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

Engram

제작자: rwnalds버전 0.1.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.rwnalds/engram

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Git-backed markdown memory for AI agents; search hides superseded and archived notes.

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: 검색 및 AI 기억

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

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": {
    "engram": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add engram -- docker run -i --rm ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2 /vault

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "engram": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/rwnalds/engram:0.1.2",
        "/vault"
      ]
    }
  }
}

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 rwnalds 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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 7281개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7281개 중 24%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7281개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

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(0.1.2)은 4개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT어제 업데이트
설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트
설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

Engram

The second brain your AI agents read and write.

▶ Watch the full-length video (real-time, full quality)

↗ Try the live demo — no signup. Search retainer price and watch the retired note get withheld.


Engram is a self-hosted MCP server + dashboard that gives Claude Code, Cursor, Hermes, and any Model Context Protocol agent shared, long-term memory they read _and write_ — over a plain, git-backed folder of markdown you own. Built for the case a single agent's memory never hits: a team running several agents against one brain.

Autonomous agents forget everything between sessions — and worse, they can't tell what they remember is _still true_. An agent pulls an old README, a retired price, an API doc you changed months ago, and quotes it with full confidence, because keyword and vector search both rank by resemblance, not truth. Engram makes "is this still true" a first-class, written property: mark a fact superseded or expired and search withholds it — and tells the agent what it skipped and why. Per-agent read/write tokens and a git audit trail of who-wrote-what keep it sane when the writers are a fleet, not just you.

Unlike a headless memory store, you can watch it happen. A fast dashboard lets you search your brain, see exactly what every agent and teammate changed (with per-file diffs), jump back into recent notes, and curate it all — while agents read and write the same vault over one MCP endpoint. No database: your .md files are the source of truth, git is the durable store, and an in-memory index powers full-text search + a wikilink knowledge graph.

Opinionated about _how_ it stores memory — git-backed markdown, no database, agents write (not

just read), self-hosted. Unopinionated about _what_ you keep in it — any markdown vault, any folder

structure, any MCP client. Point it at a fresh repo or your existing Obsidian vault: no import

step, no lock-in.


[What it's for](#what-its-for) · [How it compares](#how-it-compares) · [Features](#features) · [Works with](#works-with) · [Quick start](#quick-start) · [MCP tools](#mcp-tools) · [Deploy](#deploy) · [FAQ](#faq) · [Contributing](#contributing)


What it's for

  • Shared memory for a team running multiple agents — one vault, many agents reading and writing concurrently, with per-agent read/write tokens and a git audit trail of who changed what.
  • Memory that knows what's still true — retire a price, a term, or a changed API doc and your agents stop quoting it; they're told what they skipped and why. The failure a single agent's memory never fixes.
  • Long-term memory for Claude Code and other coding agents — stop re-explaining your project every session.
  • A self-hosted, Obsidian-compatible second brain exposed over MCP — your notes, your server, your git repo.
  • Memory you can see, not a black box — a dashboard to search, watch (with diffs), and curate what your agents remember.
  • Markdown RAG without the vector database — full-text search + a link graph over human-readable files.

How it compares

Most agent memory is built to answer *"what did I store about this?"* Engram is built to answer *"what is still true about this?"* — a different question, and the one that bites when an agent quotes a price you retired months ago.

| | Engram | Vector-store memory (mem0, Zep, …) | Markdown memory (Basic Memory, …) | Plain RAG over docs | |---|---|---|---|---| | Storage | markdown files, git is the database | embeddings in a vector DB | markdown files | embeddings in a vector DB | | Ranking | relevance × authority | similarity | relevance | similarity | | Knows a fact is retired | ✅ superseded_by + valid_until, enforced at search | — | — | — | | Explains what it withheld | ✅ excluded[] with a reason per note | — | — | — | | Retire + replace atomically | ✅ brain_supersede, one commit | — | — | — | | Refuses contradicting writes | ✅ at write time, not read time | — | — | n/a (read-only) | | Audit trail | ✅ git, per-write attribution, per-file diffs | varies | git, if you commit | — | | Per-agent access control | ✅ read / write token scopes | varies | — | — | | Human UI | ✅ dashboard, search, diffs, graph | varies | — | — | | Runs on | your box, one container | mostly hosted SaaS | your box | your box |

The row that matters is the third one. Similarity search cannot tell a contradiction from a duplicate — a retired price and a live one are textually identical, so the retired one often *outranks* the live one by being longer and more detailed. That can't be fixed at read time, which is why Engram writes the retirement down when it happens.

This exact pair ships in sample-vault/ . Run bun dev , search acme price , and watch the retired note get withheld with a reason.

Categories, not feature-by-feature audits of specific products, and accurate to the best of my knowledge as of July 2026. If something here misrepresents a tool you maintain, open a PR — I'll fix it.

Features

  • MCP server — 15 brain_* tools over one bearer-authenticated HTTP endpoint (POST /api/mcp, streamable HTTP JSON-RPC). Connect any MCP client to a single URL. Per-agent token scopes: a read-only token never even sees the write tools.
  • Human dashboard — a search-first home, file tree, note viewer with Obsidian callouts, wikilinks, and backlinks, Preview / Edit / Split editor with autosave, ⌘K search + in-page keyboard navigation, "jump back in" recents, and a force-directed knowledge graph.
  • Authority-aware search — ranking knows relevance, not truth, so a superseded note repeats your query words as often as the live one. Every hit carries an authority (authoritative → current → provisional → superseded → archived) derived from the note's folder and frontmatter — so your agents quote the locked doc, not the dead one. Markdown RAG that won't hand back yesterday's answer.
  • Temporal validity + explainable rejection — mark a fact superseded_by another note or give it a valid_until date, and search withholds it by default (even if it's locked) — then hands the agent an excluded list of what it skipped, each with a reason ("expired 2026-06-01"). One atomic `brain_supersede` retires the old fact and links the new one in a single commit, so add-and-retire can't drift apart. This is the difference between an agent that *remembers* and one that knows what's still true.
  • Write-time contradiction guards — authority ranking fixes *reading*; these stop the vault accepting the contradiction in the first place. Engram refuses to create a second live note on a subject a live note already covers (the acme-pricing-2026.md-beside-acme-pricing.md bug) and points the agent at brain_supersede instead; refuses to overwrite a note the caller hasn't read; and warns when a status: isn't a word the ranking model knows, so a typo can't silently strip a note's authority.
  • Audit trail + access control — every write is attributed in git to the token or human that made it, with expandable per-file diffs in the activity feed. Give an agent a read-only token and it never even sees the write tools; a write token can create, edit, move, and archive.
  • The Curator *(optional)* — Engram's built-in agent harness over your vault. Chat with your notes (grounded answers, wikilink citations). Or hand brain_capture a rough dump — a meeting note, a voice transcript — and an agentic loop searches what already exists, then files, merges, or archives and returns a manifest of what it touched. It reads before it overwrites and never deletes. Opus / Sonnet / Haiku, your key.
  • Markdown-native — plain .md + YAML frontmatter + [[wikilinks]]. Drop in an existing Obsidian vault and it just works.
  • Git-backed — optional auto commit + push of every change. Full history, no lock-in, your data lives in your repo.
  • No database — files are the source of truth; an in-memory MiniSearch index + a ported wikilink graph power search and backlinks. Nothing to provision.
  • Multi-workspace — connect multiple vault repos (URL + token or GitHub OAuth), rename, switch the active one, or remove them — all from the UI.
  • Self-hosted — one Docker container. Railway / Render / Fly / any host with a volume. Not serverless (it needs a persistent volume, a file watcher, and a long-running index).
  • Team auth — Google SSO + email allowlist for the dashboard; per-agent bearer tokens — or OAuth for Claude.ai custom connectors — for MCP, created/revoked in the UI. Secrets encrypted at rest.
  • Runtime config — toggle git-sync and the Curator right from the home; manage commit author, keys, and OAuth in Settings — no redeploy.

Works with

Any client that speaks the Model Context Protocol — one endpoint, bearer-token auth. Most-used first:

  • [Claude Code](https://claude.com/claude-code) — Anthropic's agentic coding CLI
  • Codex — OpenAI's coding agent (CLI + IDE)
  • Hermes — always-on autonomous agent runtime
  • openclaw — open-source coding agent
  • Cursor — AI code editor
  • Cline — VS Code agent
  • Windsurf — agentic IDE
  • Claude Desktop — Anthropic's desktop app
  • …and any other MCP client — Continue, Goose, Zed, Amp, and the rest

If it speaks MCP, it can read and write Engram as shared memory.

Quick start

Want to poke at it first? [There's a live demo](https://engram-demo.up.railway.app) — open, no signup, resets a few times a day. Break it all you like.

bun install

bun dev # http://localhost:3000 — runs against ./sample-vault

Point it at your ow

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

PopNx에게 묻기