sessions, and inspect what was retrieved.

Runs locally by default. No account, no API key, no server to manage.


Sovereign is what it is today. Everything runs on your machine: a local SQLite file by default, or PostgreSQL + pgvector if you prefer. No LLM in the retrieval loop, and nothing leaves localhost unless you configure an integration that does. Your project's memory is a file you own and can delete.

Claude Code and Codex share Cortex memory. Both native plugins provide the same memory tools and 11 lifecycle hook modules for automatic capture, recall and project context. Use either agent on a project and keep its memory when you switch. Verified with real Claude and Codex sessions on macOS. The same stdio MCP server also supplies memory tools to Claude Desktop, Claude Cowork and other local MCP hosts.

Eco-responsible is what we are aiming at. Work that never reaches a datacenter is work nobody has to power, and an agent that finds the right context first time re-reads fewer files. We hold that intent to the Green Software Foundation's SCI method, and we publish no CO₂ or energy figure, because we have not measured one. What we do and do not claim ↓

36 implemented, inspectable neuroscience-inspired mechanisms · 57 memory tools · 11 lifecycle hooks · a self-curating per-project wiki — all local, all open-source, MIT.

The committed ablations do not establish that these 36 mechanisms improve retrieval

collectively or individually. Published neuroscience references explain their design;

retrieval benefits require measurements in Cortex. See Verification.

Install

Claude Code — add the marketplace and install the plugin:

claude plugin marketplace add cdeust/Cortex

claude plugin install hypermnesia-mcp claude --init-only

claude --init-only runs the plugin's Setup hook, which installs Cortex's runtime (base dependencies, semantic search and its embedding model) before your first session. It prints nothing and exits 0 even when the install fails (Claude Code discards a Setup hook's output), so to watch the progress and get a failing exit code, run scripts/init_plugin.py from the installed plugin instead (its path is installPath in claude plugin list --json).

Update the same way, one command, then initialise again:

claude plugin update hypermnesia-mcp

claude --init-only

Claude Desktop — download hypermnesia-mcp.mcpb from Releases and open it, or use Settings → Extensions. The bundle carries the tools but no hooks; the MCPB format has none.

Claude Cowork is detected automatically (CLAUDE_ENVIRONMENT=cowork) and uses the local SQLite store. No PostgreSQL required.

For Codex, install the native plugin for memory tools and automatic hooks:

uv tool install "hypermnesia-mcp[sqlite]"

codex plugin marketplace add cdeust/Cortex codex plugin add hypermnesia-mcp-codex@cortex-codex-plugins

Open /hooks in Codex to review and trust the Cortex hooks, then start a fresh session. Changed hook definitions require renewed trust after an update. The plugin uses the same saved backend selection as Claude Code; both hosts share memory when they use the same configuration root and store. Codex setup details.

Other stdio MCP hosts (Gemini CLI, Cursor, Windsurf, VS Code) launch the same server and get the same tools. See launch commands. WSL, TLS client certificates and corporate proxies are covered in deployment scenarios.

Cortex's dependencies live in the plugin's data directory, one directory per locked dependency set (sets/ ), so an update that does not change the locked dependencies (most releases: 21 of 29 from v4.9.0 to v4.23.5) finds its set installed. A background job removes the sets no installed version references; it makes no network call. When a set is missing (the first session after an install, or after an update that changes the locked dependencies, when claude --init-only did not run first), no hook installs: SessionStart says Cortex is installing its dependencies (about 2 minutes, about 5 with semantic search); memory is available when it is done, the Edit/Write guards let edits through and say that the Cortex gate is inactive until then, and the MCP server installs the set in the background; the next session (or the same one, once done) shows Cortex ready: , memories; . claude --init-only (or python3 scripts/init_plugin.py, which shows progress) installs everything before the first session; only with it does that session start ready. To work without Cortex, offline or not, run claude plugin disable hypermnesia-mcp@cortex-plugins.

On macOS and Linux (glibc 2.36 or later, x86_64 or arm64: Ubuntu 24.04 and 26.04, Debian 12 and later; not Ubuntu 22.04 or RHEL 9), claude --init-only on a fresh install also gives the plugin its own PostgreSQL server with pgvector and pg_trgm: pinned, sha256-checked binaries (about 13 MB on macOS, 40 MB on Linux, where they bundle their libraries; pgvector is compiled by Cortex's CI, with build provenance attested) on 127.0.0.1, with no Homebrew or system PostgreSQL needed. Its data lives in ~/.claude/methodology/managed-pg/, so uninstalling the plugin never deletes your memories. It becomes the store only after it has started and its schema exists; if it cannot start (a Linux distribution with glibc older than 2.36, for example) the SQLite store is used, as it is on Windows, and the session start says why (SQLite fallback: ...). A store already on that server is never switched to SQLite: Setup fails and names the cause. The Codex plugin on the same account attaches to the same server. An existing SQLite store is not moved (ADR-1114).

Otherwise the first use creates a local SQLite store under ~/.claude/methodology/. Models are downloaded once when needed and then run offline. The embedding and reranking model files are both fetched on first use. Optional integrations, remote PostgreSQL, and OTLP telemetry use the network only when explicitly configured. PRIVACY.md lists the exact scope.

An existing PostgreSQL setup is kept: a configured database_url option (or DATABASE_URL), or the backend marker install-plugin.sh --postgres writes, always wins over the plugin's own server and the SQLite default. An install that ran before on the local cortex database with nothing configured keeps it: on its first launch Cortex moves to SQLite only when nothing listens on localhost:5432 and no PG* variable configures PostgreSQL, records the choice, and prints it. A fresh install never connects to a database nothing configured.

Upgrading from an older plugin identity

The plugin was renamed hypermnesia-mcp in v4.15.0, after a community-directory collision with an unrelated cortex plugin. Memories, configuration and storage paths are untouched.

claude plugin uninstall cortex

claude plugin install hypermnesia-mcp

The visualization companion, hypermnesia-mcp-viz , was renamed the same way:

claude plugin uninstall cortex-viz@cortex-plugins

claude plugin marketplace update cortex-plugins claude plugin install hypermnesia-mcp-viz@cortex-plugins

The retained cortex-viz@cortex-plugins entry is a frozen shim that only prints this notice and exposes no server or tools.

Allowlists, hooks, skills and agents must migrate both composed tool names: mcp__plugin_cortex-viz_cortex-viz__open_visualization becomes mcp__plugin_hypermnesia-mcp-viz_hypermnesia-mcp-viz__open_visualization, and mcp__plugin_cortex-viz_cortex-viz__get_methodology_graph becomes mcp__plugin_hypermnesia-mcp-viz_hypermnesia-mcp-viz__get_methodology_graph.

Keep context useful

Across sessions, agents need to remember decisions, bring prior fixes back when a similar problem returns, and show you which sources support a memory so you can correct it. Cortex keeps that context available while making its status visible.

Cortex does this with local quality checks: what is written, whether its references resolve, what happens when a decision changes, and what can fade over time.

What gets in

The remember handler and automatic capture check for exact replays after hardening and redaction. Matching domain, directory, agent topic, source, write class, capture origin, and global/team flags produce reason: "exact_duplicate" with the existing memory id. Forced writes retain this check; explicit supersedes_id corrections retain their atomic supersession path. Benchmark rows are isolated, and memory-replica block replicas keep their path identity. Direct store inserts do not use this handler check. Consolidation supersedes existing exact duplicates within that scope and preserves their rows and protection flags. This differs from the optional normalized-text maintenance pass. Near-duplicate curation uses the thresholds in core/curation.py; deliberate writes bypass the novelty threshold and can be stored separately when curation does not merge them.

// Illustrative project decision:

remember({ content: "Keep session state in Redis so TTL expiry is handled consistently." }) // → { stored: true, action: "stored" }

Deliberate writes can be refused as exact replays; novelty alone does not reject them. Unattended capture must also pass the novelty check, which keeps automatic capture from burying the memories you meant to keep.

Whether it can be checked

Every memory is graded at write time, locally, with no network call. The grade is not a confidence score: it is whether the claims carry references that resolve on this machine.

// → provenance: { grade: "unverifiable",

// reason: "dead_refs: deps/numpy/_core/_multiarray_umath.cpython-313-darwin.so", // hint: "1 of 9 checkable reference(s) could not be resolved" }

That memory named a file that no longer existed, so it was stored and labelled unverifiable instead of being silently presented as verified. Rewritten against paths that resolve, the same memory grades verified. A recalled memory tells you which kind it is; a verified grade still means that the references resolve locally, not that the claim has been independently proven true.

When it turns out wrong

Corrections supersede rather than overwrite. The new memory records what it replaces, the old one is demoted

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기