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

EchoVault Memory

제작자: go-ports버전 0.3.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.go-ports/echovault

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first memory for coding agents; stores decisions, bugs, and context across sessions.

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

필요한 것

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": {
    "echovault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add echovault --env MEMORY_HOME=your-value -- docker run -i --rm -e MEMORY_HOME ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "echovault": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "echovault": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_HOME",
        "ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

  • MEMORY_HOME env
    Directory where memories are stored. Ensure this path is mounted to persistent storage for data retention across container restarts.

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 go-ports 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 7270개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7270개 중 10%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7270개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

EchoVault Memory, 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(0.3.3)은 7개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 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★ 64,224MIT어제 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 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.

EchoVault — Go

Local memory for coding agents. Your agent remembers decisions, bugs, and context across sessions — no cloud, no API keys, no cost.

Install · Features · How it works · Commands


This is the Go port of EchoVault. It is a single static binary with no Python runtime dependency. The vault format and MCP interface are fully compatible with the Python version — you can switch between them without losing any memories.

Features

Works with 4 agents — Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode. One command sets up MCP config for your agent.

MCP native — Runs as an MCP server exposing memory_save, memory_search, and memory_context as tools. Agents call them directly — no shell hooks needed.

Local-first — Everything stays on your machine. Memories are stored as Markdown in ~/.memory/vault/, readable in Obsidian or any editor.

Zero idle cost — No background processes, no daemon, no RAM overhead. The MCP server only runs when the agent starts it.

Hybrid search — FTS5 keyword search works out of the box. Add Ollama or OpenAI for semantic vector search.

Secret redaction — 3-layer redaction strips API keys, passwords, and credentials before anything hits disk. Supports explicit tags, pattern detection, and custom .memoryignore rules.

Cross-agent — Memories saved by Claude Code are searchable in Cursor, Codex, and OpenCode. One vault, many agents.

Obsidian-compatible — Session files are valid Markdown with YAML frontmatter. Point Obsidian at ~/.memory/vault/ and browse your agent's memory visually.

Install

Pre-built binary

Download the latest release for your platform from the releases page and place the binary somewhere on your $PATH.

Build from source
git clone https://github.com/go-ports/echovault.git

cd echovault make build # produces ./bin/memory sudo cp bin/memory /usr/local/bin/

CGO required. The binary links against go-sqlite3 and sqlite-vec, so a C compiler (gcc/clang) must be present. On macOS: xcode-select --install. On Debian/Ubuntu: apt install build-essential.

First run
memory init

memory setup claude-code # or: cursor, codex, opencode

That's it. memory setup installs the MCP server config automatically.

By default the config is installed globally. To install for a specific project:

cd ~/my-project

memory setup claude-code --project # writes .mcp.json in project root memory setup opencode --project # writes opencode.json in project root memory setup codex --project # writes .codex/config.toml + AGENTS.md

Configure embeddings (optional)

Embeddings enable semantic search. Without them, you still get fast keyword search via FTS5.

Generate a starter config:

memory config init

This creates ~/.memory/config.yaml with sensible defaults:

embedding:

provider: ollama # ollama | openai | openrouter model: nomic-embed-text

context: semantic: auto # auto | always | never topup_recent: true

What each section does:

  • `embedding` — How memories get turned into vectors for semantic search. ollama runs locally; openai and openrouter call cloud APIs. nomic-embed-text is a good local model for Ollama.
  • `context` — Controls how memories are retrieved at session start. auto uses vector search when embeddings are available, falls back to keywords. topup_recent also includes recent memories so the agent has fresh context.

For cloud providers, add api_key under the provider section. API keys are redacted in memory config output.

Configure memory location

By default, EchoVault stores data in ~/.memory.

You can change that in two ways:

  • MEMORY_HOME=/path/to/memory (highest priority, per-shell/per-process)
  • memory config set-home /path/to/memory (persistent default)

Useful commands:

memory config set-home /path/to/memory

memory config clear-home memory config

memory config shows both memory_home and memory_home_source (env, config, or default).

The --memory-home global flag overrides everything for a single invocation:

memory --memory-home /tmp/test-vault search "authentication"

Usage

Once set up, your agent uses memory via MCP tools:

  • Session start — agent calls memory_context to load prior decisions and context
  • During work — agent calls memory_search to find relevant memories
  • Session end — agent calls memory_save to persist decisions, bugs, and learnings

The MCP tool descriptions instruct agents to save and retrieve automatically. No manual prompting needed in most cases.

You can also use the CLI directly:

memory save --title "Switched to JWT auth" \

--what "Replaced session cookies with JWT" \ --why "Needed stateless auth for API" \ --impact "All endpoints now require Bearer token" \ --tags "auth,jwt" --category "decision" \ --details "Context: Options considered:

  • Keep session cookies
  • Move to JWT

Decision: Tradeoffs: Follow-up:"

memory search "authentication" memory details memory context --project

For long details, use --details-file notes.md. To scaffold structured details automatically, use --details-template.

How it works

~/.memory/

├── vault/ # Obsidian-compatible Markdown │ └── my-project/ │ └── 2026-02-01-session.md ├── index.db # SQLite: FTS5 + sqlite-vec └── config.yaml # Embedding provider config

  • Markdown vault — one file per session per project, with YAML frontmatter
  • SQLite index — FTS5 for keywords, sqlite-vec for semantic vectors
  • Compact pointers — search returns ~50-token summaries; full details fetched on demand
  • 3-layer redaction — explicit tags, pattern matching, and .memoryignore rules

Supported agents

AgentSetup commandWhat gets installed
Claude Codememory setup claude-codeMCP server in .mcp.json (project) or ~/.claude.json (global)
Cursormemory setup cursorMCP server in .cursor/mcp.json
Codexmemory setup codexMCP server in .codex/config.toml + AGENTS.md fallback
OpenCodememory setup opencodeMCP server in opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json (global)

All agents share the same memory vault at your effective memory_home path (default ~/.memory/). A memory saved by Claude Code is searchable from Cursor, Codex, or OpenCode.

Commands

CommandDescription
memory initCreate vault at effective memory home
memory setup Install MCP server config for an agent
memory uninstall Remove MCP server config for an agent
memory save ...Save a memory (--details-file and --details-template supported)
memory search "query"Hybrid FTS + semantic search
memory details Full details for a memory
memory delete Delete a memory by ID or prefix
memory context --projectList memories for current project
memory sessionsList session files
memory configShow effective config
memory config initGenerate a starter config.yaml
memory config set-home Persist default memory location
memory config clear-homeRemove persisted memory location
memory reindexRebuild vectors after changing provider
memory mcpStart the MCP server (stdio transport)
Global flags
FlagDescription
--memory-home Override memory home for this invocation
--helpShow help for any command

Uninstall

memory uninstall claude-code   # or: cursor, codex, opencode

rm /usr/local/bin/memory

To also remove all stored memories: rm -rf ~/.memory/

Privacy

Everything stays local by default. If you configure OpenAI or OpenRouter for embeddings, those API calls go to their servers. Use Ollama for fully local operation.

License

MIT — see LICENSE.

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