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

Mneme Decision MCP

제작자: MnemeHQ버전 0.10.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.MnemeHQ/mneme

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local MCP server for architectural decisions, traceability, and non-authoritative proposals.

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: 기타

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

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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": {
    "mneme": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mneme-hq",
        "mneme",
        "decision-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add mneme -- uvx mneme-hq mneme decision-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "mneme": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mneme-hq",
        "mneme",
        "decision-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mneme": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mneme-hq",
        "mneme",
        "decision-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 MnemeHQ 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 57%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32599개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Mneme Decision 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(0.10.0)은 30일 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트
설치

Zendesk

제작자: pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

컴퓨터 또는 클라우드오늘 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.

Mneme HQ

Mneme is an open decision and control layer for agentic software development.

It turns durable engineering decisions into agent context, deterministic enforcement, and inspectable enforcement results across AI coding agents, repositories, and CI workflows. Architecture is the first supported decision domain: Mneme prevents architectural drift by turning architectural decisions and ADRs into deterministic guardrails across coding agents, repository mutations, generated rules, and CI gates.

Where is your architecture actually enforced? Run the Architecture Audit to see which decisions are protected, which can become deterministic guardrails, and which still depend on someone remembering the rules. Try it →

Mneme is the decision layer behind that drift-prevention mechanism. It keeps recorded engineering decisions active as AI coding systems propose and modify code, instead of leaving ADRs as passive documentation.

Solid surfaces ship today; dashed surfaces are planned. Support levels per integration: integrations matrix.

Current phase: Layer 1 validation. Retrieval, enforcement, and benchmark semantics are governed by the accepted architecture and freeze record. See Current Phase before changing core behavior.

What Mneme does

Mneme separates architectural guidance from deterministic enforcement:

  • Records architectural decisions in a structured, auditable decision corpus.
  • Retrieves relevant decisions when an agent or model needs architectural guidance.
  • Enforces governed rules deterministically under explicit applicability semantics.
  • Integrates at the earliest reliable boundary exposed by each coding workflow.
  • Audits bypassable mutation paths where pre-change blocking is not technically available.
  • Runs in CI as a final deterministic gate before incompatible changes are accepted.

The same input and governed decision state produce the same enforcement result. Mneme does not depend on an LLM judge for its core allow/warn/fail decisions.

Mneme is not a general-purpose vector store, conversational memory system, autonomous coding agent, or deployment observability platform.

Install

Requires Python 3.11+.

pip install mneme-hq

Verify the CLI:

mneme --help

For repository development:

git clone https://github.com/MnemeHQ/mneme.git

cd mneme pip install -e ".[dev]"

Decision MCP

Mneme exposes the Decision Index over a local MCP server so MCP-capable clients can propose candidate architectural decisions and query decision state without gaining authority to change that state.

Install the optional MCP dependency:

pip install "mneme-hq[mcp]"

Start the local stdio server. Canonical reads come from the persisted Decision Index in .mneme/project_memory.json by default; the proposal store remains separate.

mneme decision-mcp

Use --memory to select another project memory file. The file must contain a valid authoritative decision_index section; MCP fails closed rather than reconstructing authority from the compatibility decisions[] snapshot.

mneme decision-mcp --memory path/to/project_memory.json

Memory created by mneme init or mneme setup already carries an empty decision_index section and needs no migration. An older file with no decision_index section yet makes MCP stop with an error that tells you to migrate. Preview the migration first. It writes nothing and lists the visible effects: non-active decisions leave Layer 1, and legacy rule/anti_pattern items are migrated once.

mneme decision-index migrate --memory path/to/project_memory.json

Then apply exactly that migration:

mneme decision-index migrate --memory path/to/project_memory.json --apply

Migration is lossless or it refuses. There is no force or repair mode. Memory containing legacy decision metadata that the canonical index cannot represent, such as EventCatalog-imported decisions, stays on the section-less path and is not migrated.

--adr-dir is now optional validation input only. Mneme still validates and precedence-resolves that corpus before startup, but ADRs do not become a second MCP authority source.

mneme decision-mcp --memory path/to/project_memory.json --adr-dir path/to/adrs

The MCP surface is intentionally frozen to six tools:

  • decision.propose
  • decision.propose_batch
  • decision.get
  • decision.search
  • decision.applicable_to
  • decision.trace

Proposal tools create non-authoritative proposals only. Read tools query proposal and canonical decision state. MCP deliberately exposes no accept, reject, activate, supersede, exception, bypass, or trusted-evidence authority.

Human authority remains explicit through mneme decision proposals | show | accept | reject. Accepting a proposal materializes a canonical decision; it does not activate protection or run the Architecture Audit.

See ADR-027 and the v0.9.0 release notes for the authority boundary and release contract.

Architecture Audit

See where your architecture is actually protected — and where it still depends on people remembering the rules.

Mneme audits your repository and shows which architectural decisions are:

  • Protected — already enforced mechanically
  • Mneme-ready — can be turned into a deterministic guardrail
  • Requires modelling — important, but not yet safe to automate
  • Guidance — useful context, but not something that should be enforced

Run an audit:

mneme audit --memory .mneme/project_memory.json --repo-root .

For a Mneme-ready decision, validate the proposed protection before enabling it:

mneme protect validate <decision-id> --memory .mneme/project_memory.json

Then explicitly activate it:

mneme protect activate <decision-id> --memory .mneme/project_memory.json

Mneme only reports a decision as Protected after it can verify that real enforcement is in place. The full activation contract is documented in Protection Activation.

Try the Architecture Audit →

60-second enforcement example

Initialize a project-local decision corpus:

mneme init

Record one architectural decision:

mneme add_decision \

--memory .mneme/project_memory.json \ --id config-format \ --decision "Use JSON for configuration files" \ --scope config \ --constraint "Use JSON only" \ --anti-pattern "Do not use YAML"

Create a proposed input that violates it:

python -c "import pathlib; pathlib.Path('prompt.txt').write_text('Set up a new YAML config file', encoding='utf-8')"

Run the deterministic check:

mneme check \

--memory .mneme/project_memory.json \ --input prompt.txt \ --query configuration

In strict mode, the prohibited YAML proposal returns a FAIL verdict and exit code 2. A compliant JSON proposal returns PASS and exit code 0.

The CLI is the common enforcement surface. Agent integrations translate their native events into the same Mneme decision and enforcement model.

For a non-authoritative preview of which canonical decisions would apply to caller-asserted context labels, add an opt-in, repeatable --applicability-preview to mneme check:

mneme check --memory .mneme/project_memory.json --input prompt.txt --query configuration --applicability-preview platform:windows

The preview prints only on stderr, independently of the normal check result. It does not trust the supplied labels, exclude decisions, change enforcement, or change stdout, JSON mneme.check/v1, hook behavior, or exit codes. Section-less memory or a preview computation error reports PREVIEW UNAVAILABLE on stderr; it does not migrate memory or weaken enforcement. This preview is not a security control.

Setup mode (no enforcement)

mneme setup initializes Mneme in a repository without changing how the team works: it creates or detects project memory, detects supported agent environments, and reports protection readiness — all without enabling any blocking enforcement. Setup never turns warn/observe behavior into blocking behavior; activation of preventive enforcement is always a separate, explicit decision.

mneme setup

Optionally record an opaque Architecture Audit reference so the setup can be attributed back to a saved Audit baseline:

mneme setup --audit-ref <reference>

Setup is idempotent: rerunning it against an existing Mneme project leaves valid configuration untouched.

How it works

Architectural decisions / ADRs

| v structured decision corpus | +-----+--------------------+ | | v v relevant guidance deterministic enforcement retrieval + applicability checks | | +------------+-------------+ | v workflow-specific boundary | +------------+-------------+ | | | pre-change post-change CI hooks audit gate

Mneme applies governance at the earliest reliable boundary a workflow exposes:

  1. Before generation when architectural context can be injected into the model call.
  2. Before supported file mutations when an agent exposes a blocking pre-tool hook.
  3. After bypassable mutations through bounded working-tree audits where shell/script writes cannot be inspected safely before execution.
  4. Before merge through CLI-based CI gates.

These boundaries are complementary. An integration only claims the surfaces that have been implemented and validated for that harness.

Retrieval is not enforcement

Decision retrieval answers: which architectural decisions are useful as guidance for this task?

Enforcement answers: does the proposed change violate a governed rule that applies here?

Those concerns are intentionally separated. See ADR-017, ADR-019, and ADR-020.

Supported surfaces

The authoritative support matrix lives in docs/integrations/README.md. The labels below are evidence levels, not interchangeable marketing terms.

Support levelSurface
Native integrationClaude Code
Native integrationClaude Agent SDK
Native integrationGoogle Antigravity
Native integrationCodex CLI
Native integrationKiro CLI 3.0 / v3
Validated compatibilityPaperclip — CLI and ACP transports, no adapter required
Rules exportCursor

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앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

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