Agent Cowork Memory

Name: Agent Cowork Memory
Author: rxthlessbeats

제작자: rxthlessbeats버전 0.3.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.rxthlessbeats/agent-cowork-memory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Shared memory and delegation for Codex, Cursor, Claude Code, and OpenCode.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

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

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "agent-cowork-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-cowork-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agent-cowork-memory -- npx -y agent-cowork-memory mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agent-cowork-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-cowork-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "agent-cowork-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agent-cowork-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.

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 rxthlessbeats 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 7271개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7271개 중 80%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7271개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Agent Cowork Memory, 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(0.3.2)은 9일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 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.

Agent Cowork Memory (ACM)

 █████╗  ██████╗███╗   ███╗

██╔══██╗██╔════╝████╗ ████║ ███████║██║ ██╔████╔██║ ██╔══██║██║ ██║╚██╔╝██║ ██║ ██║╚██████╗██║ ╚═╝ ██║ ╚═╝ ╚═╝ ╚═════╝╚═╝ ╚═╝

Hit your Codex limit mid-task? Open Cursor, say "continue from Codex", and keep going. ACM gives Codex, Claude Code, Cursor, and OpenCode one shared memory, so you never paste context again, and any agent can put the others to work.

Verified by [benchmark](#benchmark): with Codex on 38 held-out tasks, ACM finished 223 of 228 runs, against 130 with a pasted summary. Cursor and OpenCode performed similarly with ACM and summaries.

Codex · Claude Code · Cursor · OpenCode

Demo

More demos on the ACM official site

Install

With Node 24 or newer:

npx agent-cowork-memory setup

Setup adds ACM to Cursor, and to Codex, Claude Code, and OpenCode when they are installed; Installed one later? Run setup again. Restart your agents, and ACM is available in every project.

Tested for real on Linux and WSL. macOS and Windows pass CI; real runs welcome.

Use

Memory Sharing

Open the same project in Codex and Cursor. To pick up a chat in the other agent, ask:

Use ACM to continue from Cursor.

Or, in Cursor:

Use ACM to continue from Codex.

Every agent can see every chat in the project. If there is more than one, the agent lists them (agent, time, thread, first message, and whether ACM started it for a delegated job) and asks you which one to continue. You can also name it:

Use ACM to continue the Codex chat about the trip.

Related work goes together in a thread: continuing a chat, or delegating from it, keeps the work on one thread, and a new chat can join one of the project's open threads. ACM keeps each thread's timeline as things happen (chats joining, jobs starting and finishing, notes added), so any agent can see where the work stands.

Ask your agent to remember a decision, and every agent in the project sees it. Notes stay true.

Delegate to other agents

Any agent can hand work to the others:

Tell codex to write plan.md, and claude to write packing.md.

Each agent gets a brief, joins the thread it was sent from, claims the files it edits so they don't collide, and reports back. Agents run in the background. With herdr installed, each one gets its own pane you can watch (herdr session attach acm). If you resumed a chat that's open in a herdr pane, work for that agent goes back to that chat, in its pane.

Benchmark

What it evaluates

How much of earlier chats' context survives when a new chat continues the work.
Each task is a small Python repo in two steps: earlier chats do step 1 and leave step 2's details in the chat.
The details sit in one short or long chat, spread over two chats, changed later, corrected mid-chat, or against a README that still says the old thing.
A run counts only if every hidden check passes, existing tests still pass, and no old or replaced value is implemented.

What we tested

Codex (gpt-6-luna, medium effort), Cursor (Grok 4.7 High), and OpenCode (GLM-5.3-Flash), continuing the work five ways:
no ACM;
ACM (*"Use ACM to continue from my last chat…"*);
the summary the earlier chat writes when asked;
a careful handoff note, including any Markdown files its turn wrote;
every earlier chat pasted in.
Held-out tasks written before the runs, with the analysis fixed in advance. Pilot checks and earlier-chat guards determine which tasks count for each agent.
Two independent histories, 3 runs per way per history; no ACM runs once per history.

Agent	Tasks	ACM	Summary pasted	Handoff note pasted in full	Full history pasted
Codex	38	223/228	130/228	214/228	222/228
Cursor	47	282/282	281/282	274/282	281/282
OpenCode	42	242/252	237/252	235/252	244/252

npm run bench        # offline checks, free

npm run bench:live # the live benchmark; spends your agent quota

MCP tools

Tool	What it does
`context`	Your thread and its timeline, the project's notes (after the first call, only what's new), open threads, recent jobs, who is working, and held files. Pass `hold` to claim files before writing, `thread` to join one, `done` to close yours. `stale` lists notes whose files changed, to re-check.
`note_add`	Saves a note every agent sees, and shows notes it may contradict. `tier`: `short` (default, kept 7 days) or `long`; `supersedes`: the note it replaces.
`note_search`	Finds notes and delegated jobs' results.
`chats`	Lists recent chats from every agent in the project, and marks the ones ACM started.
`resume`	Asks you which chat to continue when there are several, then reads it, with what you said in its thread's other chats, and joins its thread.
`delegate`	Starts other agents with a brief, in herdr panes or in the background, and waits for them.
`delegate_wait`	Keeps waiting on this chat's delegated agents.

ACM tells which chat it is in on its own; no tool needs a session or, from the project folder, a path (every tool takes an optional repo_path).

CLI

Command	What it does
`acm setup`	Adds ACM to your agents.
`acm mcp --harness`	Runs the MCP server; agents start it themselves.
`acm status [--repo ] [--chat ] [--harness ]`	The project's jobs, held files, and a chat's thread, as JSON.
`acm doctor`	Checks the install: Node, the database, herdr, and which agents are on PATH.
`acm backup [--to ]`	Copies the database.

--home (or ACM_HOME) moves ACM's state folder from ~/.agent-cowork-memory. Run them with npx -y agent-cowork-memory , or acm once it's installed globally.

Agent Cowork Memory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

Agent Cowork Memory (ACM)

Demo

Install

Use

Memory Sharing

Delegate to other agents

Benchmark

MCP tools

CLI