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

Piia Engram

제작자: Patdolitse버전 4.27.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.Patdolitse/piia-engram

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first AI identity for MCP coding tools. Lessons, decisions, and context you control.

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: 개발자 도구

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: ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC, ENGRAM_TOOLS, PYTHONIOENCODING

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": {
    "piia-engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add piia-engram --env ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC=your-value --env ENGRAM_TOOLS=your-value --env PYTHONIOENCODING=your-value -- uvx piia-engram --transport stdio

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "piia-engram": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "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": {
    "piia-engram": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "piia-engram",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC": "your-value",
        "ENGRAM_TOOLS": "your-value",
        "PYTHONIOENCODING": "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

  • ENGRAM_MCP_STARTUP_SYNC env
    Kept for compatibility; has no effect. The server never imports other AI tools' memories at start (the user runs engram import-memories for that).
  • ENGRAM_TOOLS env
    Expose the context-budget friendly default surface; set to all for the full advanced surface.
  • PYTHONIOENCODING env
    Force UTF-8 stdio frames on Windows-style consoles.

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 9일 점검

  • ✓ 통과

    제작자와 저장소 일치

    레지스트리 이름이 GitHub 계정 Patdolitse 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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 5585개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 5585개 중 72%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5585개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Piia Engram, 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(4.27.0)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: GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

제작자: github널리 사용됨★ 3.4만6일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만18일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare널리 사용됨★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

Piia Engram

Local-first AI work identity you can see, edit, and override — portable across your MCP coding tools.

Tell AI once who you are, how you work, and what "good" means. Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, and other MCP-compatible tools can start from the same AI work identity layer — local files you own, no cloud account, no hidden memory you cannot inspect.

Install · See It in Action · Supported Tools · MCP Tools · FAQ

ENGLISH | 中文

Listed in:

Also listed in: awesome-agents · Awesome-MCP-ZH · mcpservers.org · Cursor Directory · ModelScope · PulseMCP


TL;DR: piia-engram is a local-first personal AI identity layer. It helps multiple coding agents start from the same understanding of you: your preferences, quality bar, lessons learned, decisions, and project context. It is not an agent memory database; it is the user-owned layer above your tools.

Why not just use native memory? Claude Code, Codex, Cursor, and Windsurf are adding their own memories and rules. Those are useful, but they are scoped to one tool or workspace. piia-engram gives you one portable identity layer above them: local files you own, AI-proposed knowledge you review, and context that can follow you across tools.

Trust model in four lines:

  • No cloud account: install with pip, keep the core store on your machine.
  • Local files: identity and knowledge live under ~/.engram/ as JSON/Markdown.
  • User approval: AI writes locally; high-risk items (credentials, shell commands, MCP config, permission rules) wait for your review, while low/medium writes are auto-absorbed but fully auditable and reversible. Set ENGRAM_APPROVAL=strict to gate every write. "Verified" means accepted by you or by that policy, not re-checked against your current code.
  • Session continuity: Resume output can also include earlier session records (checkpoints and snapshots) that are not reviewed and do not authorize actions. Approval and review claims apply to identity and long-term knowledge under the configured policy.
  • Documented boundaries: see Trust model, Privacy, and Security.

Want proof? See the live cross-tool continuity proof — a memory written by Claude Code, read back by Codex through one local store — or the one-command reproducible code demo.

See It in Action

You  → "Help me refactor this auth module"

WITHOUT piia-engram: AI starts from scratch

AI → "What language? What framework? What's your testing preference?"

WITH piia-engram: AI can load your approved identity and long-term knowledge

AI → "Based on your preference for pytest + 90% coverage, and your lesson about always separating auth middleware from business logic (from the March incident), here's my approach..."

And you never have to take that on faith — Memory Lens (engram preview --html) shows exactly what any AI caller would receive, and what governance withheld, before anything is sent:

*Above: a real report from a demo store — 4 items exposed; an unreviewed staging note and a lesson containing a credential are withheld, with the secret shown as [REDACTED].*


Install

pip install piia-engram && engram setup

The wizard auto-detects your AI tools — Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop — lists the exact config files it will touch, and writes the MCP connection after a one-keystroke confirm (every write is backed up first; decline and nothing changes). It previews your identity card, then you restart your configured tool; the first conversation can load your approved identity and long-term knowledge through startup or search tools. (full walkthrough ↓)


Let your AI agent install it

Ask your coding agent to install Engram and inspect the plan before applying:

pip install piia-engram

engram setup --non-interactive --json engram setup --non-interactive --apply engram doctor --json

Setup asks no questions. Use --clients cursor,codex to limit clients and --lang zh|en for output language (default en). Without --apply, plan mode writes nothing to the Engram store, home directory or client configs. Python itself may use the system temporary directory. Apply configures MCP connections with backups, preserves existing tool modes, and never imports memories, writes identity/knowledge, or approves proposals. Restart configured clients; exit code 1 means a manual step remains. See llms.txt for agent instructions and the CLI and JSON contract for details.

Supported Tools

Evidence levels follow the agent client validation runbook: L0 = discovery, L1 = protocol access, L2 = read/search behavior, L3 = A/B behavior gain, L4 = cross-client continuity, L5 = reproducible public evidence.

ToolIntegrationEvidence status
Claude CodeMCP over stdioL4 partial continuity proof (Claude Code -> Codex)
CodexMCP over stdioL4 partial continuity proof (Claude Code -> Codex)
CursorMCP over stdioL2 setup/read-search evidence path
Claude DesktopMCP over stdioL1/L2 setup path; client-specific evidence pending
HermesMCP over stdioL4 controlled CLI marker continuity; desktop and broad benchmark claims unverified
OpenClawSOUL.md / MEMORY.md / USER.md import and exportL3 static file-bridge evidence (static snapshot A/B only; live agent behavior unverified)
ChatGPT / Gemini / KimiMarkdown identity card fallbackUsable
WindsurfMCP over stdioExpected to work
GitHub CopilotMCP over stdioExpected to work
ClineMCP over stdioExpected to work
Roo CodeMCP over stdioExpected to work
Amazon QMCP over stdioExpected to work
AugmentMCP over stdioExpected to work
ZedMCP over stdioExpected to work
TraeMCP over stdioExpected to work
Tencent CodeBuddyMCP over stdioExpected to work

By the numbers

These are current repository facts from docs/public-facts.json. Public registries and package badges update only during release/publish.

Current repo / development facts
Version framev4.27.0 (verified 2026-11-01; check PyPI and GitHub Releases for the latest published package)
Supported AI tools16 (evidence level varies by client; see Supported Tools and the validation runbook)
MCP tools19 Core (loaded by default) + 40 Advanced (opt-in via ENGRAM_TOOLS=all)
Knowledge types3 (lessons, decisions, playbooks)
Test suiteUnit + integration; run pytest tests/ to verify
Lines in core.py1770 (facade; domain logic now lives in focused mixins — see architecture.md)
PBKDF2 iterations600,000 (OWASP 2023+ floor; legacy 100k still decrypts)
EncryptionOptional field-level AES-256-GCM for supported profile fields; local files are plaintext JSON/Markdown by default
Cold-start time< 100 ms typical (local JSON, no network)
Network calls by defaultOne anonymous usage ping a day (engram telemetry off or DO_NOT_TRACK=1 turns it off); the engram command also checks PyPI for a newer version at most once a day in interactive terminals, and engram doctor checks on each run (ENGRAM_NO_UPDATE_CHECK=1 turns it off); identity and knowledge tools make none, except the optional read_web_content; remote telemetry and feedback require separate explicit opt-in and send counts only (see privacy details)

Your AI forgets you every time you switch tools or start a new chat. piia-engram fixes the handoff.

Every time you open a new chat window, switch from Claude Code to Codex, update your AI tool, or move into a different project, you're back to zero:

  • your communication preferences — gone
  • your code standards and quality bar — forgotten
  • which mistakes you've already learned from — lost
  • why you made that architecture decision last month — erased

This happens because AI memory today is locked inside each platform. It belongs to the tool, not to you. The tool updates, resets, or gets replaced — and your context disappears with it.

piia-engram gives you a personal identity layer that lives on your machine, independent of any AI tool. You tell it once who you are, how you work, and what you've learned. MCP-compatible tools can read the same approved identity and long-term knowledge. New chat, new tool, new version — your identity stays portable.

piia-engram is not an agent memory database. Tools like Mem0, Zep, and Letta store task context and session history for AI agents. piia-engram stores *who you are as a person* — your identity, preferences, hard-won lessons, and key decisions. It's a different layer: not what happened in a task, but who is behind every task.

Why piia-engram?

Without piia-engramWith piia-engram
New chat window = start from zeroConfigured conversations can load your approved identity and long-term knowledge
AI tool updates and your preferences vanishYour identity lives on your machine, survives any update
Switching tools loses accumulated contextClaude Code, Codex, and Cursor read the same memory
Past mistakes get repeatedLessons learned follow you across tools and sessions
Memory is locked inside one productData stays local, editable, and portable

Who Uses piia-engram

piia-engram is built for developers who use multiple AI coding tools and are tired of re-explaining themselves.

If you switch between Claude Code, Codex, and Cursor — your code standards, architecture decisions, and hard-won lessons reset every time. piia-engram makes eve

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기