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

Cuemap MCP

제작자: cuemap-dev버전 0.7.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.cuemap-dev/cuemap-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.

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

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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": {
    "cuemap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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 6일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 cuemap-dev 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 7241개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 64%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7241개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Cuemap 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(0.7.5)은 21일 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★ 64,224MIT3일 전 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★ 5,213MIT44일 전 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.

CueMap MCP Server v0.7.5

A premium MCP bridge for explainable, repository-aware agent memory.

The Model Context Protocol (MCP) server for CueMap, allowing AI coding assistants (like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Antigravity) to instantly recall codebase context using the CueMap engine.

For agent-facing operating guidance—including repository consent, supported content types, recall modes, accuracy-oriented knob selection, and troubleshooting—see SKILL.md.

Zero-Config Deployment

The CueMap MCP Server is designed to work completely out-of-the-box. When started, it automatically manages a high-performance Rust instance of the CueMap Server in the background. The v0.7.3 engine bundles qint8 MiniLM-L3 by default and q4 MiniLM-L3 for the edge profile; no model download occurs at runtime.

You do not need to install or run the CueMap CLI manually. The correct pre-compiled binary for your operating system is automatically downloaded via optional NPM dependencies. Embedded startup supports Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64, and Windows x64.

Installation

# Global installation makes the `cuemap-mcp` command available

npm install -g cuemap-mcp

*(Note: Ensure your package manager is configured to download optionalDependencies so the local Rust binary is included).*

Agent Plugin

CueMap also ships a separate cuemap-agent-plugin package for Agent Plugins-compatible clients. It bundles the portable plugin.json manifest, stdio mcp.json configuration, and a repository-memory skill. The plugin launches this MCP server at the matching release version and must be installed or downloaded separately from cuemap-mcp.

Configuration (Environment Variables)

By default, the embedded engine runs on port 8735. You can customize the server behavior by passing the following environment variables in your MCP configuration:

  • CUEMAP_PORT: Override the port the embedded engine binds to (default: 8735).
  • CUEMAP_CONFIG_PATH: Absolute path to a custom server_config.toml to configure advanced Engine tuning, background jobs, and RAG search parameters.
  • CUEMAP_URL: If you prefer to bypass the embedded engine and connect to a remotely hosted or separately running CueMap server, specify its URL here (e.g. http://localhost:8735).
  • CUEMAP_PROJECT: Override the default project. Without this setting, CueMap derives a stable repository-scoped project from the current Git remote or working directory.
  • CUEMAP_LOG_PATH: Override the embedded engine log path. It defaults to ~/.cuemap/server.log, which is the file read by cuemap logs.
Server lifecycle

The MCP server calls EmbeddedCueMap.start() as soon as Codex launches the plugin process, before any CueMap tool is invoked. It attaches to a compatible engine already listening at CUEMAP_URL or the configured port; otherwise it starts and owns a local engine automatically. cuemap_init does not start the server—it previews or applies a confirmed repository scope after the engine is ready. An engine owned by the MCP process is stopped gracefully when that process exits.

Using with AI Agents

To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.

Example Configuration (Claude Desktop)
{

"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }

Available Tools

  • `cuemap_init_preview`: Performs a read-only repository metadata scan and returns supported top-level folders/root files, counts, the stable repository project ID, and any existing saved scope. Present this preview to the user before ingestion.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): Repository-relative files or folders to preview. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • `cuemap_init`: Applies a user-confirmed repository ingestion scope, starts the initial scan, and keeps watching that scope for new, changed, deleted, newly ignored, or newly unignored supported files. It only reports verified completion after observing ingestion activity, reaching a terminal job phase, and completing intent annotation; an initial idle status with 0/0 writes is not considered complete.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): User-approved repository-relative files or folders. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • confirmed (boolean): Must be true only after explicit user confirmation of the previewed scope.
  • `cuemap_status`: Returns project-scoped background ingestion progress plus derived monitoring fields. Poll it after cuemap_init until verified_complete is true.
  • project (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • active: Whether the current phase is non-terminal or writes/intent annotations remain pending.
  • observed_activity: Whether this MCP process has observed an active phase or positive write/intent counts for the project.
  • pending_writes: Remaining writes based on the latest totals.
  • pending_intents: Remaining memory intent annotations based on the latest totals.
  • verified_complete: True only after activity has been observed, the project reaches done or idle, no work failed or remains pending, and intent_ready is not false.
Project inspection and memory lifecycle
  • `cuemap_projects`: List projects and their summary metadata, including whether each project is currently loaded in RAM.
  • `cuemap_project_load`: Explicitly warm a persisted project before a latency-sensitive operation. Ordinary project requests demand-load it when needed.
  • `cuemap_project_save`: Persist a current snapshot without unloading it.
  • `cuemap_project_unload`: Persist and unload a project to reduce memory usage. Active work can produce a retryable busy response.
  • `cuemap_project_pack` / `cuemap_project_package_load`: Write or load a ready-to-query local .cuemap package.
  • `cuemap_project_push` / `cuemap_project_pull`: Transfer a package through S3 using the engine host's configured AWS CLI.
  • `cuemap_project_sync`: Fast-forward immutable S3 history and refuse divergence.
  • `cuemap_stats`: Read repository-project statistics, or global engine statistics with global: true.
  • `cuemap_memory_get`: Read one memory as decoded text and provenance by numeric memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.
  • `cuemap_memory_reinforce`: Reinforce one memory, optionally on explicit cues.
  • `cuemap_memory_delete`: Permanently delete one memory. Requires confirmed: true after explicit user confirmation.
  • `cuemap_project_export`: Export a cursor-paginated project page with configurable content, cue, and metadata inclusion.
  • `cuemap_project_artifacts`: Inspect CueBridge artifact metadata without reloading it.
Explicit ingestion
  • `cuemap_ingest_url`: Ingest one URL or recursively crawl it with depth and same_domain_only controls.
  • `cuemap_ingest_content`: Ingest supplied text with filename, source-key, metadata, structural-cue, segmentation, and optional one-vector-per-produced-chunk embeddings.
  • `cuemap_ingest_file`: Ingest one user-approved local file path.

These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.

Alias and Lexicon administration
  • `cuemap_alias_list`, `cuemap_alias_add`, `cuemap_alias_merge`: Inspect and manage manual cue aliases. Merging requires confirmed: true.
  • `cuemap_lexicon_inspect`, `cuemap_lexicon_graph`, `cuemap_lexicon_wire`, `cuemap_lexicon_delete`: Inspect and administer Lexicon relationships. Deletion requires confirmed: true.
  • `cuemap_add`: Stores one natural-language memory. The project is created automatically if it does not exist.
  • content (string): Memory content to store.
  • project (string, optional): Project ID that will own the memory. Defaults to the current repository-scoped project.
  • cues (string[], optional): Explicit cues/tags to associate with the memory.
  • metadata (object, optional): JSON metadata to store with the memory.
  • source_key (string, optional): Stable source key for deterministic upsert/deduplication.
  • event_time (number, optional): Original event timestamp as Unix seconds. Defaults to ingestion time.
  • embedding (number[], optional): Precomputed memory embedding.
  • disable_temporal_chunking (boolean, optional): Disable temporal chunking for this memory.
  • async_ingest (boolean, optional): Process ingestion in the background and return immediately.
  • `cuemap_intent_classify`: Classifies text with the engine's local intent model. Accepts target: "query" or "memory" and returns relative intent scores, recall/memory eligibility, confidence weight, and model/taxonomy versions. Scores are ranking signals, not calibrated probabilities.
  • `cuemap_recall`: Recalls context about a codebase from your CueMap integrated brain. Uses natural language and semantic search to find relevant information.
  • query (string): The natural language query to search for.
  • limit (number, optional): Maximum results to return (default: 10).
  • response_mode (full | preview, optional): Default full. Use preview for broad discovery; each hit returns a leading excerpt instead of full content, retaining IDs and metadata.
  • preview_chars (integer, optional): Preview length cap, 100–2000 UTF-16 code units (default: 200). Ignored in full mode. Metadata and diagnostics are not capped.
  • projects (string[], optional): List of project IDs to scope the search to. Multiple enables cross-project queries.
  • cues (string[], optional): Specific cue tags to filter the search.
  • query_time (string, optional): Timestamp or natural-language time anchor for v0.7 temporal query intent.
  • depth (number, optional): Depth of multi-hop recall expander (default: 1).
  • expansion_depth (number or "conversation_round", optional): Neighbor context expansion (default: "conversation_round"). Values above 1 include nearby parent chunks or source-ordered context, using a radius of expansion_depth - 1 when linkage exists. "conversation_round" prepends the message each result replies to (for an assistant reply, t

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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