Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Cross-machine, file-first memory for Claude Code: markdown + SQLite FTS5, synced with git
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": {
"anamnesis": {
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add anamnesis -- uvx anamnesis-memory serve프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"anamnesis": {
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"anamnesis": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"anamnesis-memory",
"serve"
]
}
}
}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 oscardvs 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(0.1.3)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 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.
Cross-machine memory for Claude Code
Website · Docs · Benchmark · Dashboard
uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init
ἀνάμνησις *(anamnesis)*: Greek for *recollection*, the act of calling knowledge back to mind.
Anamnesis is a local-first, file-based memory layer for Claude Code that syncs across your own machines. What Claude learns about your projects (conventions, architecture decisions, fixes that worked, what you did yesterday) is stored as plain markdown, indexed locally for search, and kept in sync over your private network.
Claude Code's own memory stays on the machine where it was written. Copying a SQLite index through a cloud folder such as Dropbox or iCloud corrupts it. Anamnesis syncs the markdown with git instead and rebuilds the index on each machine, so a note written on your desktop is searchable from your laptop.
No cloud account is required. The memory stays on your machines, version-controlled and human-readable.
┌─────────────┐ git over your private mesh ┌─────────────┐
│ desktop │ ◄──────────── (Tailscale) ────────► │ laptop │ │ │ │ │ │ Claude Code│ │ Claude Code│ │ ▼ │ │ ▼ │ │ MCP server │ markdown (source of truth) │ MCP server │ │ ▼ │ + SQLite FTS index (rebuilt locally) │ ▼ │ │ ~/.anamnesis│ │ ~/.anamnesis│ └─────────────┘ └─────────────┘
~/.anamnesis/memory/, readable and git diff-able. The markdown is the source of truth; everything else is derived from it.anamnesis merge consolidates near-duplicates. Generated notes carry provenance and confidence in their front-matter. merge --apply is gated on your eval set so it does not lower recall, and anamnesis eval measures reflection before and after on a sandbox copy.Prereqs: Claude Code, uv, and git.
uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init
anamnesis init registers the MCP server with Claude Code at user scope, installs the SessionStart, SessionEnd, and PreCompact hooks, configures the store at ~/.anamnesis, and runs a first sync. It is idempotent: it backs up settings.json and does not duplicate hooks. --print shows the full plan without writing anything, and --local-only skips the remote until you want one.
Claude Code gets five tools: memory_search, memory_list, and memory_status (read-only, safe to auto-approve), plus memory_write and memory_sync. Full reference: CLI · MCP tools · configuration.
Developing from source instead
git clone https://github.com/oscardvs/anamnesis && cd anamnesis/server
uv venv --python 3.12 uv pip install -e ".[mcp,dev]" uv run anamnesis init --print
The repo also ships a project-scoped .mcp.json. Claude Code launches MCP servers with a filtered environment, so ANAMNESIS_HOME / ANAMNESIS_MACHINE_ID / ANAMNESIS_GIT_REMOTE belong in its "env" block, not your shell. Server internals: server/README.md.
Memory is a git repo (~/.anamnesis/memory/) synced over your private Tailscale mesh, or any git remote you control. Set it up once:
tailscale up). Pick one always-on machine to host the shared repo; tailscale status prints its MagicDNS name (for example host.your-tailnet.ts.net). git init --bare -b main ~/anamnesis-memory.git
anamnesis init --remote 'you@host.your-tailnet.ts.net:anamnesis-memory.git'
The host itself uses the local path: --remote "$HOME/anamnesis-memory.git".
Sync runs commit -> pull --rebase -> push and rebuilds the local index after pulling, so a note written on one machine is searchable on the others within a sync cycle. If you started with --local-only, re-run init --remote ... later; the store attaches to the remote and pushes its history.
anamnesis init installs three Claude Code hooks:
Two more commands build on them:
anamnesis config set reflection.provider ... at an OpenAI-compatible model and anamnesis reflect distills accumulated session notes into durable conventions. With reflection.auto set, it runs at session end once a project has enough unreflected notes. anamnesis merge consolidates near-duplicates and only applies if recall on your eval set holds.anamnesis import copies Claude Code's own per-project memory into the store, so notes you already wrote for it are included.To set the hooks up by hand instead of with init, copy examples/hooks.settings.json into ~/.claude/settings.json and point it at your install.
bench/cross-machine-tokens/ runs one scripted task on a fresh machine twice: once without Anamnesis, where the agent explores the project to learn its conventions, and once with the real SessionStart memory block injected. It drives the Claude Code CLI headlessly on a synthetic project, so a Pro/Max subscription is enough and no API key is needed.
The committed result.json (3 runs per arm on claude-opus-4-8) shows about 8% fewer total input tokens with memory, 366k versus 336k on average, with output tokens and turn count about the same. The conventions were known from the first turn instead of being rediscovered. An earlier version of the scenario used a 5-file project and showed no difference; that null result is documented in the same README.
A web GUI for the memory store: browse and full-text search every note, edit markdown with per-note history, see every machine (which one wrote what and when it last synced), and run reflection from the browser. Provenance badges show where each note came from: you, a session capture, reflection, or import.
npx anamnesis-dashboard # http://localhost:3000
or, from the CLI you already have:
anamnesis dashboard
Needs Node 20 or newer. From a repo clone, cd dashboard && npm run dev works for development.
It is a thin read/write client over the same local store the MCP server uses: it reads the SQLite index directly and shells out to the anamnesis CLI for writes and sync. Use --port, --store, and --no-open to adjust how it serves. See dashboard/README.md for configuration and design notes.
September 2026: v0.1.3 is on PyPI. The local-first core is done and has been used across a real multi-machine setup: the store, the MCP server, the hooks, git sync, the one-command install, the reflection and merge passes with their eval harness, and the dashboard. APIs may still change between releases.
Next: a hosted relay for people without their own mesh (the server already ships anamnesis relay commands behind a [relay] extra, but they are not documented yet) and team memory.
| Path | What |
|---|---|
server/ | The MCP memory server and CLI (Python, FastMCP). |
dashboard/ | The memory GUI (Next.js). |
site/ | The public website and docs (live). |
bench/ | The cross-machine token benchmark and the demo recording pipeline. |
examples/ | A hand-written hooks.settings.json for manual hook setup. |
Issues and discussion are welcome. If the install is rough on your machine, open an issue with the exact command you ran and its output.
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