Copilot Memory MCP

Name: Copilot Memory MCP
Author: LabForgeDev

제작자: LabForgeDev버전 1.0.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.LabForgeDev/copilot-memory-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent semantic memory for AI agents using local ChromaDB vector search. No cloud required.

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: SSE
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

DockerDocker 설치

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": {
    "copilot-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add copilot-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "copilot-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "copilot-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

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 LabForgeDev 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 7236개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7236개 중 5%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7236개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Copilot Memory 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(1.0.0)은 8개월 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.

copilot-memory-mcp

Persistent semantic memory for GitHub Copilot in VS Code.

A local MCP server that gives Copilot durable, project-scoped memory across sessions. Memories are stored in an embedded ChromaDB vector database with all-MiniLM-L6-v2 embeddings, enabling semantic retrieval (RAG). Everything runs in a single Docker container — no cloud services required.

Why this exists

Copilot starts every session with a blank slate. This MCP server gives it a persistent, searchable knowledge base so decisions, conventions, and context carry over between sessions — all running locally in Docker.

Quick start

docker compose up -d

The server starts on http://localhost:8000/sse.

The .vscode/mcp.json already points Copilot at the server — no further VS Code configuration needed.

A sample config is provided in examples/vscode/mcp.json. Copy it to your project's .vscode/mcp.json.

MCP tools

Tool	Description
`create_memory`	Store a new memory with title, content, optional project scope and tags
`search_memories`	Semantic vector search; filter by project and/or tags
`update_memory`	Update an existing memory by ID; re-embeds on change
`delete_memory`	Permanently delete a memory by ID
`list_memories`	Browse memories with pagination (lightweight, no content)

Copilot instructions & agents (examples)

Ready-to-use examples are in examples/. Copy the relevant file(s) into the root or .github/ of your own project.

File	Consumed by
`AGENTS.md`	OpenAI Codex, Claude Code, and most agent runtimes
`CLAUDE.md`	Claude Code (`claude` CLI)
`.cursorrules`	Cursor (legacy format, project-root)
`.cursor/rules/memory-tools.mdc`	Cursor (modern per-rule format)
`.github/copilot-instructions.md`	GitHub Copilot in VS Code
`.github/prompts/save-memory.prompt.md`	VS Code `/save-memory` prompt
`.github/prompts/recall-memory.prompt.md`	VS Code `/recall-memory` prompt
`.github/agents/memory.md`	VS Code `@memory` custom agent mode

Architecture

VS Code / Copilot

│ MCP HTTP/SSE (port 8000) ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Docker Container │ │ │ │ FastMCP Server (port 8000) │ │ └── 5 MCP tools │ │ │ │ sentence-transformers │ │ └── all-MiniLM-L6-v2 │ │ (384-dim embeddings) │ │ │ │ ChromaDB (embedded) │ │ └── collection "memories" │ └──────────┬──────────────────────┘ │ Docker named volume ▼ /data/chroma (persisted DB)

Project layout

copilot-memory-mcp/

├── app/ │ ├── main.py # FastMCP server, tool registration │ ├── memory_store.py # ChromaDB wrapper (CRUD + search) │ ├── embeddings.py # sentence-transformers loader + encode() │ └── tools/ │ ├── create_memory.py │ ├── search_memories.py │ ├── update_memory.py │ ├── delete_memory.py │ └── list_memories.py ├── tests/ │ ├── test_memory_store.py │ └── test_tools.py ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml └── pyproject.toml

Development

Install dependencies

pip install -e ".[dev]"

Run tests

pytest

Tests use an ephemeral in-memory ChromaDB and a mocked embedding function — no Docker, no model download required.

Run the server locally (no Docker)

pip install -e .

PYTHONPATH=. python app/main.py

Environment variables

Variable	Default	Description
`SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME`	`/app/models`	Model cache directory
`CHROMA_PATH`	`/data/chroma`	ChromaDB persistence path
`PORT`	`8000`	HTTP server port

Copy .env.example to .env and adjust if needed.

License

MIT — see LICENSE.

Copilot Memory MCP

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

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

copilot-memory-mcp

Why this exists

Quick start

MCP tools

Copilot instructions & agents (examples)

Architecture

Project layout

Development

Install dependencies

Run tests

Run the server locally (no Docker)

Environment variables

License