codemem

Name: codemem
Author: jeang42

제작자: jeang42버전 0.1.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.jeang42/codemem

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Shared memory for coding agents: projects, reusable code, sessions and commits across machines

PopNx MCP의 세 기둥

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

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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: Streamable HTTP
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.
직접 입력할 값: CODEMEM_DATA, CODEMEM_DB, CODEMEM_HOST, CODEMEM_PORT, OLLAMA_URL, CODEMEM_EMBED, GIT_ROOT

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add codemem --env CODEMEM_DATA=your-value --env CODEMEM_DB=your-value --env CODEMEM_HOST=your-value --env CODEMEM_PORT=your-value --env OLLAMA_URL=your-value --env CODEMEM_EMBED=your-value --env GIT_ROOT=your-value -- uvx codemem-mcp serve

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "codemem": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "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": {
    "codemem": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codemem-mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "CODEMEM_DATA": "your-value",
        "CODEMEM_DB": "your-value",
        "CODEMEM_HOST": "your-value",
        "CODEMEM_PORT": "your-value",
        "OLLAMA_URL": "your-value",
        "CODEMEM_EMBED": "your-value",
        "GIT_ROOT": "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

CODEMEM_DATA env
Directory for the database and backups
CODEMEM_DB env
Path to the SQLite database (overrides CODEMEM_DATA)
CODEMEM_HOST env
Address to bind. The server has no authentication; use 127.0.0.1 unless the network is trusted
CODEMEM_PORT env
Port for MCP (/mcp) and the web UI. The transport URL assumes 8055
OLLAMA_URL env
Ollama base URL for embeddings (semantic search). Without it, search is BM25 only
CODEMEM_EMBED env
Set to false to disable embeddings entirely
GIT_ROOT env
Directory of bare git repos to read for the commit feed

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 jeang42 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 7245개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7245개 중 48%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7245개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

codemem, 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(0.1.0)은 42일 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.

codemem

Your coding agents keep rebuilding what you already have. codemem remembers what they built, across every project and every machine, and scores each piece on evidence of whether it worked.

It is an MCP server for Claude Code and other MCP clients. It knows what projects exist, where they live, what reusable pieces they contain, what each session did and decided, every commit pushed to the git host, and how to do recurring things. Everything is searchable from any machine, from an agent, or from the web UI. It is written to *during* work, not after.

One Python process, SQLite, no external services required.

What makes it different

Inventory scripts snapshot a directory and you read the report once. Registries list what people published. codemem does neither.

Trust from evidence, not from stars. Every project and asset gets a computed score from how recently it changed, how much work went into it, whether it is actually deployed and running, whether anything else imports it, and whether a human vouched for it. verify records "I ran it today and it works" and restarts the freshness clock. Scores are recomputed on every sync, so they decay when you stop touching something.
It finds the copies you forgot. Discovery mines every repo at HEAD for scripts, modules, service units, Dockerfiles and MCP servers, hashes their functions, and links repos that share code. It will tell you that you wrote the same retry wrapper in three places.
Agents feed it automatically. A session hook records what each Claude Code session did, and gives the next session a brief on the project it just opened. The catalogue builds itself.
Maturity is a first-class label. authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, each with a reason. Search ranks by it, and you can exclude the ratings you should not build on.
Your code stays where it is. codemem stores metadata: names, descriptions, imports, symbols, function hashes, commit records. It does not copy your source anywhere.

Endpoints

Endpoint	What
`http:// :8055/mcp`	MCP (streamable HTTP) for Claude Code and other MCP clients
`http:// :8055/`	Web UI: search, projects, assets, notes, activity, docs. Dark mode.
`http:// :8055/api/…`	JSON API used by the UI (see docs/architecture.md)
`http:// :8055/health`	liveness

Normally runs on the git host, the machine holding the bare repos, so it can read them directly.

Security: codemem has no authentication. It is built for a trusted network, and anyone who

can reach the port can read and write everything. Do not expose it to the internet without an

authenticating proxy in front of it. See docs/architecture.md.

Requirements

Python 3.11 or newer, and git. Optional: a git host with bare repos for the commit feed, Gitea for descriptions and web links, and Ollama for semantic search, drafted descriptions and the review pass. Everything works without the optional pieces; search falls back to BM25 alone.

Why

A developer with many project folders across several machines has no way for a new Claude Code session to know that a retry wrapper, a Gradio helper, a GPU monitor or a data pipeline already exists somewhere. So they get rebuilt. Snapshot inventory scripts (run, read, forget) do not fix that. codemem is the live, writable layer: it is written to during work, not after.

The content is whatever is there. codemem does not filter or judge. Each project carries an audience: unrestricted (the default), professional, or employer, so a search or a view can exclude one when the context calls for it. Nothing is hidden unless asked, with one exception: cloned third-party repos are marked origin = vendor and stay out of search and lists until you ask for them. See docs/USER_GUIDE.md.

Install from PyPI

The package is codemem-mcp; the command it installs is codemem.

pip install codemem-mcp # or: uv tool install codemem-mcp / pipx install codemem-mcp codemem serve # MCP at http://localhost:8055/mcp, web UI at http://localhost:8055/

uvx codemem-mcp serve # or run it without installing

Data goes to ~/.codemem/ unless CODEMEM_DB or CODEMEM_DATA says otherwise. Register it with Claude Code:

claude mcp add --transport http --scope user codemem http://localhost:8055/mcp

That is the server alone. For the systemd units, the commit feed and the session hooks, use the quick start below from a clone of the repository.

Run with Docker

docker build -t codemem . docker run --rm -p 127.0.0.1:8055:8055 codemem # throwaway database docker run -d -p 127.0.0.1:8055:8055 -v codemem-data:/data codemem # keep it in a volume

No authentication. Anyone who can reach the port can read and write everything. Keep the

127.0.0.1: in -p: a bare -p 8055:8055 publishes the port on every interface, and Docker's

port rules bypass most host firewalls.

The image needs none of the optional pieces: embeddings are off (CODEMEM_EMBED=0) and there is no git host. Pass -e OLLAMA_URL=... -e CODEMEM_EMBED=1 to turn semantic search on.

Quick start

Server (once, on the git host):

./install.sh # venv, user-scope systemd units, seed, backfill, gitea, scan, embed

Client (each machine, once):

CODEMEM_URL=http:// :8055 client/install-client.sh # Linux/macOS: MCP server + SessionStart/SessionEnd hooks client\install-client.ps1 # Windows PowerShell (set $env:CODEMEM_URL first)

Then in any Claude Code session the codemem tools are available and every session starts with a brief of the current project (if codemem knows it) and ends with an automatic session record.

What Claude sees

Tool	Use
`search`	hybrid BM25 + embedding search over everything. First call before building anything
`project_brief`	everything about one project, by name or working directory
`list_projects`	filter by status, tag, machine, audience, visibility
`update_project`	description, purpose, status, tags, audience, origin (own/vendor), visibility, maturity
`register_asset`	record a reusable script/module/prompt/skill/service with a one-line usage
`find_assets`	search or list assets by kind/tag/project, or by imported library
`log_session`	what was done, decided, used, abandoned, and what is next
`add_note`	decision, howto, resource, issue, idea
`delete_note`	remove a note written by mistake, with its index and embedding rows
`link_items`	project uses / could-reuse / supersedes / derived-from another
`rate`	maturity: authoritative, usable, experimental, antiquated, sunset, broken, junk, with a why
`verify`	"I ran it today and it works": restarts the computed trust score's freshness clock
`handoff` / `list_handoffs`	track one implementation replacing another through candidate, shadow, verified, promoted
`howto`	how to publish, add a machine, use codemem, plus whatever docs are ingested
`activity`	commits and sessions across all machines, last N days
`add_scan_root` / `scan_path`	register a directory to scan; scan now (server machine)
`stats`	counts, machines, index coverage
`help`	workflow, tool list, label vocabularies. Also `/codemem` in Claude Code, `/codemem` searches

Where the data comes from

Git host: every bare repo in GIT_ROOT is backfilled; a post-receive hook posts each push to /ingest/push so new commits appear within seconds. See docs/git-commit-feed.md.
Gitea (optional): descriptions, topics and web URLs, via its API with a read token.
Local scan: project directories under registered roots, per machine. On the server this is automatic; other machines run client/codemem_agent.py once a root is registered.
Discovery: every own repo is mined at HEAD for scripts, modules, units, Dockerfiles, prompts and MCP servers, recorded as auto-discovered assets, with shared-code links between repos.
Docs: markdown from CODEMEM_DOC_SOURCES (this repo by default), re-hashed every sync.
Claude Code: session records from the hook, plus whatever Claude writes with the tools.
Local model (optional, via Ollama): embeddings for semantic search, drafted descriptions, and a targeted review of near-duplicate functions and thinly described code.

Layout

codemem/ the server package config.py every tunable, env-overridable db.py schema, connection, single FTS5 index store.py all writes (keeps the index in step) search.py BM25 + Ollama embeddings, reciprocal rank fusion gitsync.py bare-repo backfill, push ingest, push.log, Gitea scan.py project discovery + location records discover*.py asset discovery, shared-code linking (core is shared with the remote agent) trust.py computed trust scores review.py targeted model review describe.py model-drafted project descriptions knowledge.py doc ingest, howto/asset seed server.py MCP tools, HTTP routes, JSON API cli.py serve | backfill | gitea | docs | seed | scan | embed | reindex | backup | sync | discover | review | trust | describe | purge web/ the single-file web UI (+ vendored marked.js) client/ hook, remote scan agent, slash command, per-OS installers systemd/ user-scope units: service, sync timer (6h), backup timer (02:45) docs/ user guide, architecture, git-commit-feed, clients, operations, publishing, python-vs-typescript server.json MCP Registry entry (PyPI package codemem-mcp) glama.json Glama listing maintainers Dockerfile container image: throwaway /data, no optional services

Storage: $CODEMEM_DB (default ~/.codemem/codemem.db, SQLite, WAL). Backups: $CODEMEM_BACKUP_DIR (default ~/.codemem/backups/).

Status and contributing

Extracted from a system that has been running daily against 165 projects, 735 assets and 2,000+ commits across three machines. It is stable for that use, but it has had one operator, so expect rough edges the moment your layout differs from that one. Issues and pull requests welcome; please open an issue before a large change so we can agree on the shape. See CONTRIBUTING.md for how to run it locally and the two rules that are not negotiable, and SECURITY.md for what it stores and how to report a vulnerability.

Run scripts/smoke.sh before pushing: it boots the server against a throwaway database and checks that health, the web UI, the JSON API and the schema all come up.

License

Apache License 2.0. See LICENSE.

codemem

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

직접 입력할 값

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

codemem

What makes it different

Endpoints

Requirements

Why

Install from PyPI

Run with Docker

Quick start

What Claude sees

Where the data comes from

Layout

Status and contributing

License