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

codeagent-memory

제작자: HanochZhu버전 0.1.6i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.HanochZhu/codeagent-memory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local code graph and solution memory for coding agents via CLI and MCP.

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

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": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add codeagent-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "codeagent-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "codeagent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6"
      ]
    }
  }
}

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 HanochZhu 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 7220개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7220개 중 84%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7220개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

codeagent-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(0.1.6)은 7일 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★ 64,224MIT3일 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.

cam

English · 中文 · 日本語 · 한국어 · العربية · 🌐 Website

A local multi-turn conversational memory system purpose-built for coding agents

Code graph + memory · surgical reads · 100% local · MCP + CLI

Kernel written in Rust

Contents

  • Why cam?
  • Get Started
  • Key Features
  • How It Works
  • Agent Workflow
  • CLI Reference
  • Memory Rules
  • Configuration
  • Benchmarks
  • Supported Agents
  • Supported Languages
  • Supported Platforms
  • License

Guides: Interactive Showcase (Website) · Main Agent vs Subagent · MCP Configs by IDE · 中文说明


Why cam?

When an AI coding agent explores a repository, it usually rediscovers structure the slow way — running grep, glob, and full-file Read one file at a time — and forgets everything in the next session.

`cam` gives the agent two local retrieval planes in a single binary:

PlaneWhat it storesHow the agent uses it
Code GraphTree-sitter symbols (functions, types, methods) as a virtual filesystem + 1-hop callers/calleesls, find, read src/file.rs/symbol, `ref symbol --dir in\out` — surgical symbol reads instead of whole-file dumps
Memory TreeProject facts, architecture decisions, debugging write-ups, and user habitsrecall (Vector + BM25 fused with RRF) and add (with branching --parent and revision --supersedes)

One binary, two interfaces: The main agent calls cam over MCP (cam mcp); subagents (which rarely inherit MCP tools) call the exact same CLI (cam --json …). Both share .cam/cam.db on disk, 100% local, zero API cost.


Get Started

Option 1: One-Sentence Agent Install (Recommended)

Paste this prompt directly into your coding agent (Cursor, Claude Code, Codex, Windsurf, GitHub Copilot, Cline, etc.) and let it install, index, and wire cam for you:

Install cam from https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory: require a working Rust toolchain (rustup), run `cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked`, ensure ~/.cargo/bin (or %USERPROFILE%\.cargo\bin on Windows) is on PATH, then verify with `cam --help`. In this repo run `cam index`. For the main agent, register MCP stdio: command `cam`, args `["mcp"]` (Cursor: .cursor/mcp.json; Claude Code: .mcp.json). Subagents call `cam --json` in the shell. Do not add extra docs.

How each IDE / agent handles this prompt

EnvironmentWhat to do
Cursor / Windsurf / Claude Code / CodexPaste into Agent / Chat; the agent runs the terminal install, builds .cam/cam.db, and writes the MCP config
VS Code (Copilot / Continue / Cline)Paste into Agent / Chat mode with terminal access enabled
JetBrains (IntelliJ / RustRover / GoLand)Paste into AI Assistant, or run cargo install in the built-in terminal

Note: cargo install places cam in ~/.cargo/bin (Windows: %USERPROFILE%\.cargo\bin). Restart your terminal or IDE if cam is not immediately found on PATH.


Option 2: Manual Setup
1. Install the CLI

Requires a Rust toolchain:

cargo install --git https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory --locked

cam --help

Alternative: Build from local clone or run via Docker

From a local clone:

git clone https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

cd codeagent_memory cargo install --path . --locked

Docker (no Rust toolchain required):

docker pull ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

docker run -i --rm -v "$PWD:/work" -w /work ghcr.io/hanochzhu/codeagent-memory:0.1.6

Or build locally: docker build -t cam https://github.com/HanochZhu/codeagent_memory.git

2. Index & query your project
cd your-project

cam index # parse repo into .cam/cam.db

Query the code graph

cam ls src/ # list files or symbols in a file cam read src/main.rs/main # read a single symbol body cam ref main --dir in # 1-hop callers (in) or callees (out)

Query & write to the memory tree

cam recall "how does hybrid recall fuse BM25 and vectors" cam add --summary "..." < notes.md

cam auto-initializes .cam/ on first use. Run cam watch in the background if you want live incremental graph updates as files change.

3. Connect MCP for the main agent

Add cam mcp to your host's MCP configuration (e.g. .cursor/mcp.json or .mcp.json):

{

"mcpServers": { "cam": { "command": "cam", "args": ["mcp"] } } }

See docs/mcp.md for host-specific config paths and docs/agents.md for main-agent / subagent prompt rules.

The first recall or add downloads the default embedding model (potion-multilingual-128M to ~/.cam/models/) and falls back to a lexical hash embedder if offline.


Key Features

FeatureDetails
SQLite Code GraphTree-sitter parses functions, types, and call edges into .cam/cam.db for instant symbol-level navigation
Virtual Pathssrc/main.rs addresses a file outline; src/main.rs/main addresses the symbol body directly
Live Incremental Synccam sync hashes file contents; cam watch keeps the graph updated on save
Hybrid Recall (RRF)Combines local dense embeddings (model2vec) + identifier-aware BM25 via Reciprocal Rank Fusion ($k=60$)
Revision Chains & Tree--parent builds branching topic hierarchies; --supersedes links linear revisions and folds older entries automatically
Ebbinghaus RetentionRetention $R = e^{-t / S}$ gently weights ranking ($\le 10\%$) and flags stale / needs_update memories without deleting history
Dual Interface (MCP + CLI)Main agent uses cam_* MCP tools; subagents run cam --json … in the shell
100% Local & PrivateZero external API keys; runs entirely on local SQLite and on-disk embeddings
9 LanguagesRust, Python, TypeScript, JavaScript, Go, Java, C, C++, C#

How It Works

  1. Extract — tree-sitter walks the workspace and stores symbol definitions and call edges in .cam/cam.db.
  2. Surgical Read — Agents navigate via virtual paths (ls → find → read → ref). Reading a file returns its symbol outline; reading file/symbol returns only that symbol's source slice.
  3. Hybrid Recall — recall takes an English query, embeds it locally, runs identifier-aware BM25 (splitting snake_case, kebab-case, camelCase + English stemming), prunes low-confidence tails, and fuses both lists with RRF ($k=60$) scaled by $0.9 + 0.1 \times R$. Superseded revisions are automatically expanded to their newest replacement.
  4. Write-Back — When an agent solves a non-trivial task, it extracts atomic facts so each add stores only one fact (English summary; body supports non-Latin characters). Related facts are connected via --link / links into a knowledge graph (inspected via mem show; recall does not traverse graph links yet). --parent attaches a memory to a structural topic; --supersedes replaces an outdated memory while preserving lineage.

Architecture deep dive (Chinese): DESIGN.md.


Agent Workflow

Every coding task follows the same four-step loop:

  1. Recall first — Query cam_recall / cam recall in English before grepping. Reuse a hit if it is latest and not needs_update.
  2. Ensure indexed — If graph tools return not_indexed, run cam_index / cam index once for the project.
  3. Walk the graph — On a memory miss, locate symbols with find or ls, read symbol bodies with read / , and trace callers/callees with ref --dir in|out.
  4. Write back — Persist newly discovered architecture facts or fixes with cam_add / cam add as atomic facts (one fact per memory, English summary; body supports non-Latin characters), linking related facts with links / --link.
RoleInterfaceTypical Usage
Main Agent (Chat / IDE session)MCP (cam mcp)Calls cam_recall, cam_find, cam_ls, cam_read, cam_ref, cam_add, cam_mem_tree, cam_mem_show directly
Subagent (Task / explore / CLI)CLI (cam --json)Runs cam --json --project in the shell (subagents rarely inherit MCP tools)

Full agent rules & copy-paste system prompts: docs/agents.md.


CLI Reference

Code Graph Commands
CommandDescription
cam indexParse the project with tree-sitter into .cam/cam.db (creates .cam/ if needed)
cam syncIncrementally update the graph for modified files using content hashes
cam watch [--debounce-ms N]Watch source files and auto-sync (--json streams one JSON report per sync)
cam ls [virt_path]List directories, files, or symbols inside a file
cam read [--full]Read a file's symbol outline, a specific symbol body (path/symbol), or the --full file
cam find [--kind K] [--file S] [--scope D] [--limit N]Case-insensitive substring search over symbol names (exact matches first, then prefixes)
`cam ref --dir in\out [--file S] [--kind K] [--scope D]`1-hop callers (in / --callers) or callees (out / --callees). Returns ranked candidates on ambiguous names
Memory Commands
CommandDescription

| cam recall " " [--limit N] [--no-expand] [--include-superseded] [--snippets] | Hybrid RRF recall (English query). --no-expand skips newest-revision expansion; --include-superseded keeps old revis

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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