Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent memory for Claude Code — offline, single-file, hybrid search.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
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": {
"melchizedek": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"melchizedek"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add melchizedek -- npx -y melchizedek프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"melchizedek": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"melchizedek"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"melchizedek": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"melchizedek"
]
}
}
}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.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 louis49 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.2)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Persistent memory for Claude Code. Automatically indexes every conversation and provides production-grade hybrid search (BM25 + vectors + reranker) via MCP tools. 100% local, zero config, zero API keys, zero invoice.
Claude Code forgets everything between sessions - and knows nothing about your other projects. Melchizedek fixes both.
It runs silently in the background - indexing your conversations as you work - then gives Claude the ability to search across your entire history, across all projects: past debugging sessions, architectural decisions, error solutions, code patterns.
No cloud. No API keys. No config. Plug and ask.
~/.claude/projects/**/*.jsonl (your conversation transcripts - read-only)
| v SessionEnd hook (auto-triggers after each session) | v +-----------------+ | Indexer | Parse JSONL -> chunk pairs -> SHA-256 dedup | (better-sqlite3)| FTS5 tokenize -> vector embed (optional) +-----------------+ | v ~/.melchizedek/memory.db (single SQLite file, WAL mode) | v +-----------------+ | MCP Server | 16 search & management tools | (stdio) | Hybrid: BM25 + vectors + RRF + reranker +-----------------+ | v Claude Code (searches your history via MCP)
Every layer is optional. The plugin works with BM25 alone and gets better as more components are available.
| Level | Component | What it adds | Dependency |
|---|---|---|---|
| 1 | BM25 (FTS5) | Keyword search with stemming | None (always active) |
| 2 | Dual vectors (sqlite-vec) | Semantic search - text (MiniLM 384d) + code (Jina 768d) | @huggingface/transformers (optional) |
| 3 | RRF fusion | Merges BM25 + text vectors + code vectors via Reciprocal Rank Fusion | Vectors enabled |
| 4 | Reranker | Cross-encoder re-scoring of top results | Transformers.js or node-llama-cpp (optional) |
Measured with npm run bench - 100 sessions, 1 000 chunks, on a single SQLite file.
| Metric | Result | Target |
|---|---|---|
| Indexation (100 sessions) | ~80 ms | < 10 s |
| BM25 search (mean) | ~0.2 ms | < 50 ms |
| DB size (100 sessions) | ~1.4 MB | < 30 MB |
| Tokens per search | ~125 | < 2 000 |
npm install -g melchizedek
Add the MCP server to Claude Code:
claude mcp add --scope user melchizedek -- melchizedek-server
claude mcp add --scope user melchizedek -- npx melchizedek-server
git clone https://github.com/louis49/melchizedek.git
cd melchizedek && npm install && npm run build claude --mcp-config .mcp.json
Plugin review pending. In the meantime, use npm or npx install above.
claude plugin install melchizedek # not yet available
The MCP server provides search tools, but hooks trigger automatic indexing. Without hooks, you'd need to manually index sessions.
For marketplace installs, hooks are configured automatically. For npm/npx/source installs, add hooks to ~/.claude/settings.json.
See docs/installation.md for the full JSON configuration, hook reference, and troubleshooting.
After setup, restart Claude Code. Indexing starts automatically.
| Tool | Description |
|---|---|
m9k_search | Search indexed conversations. Returns compact snippets. Current project boosted. Supports since/until date filters and order (score, date_asc, date_desc). |
m9k_context | Get a chunk with surrounding context (adjacent chunks in the same session). |
m9k_full | Retrieve full content of chunks by IDs. |
Progressive retrieval pattern - search returns ~50 tokens/result, context ~200-300, full ~500-1000. Start with m9k_search, drill down only when needed. 4x token savings vs loading everything.
Context-aware ranking - results from your current project (×1.5) and current session (×1.2) are automatically promoted. Cross-project results remain visible.
| Tool | Description |
|---|---|
m9k_file_history | Find past conversations that touched a specific file. |
m9k_errors | Find past solutions for an error message. |
m9k_similar_work | Find past approaches to similar tasks. Prioritizes rich metadata. |
| Tool | Description |
|---|---|
m9k_save | Manually save a memory note for future recall. |
m9k_sessions | List all indexed sessions, optionally filtered by project. |
m9k_info | Show memory index info: corpus size, search pipeline, embedding worker, usage metrics. |
m9k_config | View or update plugin configuration. |
m9k_forget | Permanently remove a chunk from the index. |
m9k_delete_session | Delete a session from the index. |
m9k_ignore_project | Exclude a project from indexing. Future sessions won't be indexed, existing ones optionally purged. |
m9k_unignore_project | Re-enable indexing for a previously ignored project. Purged data is not restored. |
m9k_restart | Restart the MCP server to load fresh code after npm run build. Supports force: true for stuck processes. |
| Tool | Description |
|---|---|
__USAGE_GUIDE | Phantom tool. Its description teaches Claude the retrieval pattern and available tools. |
Zero config by default. Everything is tunable via m9k_config or environment variables.
| Setting | Default | Env var |
|---|---|---|
| Database path | ~/.melchizedek/memory.db | M9K_DB_PATH |
| Daemon mode | enabled | M9K_NO_DAEMON=1 to disable |
| Log level | warn | M9K_LOG_LEVEL |
| Embeddings enabled | true | M9K_EMBEDDINGS=false to disable |
| Reranker enabled | true | M9K_RERANKER=false to disable |
See docs/configuration.md for the full settings reference (20+ options, env vars, config file examples).
Melchizedek works out of the box with BM25 keyword search. Text embeddings (MiniLM) download automatically on first use for semantic search.
For GPU-accelerated code embeddings (Ollama), cross-encoder reranking (GGUF models), platform-specific setup guides, and the full model reference, see [Enhanced Search Setup](docs/enhanced-search.md).
| Melchizedek | claude-historian-mcp | claude-mem | episodic-memory | mcp-memory-service | |
|---|---|---|---|---|---|
| Philosophy | Search engine - indexes everything, you search | Search engine - scans JSONL on demand | Notebook - AI compresses & saves | Search engine | Notebook - AI decides what to store |
| Indexes raw conversations | Yes (JSONL transcripts) | Yes (direct JSONL read, no persistent index) | Compressed summaries | Yes (JSONL) | No (manual store_memory) |
| Retroactive on install | Yes (backfills all history) | Yes (reads existing files) | No | Yes | No (empty at start) |
| Search | BM25 + vectors + RRF + reranker | TF-IDF + fuzzy matching | FTS5 + ChromaDB | Vectors only | BM25 + vectors |
| Progressive retrieval | 3 layers (search/context/full) | No | No | No | No |
| 100% offline | Yes | Yes | No (needs API for compression) | Yes | Yes |
| Single-file storage | SQLite | None (reads raw JSONL) | SQLite + ChromaDB | SQLite | SQLite-vec |
| Zero config | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
| MCP tools | 16 | 10 | 4 | 2 | 12 |
| License | MIT | MIT | AGPL-3.0 | MIT | Apache-2.0 |
| Dual embedding (text + code) | Yes (MiniLM + Jina Code) | No | No | No | No |
| Configurable models | Yes (Transformers.js or Ollama) | No | No (Chroma internal) | No (hardcoded) | Yes (ONNX, Ollama, OpenAI, Cloudflare) |
| Reranker | Cross-encoder (ONNX, GGUF, or HTTP) | No | No | No | Quality scorer (not search reranker) |
| Privacy | All local, tag redaction | All local | Sends data to Anthropic API | All local | All local |
| Multi-instance | Singleton daemon - N Claude windows share 1 process (Unix socket / Windows named pipe, local fallback) | N separate processes | Shared HTTP worker (:37777) | N separate processes | Shared HTTP server |
This project stands on the shoulders of others. Key ideas borrowed from:
| Project | What we took | |
|---|---|---|
| CASS | RRF hybrid fusion, SHA-256 dedup, auto-fuzzy fallback | |
| claude-historian-mcp | Specialized MCP tools (file_history, error_solutions) | |
| claude-diary | PreCompact hook (archive before /compact) |
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요