Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent memory for AI agents — 55 MCP tools, spreading activation recall.
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": {
"neural-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add neural-memory -- npx -y neural-memory-mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"neural-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"neural-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-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.
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 nhadaututtheky 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(4.27.2)은 7개월 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
Up-to-date docs for AI agents
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.
Your AI agent forgets everything between sessions. Neural Memory gives it a brain.
Website · Quickstart · MCP Tools · Pro · Changelog
Memories are stored as interconnected neurons and recalled through spreading activation — the same way the human brain works. No vector database. No API calls. No monthly embedding bill.
pip install neural-memory
Restart your AI tool. Your agent now remembers — no init needed, the MCP server auto-initializes on first use.
Already installed? nmem update upgrades in place and detects whether you installed via pip or from source. nmem update --check only reports what is available.
The CLI is
nmem(or the longerneural-memory). There is nonmbinary.
63 MCP tools are available, but you only need three:
| Tool | What it does |
|---|---|
nmem_remember | Store a memory — auto-detects type, tags, and connections |
nmem_recall | Recall through spreading activation — related memories surface naturally |
nmem_health | Brain health score (A–F) with actionable fix suggestions |
Everything else — sessions, context loading, habit tracking, maintenance — works transparently in the background.
Most memory tools are search engines. Neural Memory is a graph that thinks.
When you ask "Why did Tuesday's outage happen?", a vector database returns the most similar sentence. Neural Memory traces the chain:
outage ← CAUSED_BY ← JWT expiry ← SUGGESTED_BY ← Alice's review
Relationships are explicit — CAUSED_BY, LEADS_TO, RESOLVED_BY, CONTRADICTS — so your agent doesn't just find memories, it *reasons* through them.
| Search-based (RAG) | Neural Memory | |
|---|---|---|
| Retrieval | Similarity score | Graph traversal |
| Relationships | None | 24 explicit types |
| LLM required | Yes (embedding) | No — fully offline |
| Multi-hop reasoning | Multiple queries | One traversal |
| Memory lifecycle | Static | Decay, reinforcement, consolidation |
| Cost per 1K queries | ~$0.02 | $0.00 |
Sync your brain across every machine. Unlike other memory tools, we never store your data.
Laptop ←→ Your Cloudflare Worker ←→ Desktop
↕ Your Phone
You deploy the sync hub to your own Cloudflare account (free tier). Your D1 database, your encryption key, your data. We provide the code — you own the infrastructure.
nmem sync # push/pull changes
nmem sync --auto # auto-sync after every remember/recall
Sync uses Merkle delta — only diffs travel, not the full brain. Fast, efficient, private.
nmem config preset {balanced,safe-cost,max-recall,chat-heavy} tune the brain for SaaS, frugal mode, deep retention, or conversational agentsnmem_causal exposes temporal_range and temporal_neighborhood actions; see the Temporal Recall Recipes guide.db files to Telegram for offsite backup# Store memories (type auto-detected)
nmem remember "Fixed auth bug with null check in login.py:42" nmem remember "We decided to use PostgreSQL" --type decision nmem todo "Review PR #123" --priority 7
nmem recall "auth bug" nmem recall "database decision" --depth 2
nmem brain list && nmem brain health nmem brain export -o backup.json
nmem sync --full
nmem serve # http://localhost:8000/dashboard
import asyncio
from neural_memory import Brain from neural_memory.storage import InMemoryStorage from neural_memory.engine.encoder import MemoryEncoder from neural_memory.engine.retrieval import ReflexPipeline
async def main(): storage = InMemoryStorage() brain = Brain.create("my_brain") await storage.save_brain(brain) storage.set_brain(brain.id)
encoder = MemoryEncoder(storage, brain.config) await encoder.encode("Met Alice to discuss API design") await encoder.encode("Decided to use FastAPI for backend")
pipeline = ReflexPipeline(storage, brain.config) result = await pipeline.query("What did we decide about backend?") print(result.context) # "Decided to use FastAPI for backend"
asyncio.run(main())
Free Neural Memory is complete — 63 tools, unlimited memories, fully offline. You never have to pay.
But past 10K memories, things change. Keyword matching misses semantically related content. Consolidation slows to minutes. Storage grows unbounded. If your agent's brain is getting big, Pro makes it smart.
Query: "authentication improvements"
Free (FTS5): 2 results — exact matches only Pro (HNSW): 7 results — includes "JWT rotation", "session hardening", "OAuth migration"
| Free (SQLite) | Pro (InfinityDB) | |
|---|---|---|
| Recall | Keyword match (FTS5) | Semantic similarity (HNSW) |
| Speed at 1M neurons | ~500ms | <5ms |
| Scale tested | ~50K neurons | 2M+ neurons |
| Compression | Text-level trimming | 5-tier vector compression (97% savings) |
| Consolidation | O(N²) brute-force | O(N×k) HNSW clustering |
| Storage per 1M | ~5 GB | ~1 GB |
| Cloud sync | Manual push/pull | Merkle delta (auto, diffs only) |
pip install neural-memory # Pro features included
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license nmem shared status # verify: Pro: Active
[$9/mo](https://neuralmemory.theio.vn/landing/pricing/) — 30-day money-back guarantee. All free tools keep working. Downgrade anytime, keep your data.
Claude Code (Plugin)
/plugin marketplace add nhadaututtheky/neural-memory
/plugin install neural-memory@neural-memory-marketplace
Cursor / Windsurf / Other MCP Clients
pip install neural-memory
Add to your editor's MCP config:
{
"mcpServers": { "neural-memory": { "command": "nmem-mcp" } } }
OpenClaw (Skill or Plugin)
Skill — one click via ClawHub. Published on every release:
clawhub.ai/skills/neural-memory
Plugin — memory slot replacement. Use this if you want NeuralMemory to *be* OpenClaw's memory provider rather than a skill it calls:
pip install neural-memory && npm install -g neuralmemory
Set memory slot in ~/.openclaw/openclaw.json:
{ "plugins": { "slots": { "memory": "neuralmemory" } } }
Upgrade to Pro
Already using Neural Memory? Just activate your key:
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license
Then enable InfinityDB (semantic search engine):
# ~/.neuralmemory/config.toml
storage_backend = "infinitydb"
Restart your MCP server. Existing memories are auto-migrated from SQLite to InfinityDB on first startup.
Installation extras
pip install neural-memory[server] # FastAPI server + dashboard
pip install neural-memory[extract] # PDF/DOCX/PPTX/HTML/XLSX extraction pip install neural-memory[nlp-vi] # Vietnamese NLP pip install neural-memory[embeddings] # Local embedding models pip install neural-memory[embeddings-openai] # OpenAI embeddings pip install neural-memory[all] # Everything
Benchmarks vs alternatives
| Metric | NeuralMemory | Mem0 | Cognee |
|---|
| Write 50 memories | 1.2s | 148.2s (121x slower) | 290.6s (80x slower)
앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요