MAGNEMO

Name: MAGNEMO
Author: magnemo-ai

제작자: magnemo-ai버전 0.6.11i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름ai.magnemo/magnemo

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent Memory for AI Agents, in plain local files. No network calls of its own.

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: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: MAGNEMO_VAULT

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: MAGNEMO_VAULT, MAGNEMO_AGENT

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": {
    "magnemo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "magnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "MAGNEMO_VAULT": "your-value",
        "MAGNEMO_AGENT": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add magnemo --env MAGNEMO_VAULT=your-value --env MAGNEMO_AGENT=your-value -- uvx magnemo-mcp

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "magnemo": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "magnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "MAGNEMO_VAULT": "your-value",
        "MAGNEMO_AGENT": "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": {
    "magnemo": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "magnemo-mcp"
      ],
      "env": {
        "MAGNEMO_VAULT": "your-value",
        "MAGNEMO_AGENT": "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

MAGNEMO_VAULT 필수 env
Absolute path to the vault folder (create one with: magnemo init ./vault). Plain markdown files you own.
MAGNEMO_AGENT env
The name this agent signs its entries with. Default: agent.

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 도메인 magnemo.ai 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 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 7229개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7229개 중 81%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7229개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

MAGNEMO, 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?

입력해야 할 값: MAGNEMO_VAULT

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(0.6.11)은 8일 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★ 64,224MIT3일 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.

The Memory MCP. Your AI remembers. You keep what matters.

MAGNEMO is Memory for your AI, kept on your computer in plain files. Your AI writes down what it learns as it works; nothing becomes Memory until you approve it, and every Memory shows who wrote it and who approved it.

Your agent writes one line down and keeps working. Say keep, and it is Memory.

Site · Manual · Changelog · X @Magnemo_AI · Known limits

Install in one paste

In three lines:

pip install MAGNEMO      # Python 3.11 or newer

magnemo init # makes the vault: a folder of plain files magnemo mount # writes .mcp.json, the file Claude Code reads, and the first line in CLAUDE.md

Or let your agent do it. Open Claude Code in any of your project folders, and paste this. (Its magnemo mount step writes .mcp.json, the file Claude Code reads, and a short block in CLAUDE.md that tells every new session where this project's Memory is. In Cursor, Windsurf or another client, use the block for your client under "Install in your client".)

Set up MAGNEMO in this project:

Install it: pip install MAGNEMO. It needs Python 3.11 or newer. If pip can't find it, install uv (curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh) and then run: uv tool install MAGNEMO
Initialize the vault: magnemo init
Register the MCP server: run magnemo mount — it adds MAGNEMO to this project's MCP config and keeps any servers already there.
Verify: run magnemo doctor and confirm everything passes.
Then ask me to restart you, so MAGNEMO's tools load, and to say this when you are back: "Look around this folder, tell me what this project is for, and stage that as the first note." Your agent never waits on you. When you want something kept, say keep.

If anything fails, show me what went wrong and fix it if you can.

Plant the seed: one paste, and your agent grows a Memory.

After the restart, say it: Look around this folder, tell me what this project is for, and stage that as the first note. Your agent writes one line down and keeps working. Say keep, and it is Memory. Then ask what it remembers.

Works with

One server, the same in every client. Tested where it says so; the rest follow each client's own docs.

Client	Tested	How
Claude Code	yes: Oct 26–28, 2026, Claude Code 2.1.309. Seven tools; the yes in the chat; `pending` reads a body.	`magnemo mount`, or `claude mcp add magnemo -e MAGNEMO_VAULT=/absolute/path/to/vault -- uvx magnemo-mcp`
Claude Desktop	untested end to end	the `uvx` block under "Install in your client", with absolute paths
Cursor	untested	the Add to Cursor link below, or `.cursor/mcp.json`
VS Code	untested	`.vscode/mcp.json`
Windsurf	untested	`~/.codeium/windsurf/mcp_config.json`
Cline	untested	`cline_mcp_settings.json`
Continue	untested	`~/.continue/config.yaml`
Gemini CLI	untested	`~/.gemini/settings.json`
Codex CLI	untested	`~/.codex/config.toml`
Zed	untested	`settings.json` → `context_servers`

Each client's exact block is under "Install in your client".

How it compares

Five questions, answered from each project's own docs (read Oct 12, 2026, checked again Oct 22; the pages are linked under the table).

	MAGNEMO	Mem0	Zep	Letta	Basic Memory
Where the memory lives	Plain markdown files in a folder on your computer	A hosted platform run by Mem0; open source: a local Qdrant store and a SQLite history file	Zep: a managed cloud service, or in your own VPC. Graphiti, its open-source engine: a graph database you run	Markdown files in a git repository that belongs to the agent: hosted by Letta, or on your device in local mode	Markdown files on your disk with a local SQLite index; an optional cloud
Who approves a write	You. An agent's write waits in staging until your yes	An LLM extracts facts from the messages and stores them; their docs describe no approval step	Messages are ingested into the graph as they arrive; their docs describe no approval step	The agent updates its own memory; the background review "does not ask you for approval"	The assistant writes notes directly; the cloud has suggested edits that can be accepted or rejected
Author and approver on every entry	Both, in each file's header (`author`, `reviewed_by`) and in an append-only ledger	User, agent, app and run ids, timestamps, and a change history per memory; their docs name no approver field	When a fact was true and when it stopped, traced to its source episode; their docs name no approver field	Every memory edit is a git commit; their docs do not say what the commit records	Title, type, tags and dates; `author` is a field you may add; their docs name no approver field
Network calls of its own	None. No model call and no embedding call; `git push` to a backup, if you add one	OpenAI by default for the model and the embeddings; other providers are listed, Ollama among them	Zep is a cloud API. Graphiti defaults to OpenAI; local model servers are documented	Local mode keeps state on your device; inference goes to the provider you choose, which can be a local one	Runs locally; the default embeddings run on your machine with no API key
What you can take back	A no is kept with its reason; a replaced note is archived with a forward link; nothing deletes; the files are yours to edit	Delete, update, and a history per memory; export is on the hosted platform	Delete nodes, edges and episodes; a replaced fact is invalidated, not deleted	The git history of every memory edit; the files can be read and edited	Plain files you edit and can track with git; a delete tool; the cloud keeps every saved version

Where each of them is ahead. Mem0 extracts memories for you, searches them by meaning, and has Python and JavaScript SDKs, a REST API and a hosted platform. Zep keeps a knowledge graph that knows when each fact was true, as a managed service with SDKs in three languages. Letta is a whole agent platform, with an SDK, a CLI and background agents that tend the memory. Basic Memory searches by keyword and by meaning with embeddings that run on your machine, links notes into a graph, and syncs through its cloud. MAGNEMO has none of that: its search is keyword search (KNOWN_LIMITS.md), there is no graph and no hosted service. What it has is the approval and the record.

Their pages: Mem0 overview, platform and open source, add, history, quickstart, delete, export · Zep concepts, facts, security, deleting data, Graphiti · Letta MemFS, memory settings, local mode · Basic Memory README, what it is, tools, note format, semantic search, suggestions, file history. A cell that is wrong or out of date: open an issue and it is fixed.

Listed on the official MCP registry (ai.magnemo/magnemo) · PyPI · mcpservers.org · Glama · awesome-mcp-servers. Tested on every push, on Python 3.9, 3.11 and 3.12: 370 tests, as of Oct 28, 2026 (the runs).

What's new

0.6.11 · Oct 28, 2026 · magnemo mount writes the first line in CLAUDE.md, so every new session knows where this project's Memory is. pending reads a note nobody has kept yet.
0.6.10 · Oct 26, 2026 · Your agent never stops to ask. Say keep in the chat, and the record says how the yes was given.
0.6.9 · Oct 22, 2026 · A seat's report files itself as a receipt and asks nothing; a yes is for Memory. Sentinel reads a seat's quote as a quote.

Every release: CHANGELOG.md.

For builders. MAGNEMO is an MCP server with four verbs — retrieve, stage, bootpack, handoff — plus keep, drop, pending, and a CLI for your side: review, promote, reject. It runs on your machine, in plain markdown files you own. The package imports no network module (magnemo doctor scans for one on every run); the only traffic is git push to a backup destination, if you add one. Every promotion is recorded with who wrote the entry, the name given for the yes, when, and through which gate. Trust is computed from that record, never asserted. It mounts beside any memory you already run (a folder of notes, Obsidian, a RAG stack). Python 3.11+, zero dependencies, Apache-2.0.

Fresh vault? THE CHARTER section will say it isn't promoted yet — that is the governance speaking: MAGNEMO never fabricates canon. Stage a charter, review it, promote it, and every boot thereafter serves it back verbatim. (magnemo not found after install? pip's script folder isn't on PATH — python3 -m magnemo always works.)

Open beta — read [KNOWN_LIMITS.md](KNOWN_LIMITS.md) before trusting it with anything you can't lose. Honest caveats, no fine print.

Install in your client

One server, said ten ways. Every block below is the same thing: uvx magnemo-mcp with MAGNEMO_VAULT pointing at the folder your Memory lives in (make one with magnemo init ./vault). Tested on this Mac where it says so; the rest is from each client's own docs and marked untested — corrections welcome, open an issue.

Claude Code — tested: a Claude Code session mounts the server, lists the seven tools and calls them; a yes in the chat keeps a note, and pending reads a body (last run Oct 28, 2026: Claude Code 2.1.309, the 0.6.11 server).

claude mcp add magnemo -e MAGNEMO_VAULT=/absolute/path/to/vault -- uvx magnemo-mcp

(`claude mcp lis

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

MAGNEMO

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

Install in one paste

Works with

How it compares

What's new

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