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

chat-recall

제작자: munhq버전 0.7.31i★ –i컴퓨터 또는 클라우드
레지스트리 이름io.github.munhq/chat-recall

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

One searchable history across every AI coding tool, with secret scanning and a shared task board.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
  • 전송 방식: stdio, Streamable HTTP
  • 카테고리: 채팅 및 이메일

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

  • 기본 점검: 3개 중 3개 통과
  • 제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
  • 직접 입력할 값: CHAT_RECALL_SERVER, CHAT_RECALL_MCP_PROFILE, CHAT_RECALL_NO_DAEMON, CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS

필요한 것

어떤 앱을 쓰세요?

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

  1. Settings → Connectors 열기
  2. Add custom connector 누르기
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://chatrecall.dev/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "chat-recall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "chat-recall"
      ],
      "env": {
        "CHAT_RECALL_SERVER": "your-value",
        "CHAT_RECALL_MCP_PROFILE": "your-value",
        "CHAT_RECALL_NO_DAEMON": "your-value",
        "CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http chat-recall https://chatrecall.dev/mcp

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add chat-recall --env CHAT_RECALL_SERVER=your-value --env CHAT_RECALL_MCP_PROFILE=your-value --env CHAT_RECALL_NO_DAEMON=your-value --env CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS=your-value -- npx -y chat-recall

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "chat-recall": {
      "url": "https://chatrecall.dev/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "chat-recall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "chat-recall"
      ],
      "env": {
        "CHAT_RECALL_SERVER": "your-value",
        "CHAT_RECALL_MCP_PROFILE": "your-value",
        "CHAT_RECALL_NO_DAEMON": "your-value",
        "CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS": "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": {
    "chat-recall": {
      "type": "http",
      "url": "https://chatrecall.dev/mcp"
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "chat-recall": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "chat-recall"
      ],
      "env": {
        "CHAT_RECALL_SERVER": "your-value",
        "CHAT_RECALL_MCP_PROFILE": "your-value",
        "CHAT_RECALL_NO_DAEMON": "your-value",
        "CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS": "your-value"
      }
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

  1. 웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
  3. 아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
  4. 로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://chatrecall.dev/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

  • CHAT_RECALL_SERVER env
    Server to sync to. Defaults to the hosted service at https://chatrecall.dev; set it to your own instance to self-host. Self-hosting is free for one person.
  • CHAT_RECALL_MCP_PROFILE env
    Which tools to register: "lean" (default, 33 tools — tool choice degrades as the list grows) or "full" (all 68 tools, plus recall_help — a directory of the rest; 4 code-intelligence tools register on…
  • CHAT_RECALL_NO_DAEMON env
    Set to 1 to load the whole server inside each session. By default every session with the same profile and server shares one background daemon, and each session is a thin relay onto it — the engine is…
  • CHAT_RECALL_DAEMON_IDLE_SECS env
    Seconds with no session attached before the shared daemon exits and returns its memory. Default 900. Set 0 to keep it resident.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

서버가 도구 목록을 보여 주기 전에 로그인을 요구해요.

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 munhq 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

  • ✓ 통과

    엔드포인트 응답

    379ms 만에 응답(HTTP 401)

  • ✓ 통과

    OAuth로 로그인

    OAuth 로그인을 지원한다고 밝혀서, AI 앱이 로그인 화면으로 안내해 줘요

  • … 아직 점검 안 함

    도구 설명에 숨겨진 지시 없음

    아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

채팅 및 이메일 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 1773개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 1773개 중 88%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1773개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

chat-recall, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 3개 중 3개를 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?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.7.31)은 3일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud

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

Vexa

제작자: Vexa-ai

Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.

클라우드에서 실행★ 2,949Apache-2.02개월 전 업데이트
설치

emailmd

제작자: anypost

Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.

컴퓨터 또는 클라우드★ 1,385MIT31일 전 업데이트
설치

MCP WhatsApp Cloud

제작자: codespar

MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API

내 컴퓨터에서 실행★ 277MIT5개월 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.

[chatrecall.dev](https://chatrecall.dev) · How it works · MCP tools · Pricing · Self-host · Security

Turn what your AI coding tools already write into shared team knowledge, leaked-secret alerts, ranked code findings and tracked tasks.

Your agents wrote it all down. Nobody read it.

Every coding agent you run keeps a full transcript of its work: the decisions, the reasoning, the keys somebody pasted, the problems it found and never filed. Each one writes to its own directory in its own format, none can read another's, and nothing reads any of them. chat-recall does, through 68 MCP tools.

What it doesTools
Shared AI knowledgeDecisions, conventions and project facts one agent learned, available to every other agent and every teammate. Time-aware, so a superseded decision reads as superseded16
Security findingsCredentials pasted into past conversations, flagged per session, checked for whether they still work, and tracked until rotated or dismissed4
Automated code improvementsRanks what is actually worth fixing in a repository, then applies or dismisses each recommendation, with code intelligence over the repo itself9
Task trackingA shared board fed by those findings, with rules per repository, so a finding becomes work instead of a report5

Underneath all four is one index of every session your tools already wrote, and 28 more tools to search, replay and diff it. That index is the mechanism. It is not the pitch, and it is not why anyone buys this.

The cross-tool part is what makes it work. A single tool's built-in history stops at its own boundary. This does not, and neither does your team.

See it work

Every screen below is real output against a real server, captured from the demo account. Nothing is mocked, replayed or re-timed.

One index, every tool. Search finds a session by what was *discussed* in it, not by its filename, and memory status shows every source type in one place — sessions beside the skills, MCPs, commands, subagents and hooks that produced them.

Or just ask in plain English — no tool names, no session ids. The agent picks the call itself:

It also finds the credentials you pasted, and checks which ones still work. A dead key is hygiene. A live one is an incident, and only live ones raise an alert.

Install

npx chat-recall init

That indexes the transcripts already on your disk, detects which AI tools you have, and registers the MCP server in each of their configs:

ToolFile it writes
Claude Code~/.mcp.json
Codex~/.codex/config.toml
OpenCode~/.config/opencode/opencode.json
Cursor~/.cursor/mcp.json

It only touches a config whose tool is on this machine, it never overwrites an entry you curated by hand, and chat-recall doctor prints one line per tool so a missing registration is visible. Inside Claude Code you can install the skills and the MCP server together instead:

/plugin marketplace add munhq/chat-recall

/plugin install chat-recall@chat-recall

Any other MCP client (Claude Desktop, Windsurf, Zed, Cline, or a tool init does not know) takes the same server as a JSON entry. The bin is chat-recall-mcp, which is why the package name alone is not enough — npx -y chat-recall starts the CLI, not the server:

{

"mcpServers": { "chat-recall": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "chat-recall", "chat-recall-mcp"] } } }

The same command as one line, for a claude mcp add-style client: npx -y -p chat-recall chat-recall-mcp.

Then:

chat-recall search "that auth bug"      # search everything you have ever done

chat-recall recent # what was I working on

By default this syncs to the hosted server at chatrecall.dev, which starts with a 7-day trial that needs no card and is a paid subscription after that — see pricing. To keep everything on your own machine instead, run the server yourself: that is free for one person, forever, with every feature and no licence key — the task board and Toolkit included — and a licence only buys collaboration: a second member, shared history, assigning work. See Self-host below. Either way the CLI is the same binary and the same commands; only the server URL differs.

No API keys are required. Search is Postgres full-text search. AI summaries are an optional upgrade, not a prerequisite.

What never leaves your machine

It indexes every AI session on this disk, so init shows you what would upload — count, tools, and the projects by name — and waits for a yes before the first sync. (--yes, or no TTY, prints the same summary and proceeds; --skip-sync holds the upload back entirely.) Secrets are masked client-side and project paths are sent as hashes; on top of that you choose what is in scope at all:

chat-recall exclude project ~/work/client   # a path, and everything under it, never syncs

chat-recall exclude tool cursor # one AI tool never syncs chat-recall sync-only add git:github.com/me/app # invert it: ship ONLY what you list chat-recall sources decline ~/.claude-work # a whole transcript profile stays out

(--delete-remote purges what it already sent)

chat-recall exclude list # every rule in force chat-recall delete # purge one session on every server, tombstoned chat-recall retention # how long the server keeps what you sent chat-recall retention set 90 # delete anything older, on a timer (0 = keep everything)

Some tools file transcripts under a hash rather than a project folder, so those sessions have no path for a path rule to match; exclude tool is the control that covers them, and init prints that count. A retention window deletes from the server on a timer. retention set prints how many sessions it would remove and makes you confirm the number. It is undoable only where the original transcript is still on a machine you have — widen the window and chat-recall sync --full re-ships what it admits. For a laptop you no longer own, history your AI tool rotated, or files you deleted, our copy is the only copy. Export first if you want one.

Exclusions live on the machine that holds the data, so the CLI owns them; they apply from the next sync, and rows already synced stay until deleted. The dashboard's Sync rules panel adds rules across every device — unioned with the local ones, so it can only ever add protection. Full model, limits included: Security.

Four things it actually does

  1. Cross-tool unified memory. One index, one search, one UI over Claude Code (~/.claude/projects/), Codex (~/.codex/), OpenCode (~/.local/share/opencode/), Antigravity (~/.gemini/antigravity-cli/), Cursor (~/.cursor/ for the CLI, ~/.config/Cursor/ for the IDE), Hermes Agent (~/.hermes/) and Pi (~/.pi/agent/). Sessions, plans, tasks, CLAUDE.md files, paste cache, shell history and agent diaries all share one pluggable MemorySource interface.
  2. The agent recalls itself. 68 MCP tools, so Claude Code can recall_smart_resume, recall_search (with like_session to find similar work), recall_edits_timeline, recall_subagent_search and recall_redundant_files rather than asking you what happened last time. It writes back too, via recall_decision_record, recall_kg_add and recall_set.
  3. Warns before you redo work. A UserPromptSubmit hook searches for similar past sessions on every prompt and injects a short "you have done this before, in session X" note into the agent's context.
  4. Temporal knowledge graph. Decisions and tool mentions become entity-relationship triples with valid_from/valid_to windows, so you can ask what was decided in March and whether it still holds.

Add your own AI tool

A new backend is one file and one line — no changes to the engine. If a tool you use writes transcripts to disk, it can be indexed here, and a pull request is the fastest way to make that happen.

Optional: web dashboard

The React dashboard is part of the server (SaaS or self-host docker compose) — the CLI itself has no UI. For dashboard development:

npm run web:install                 # install web deps

npm run web:dev # API on :5000, UI on :5174

Self-host the server (docker compose)

Everything on your own machine, no account, nothing sent anywhere:

git clone https://github.com/munhq/chat-recall && cd chat-recall

echo "ADMIN_KEY=$(openssl rand -hex 24)" >> .env echo "POSTGRES_PASSWORD=$(openssl rand -hex 24)" >> .env docker compose up -d --build # FIRST RUN BUILDS FROM SOURCE (minutes)

Then mint a device token and connect a machine — the full sequence, with troubleshooting, is in [docs/SELF_HOSTING.md](docs/SELF_HOSTING.md).

Two containers: the server plus a bundled pgvector/pgvector Postgres, so a plain docker compose up is self-contained. Bring-your-own-Postgres is supported too (it is how the hosted service runs): set DATABASE_URL to an external Postgres 16+.

Keep the index live (+ optional server sync)

You do not need a daemon. Claude Code spawns the MCP server, and that process syncs every 3 minutes on its own — the binary is the daemon. For a headless box with no assistant running, opt in to a background service:

chat-recall watch                    # foreground daemon: watches every tool, summaries, precompute

chat-recall watch --install-service # systemd user unit (Linux) · launchd (macOS) · Scheduled Task (Windows)

init does not install it, on purpose. Both paths push through the same syncIncremental() under the same cross-platform index lock, so one writer touches the ledger at a time — see [docs/SYNC.md](docs/SYNC.md

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기