SurStor Memory

Name: SurStor Memory
Author: SurStor

제작자: SurStor버전 0.2.0-alpha.3-mcp.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.SurStor/surstor-memory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local memory for AI models: store, retrieve and verify records on your own hardware.

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: Streamable HTTP
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

DockerDocker 설치

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": {
    "surstor-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add surstor-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "surstor-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "surstor-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1"
      ]
    }
  }
}

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 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SurStor 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 7226개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 84%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

SurStor 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(0.2.0-alpha.3-mcp.1)은 6일 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★ 64,224MIT3일 전 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 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.

SurStor Memory — memory for models you run yourself

Website: [www.surstor.net](https://www.surstor.net)

v0.2.0-alpha.3-mcp.1 · Developer Preview

Current install version: 0.2.0-alpha.3-mcp.1, matching the Official MCP Registry listing. This is the MCP packaging revision of the alpha.3 application; the bundled JARs still report 0.2.0-alpha.3. It adds registry ownership metadata without changing application behavior. See release notes.

Early software for testing and feedback. Features and interfaces may change; review the limitations below before storing important information.

Licensed under the Apache License 2.0. Third-party dependencies and bundled assets remain subject to their respective licenses.

Keep project decisions, useful answers and work history on your own hardware, then let your local AI retrieve them across conversations. SurStor Node (v0.2.0-alpha.3) provides persistent, inspectable external memory through MCP. Your model stays in your chosen inference application; SurStor stores and retrieves its memories.

[Start here: install alongside a local model and connect MCP](docs/local-models.md) — includes an LM Studio setup, a save-and-recall example, and Ollama integration requirements. For container packaging, see Run with Docker. Keep using your tools as always.

Local model <-> MCP-capable chat or agent application

| SurStor MCP (localhost:8484) | Local records + optional search index

Save approved facts, preferences, decisions and handoff notes as text memories.
Find relevant past work through local semantic search, or retrieve by record ID.
Inspect provenance, verify record integrity and export sessions for reuse.
Reuse the same node with another local model through a compatible MCP host.

SurStor is a single-user node built on Covia venues, Convex lattice and CAD3 content addressing, without running Convex consensus. It binds to 127.0.0.1:8484. It does not train your model, automatically capture every conversation, or automatically resolve conflicting memories. The host must call its tools. Retrieving a few relevant records can avoid repeating entire histories; token savings and answer quality need measurement for your workload.

For a fresh encrypted venue, use the encrypted-storage guide and config/surstor-encrypted.toml. This opt-in profile encrypts Etch records and its index, requires an external key, and disables the separate plaintext semantic search index. Existing configurations do not automatically become encrypted.

Optional multi-node memory sync

This checkout includes opt-in bidirectional sync of selected signed memories between trusted nodes, including relaying through a server. Each node retains its own identity and encryption key. See setup, security and limits. Available in alpha.3, with an optional Docker sync overlay. Whole-venue replication and deletion propagation are not enabled.

What it does

Memory has an evidence trail: you can retrieve the original saved content and check its integrity. A valid signature does not establish that a saved claim is true. Save concise, useful context rather than treating all generated text as fact.

Every AI work artifact (draft, tool result, patch, model output) is stored as a two-cell CAD3 record:

Cell 1 — the content, content-addressed (SHA3-256 of canonical encoding)
Cell 2 — provenance metadata: branch-ref (Cell 1 hash, the Merkle binding), session ID, agent ID, model version, timestamp, token usage, versioned billing breakdown + estimated cost + cited price schedule, prev-event (session hash chain), and the node's Ed25519 signature over the unsigned cell hash

Sessions form append-only hash chains (prev-event links), so a rewritten or dropped event is detectable. Costs are computed at capture time against a versioned price schedule and frozen into the record — historical artifacts are never repriced. Verification replays the original calculation and schedule.

Cost warning: SurStor estimates API costs from a dated snapshot of public provider prices and caller-supplied usage. These are not provider invoices. Unreported charges, taxes, credits, subscriptions and negotiated discounts are excluded. Unpriced records are excluded from totals and counted separately; legacy sessions may have unknown coverage. Verification proves integrity and arithmetic, not billing accuracy. The session budget is not a provider spending cap.

The September 10, 2026 snapshot covers 31 major OpenAI, Anthropic, Kimi, Gemini, DeepSeek and Grok model entries. New billing supports cache writes, cache storage, tool charges, service tiers, context thresholds and time-dependent rates. See [Billing and pricing documentation](docs/billing.md) for official sources, rates, caller examples, exclusions, migration and verification behavior.

Run with Docker

A public Linux amd64 image is available at ghcr.io/surstor/surstor-memory:0.2.0-alpha.3-mcp.1. From this checkout:

docker compose -f compose.registry.yaml pull

docker compose -f compose.registry.yaml up -d

Connect MCP at http://127.0.0.1:8484/mcp. This default profile uses unencrypted storage with local semantic search. For encrypted storage and backup guidance, see the Docker guide. The container needs no Java or Maven installation on the host. Docker Desktop and ARM64 remain untested.

Build & run

Requires Java 21+ and Maven 3.7+. Covia `0.9.6-SNAPSHOT` is the default installation dependency, configured by covia.version in the root pom.xml. No Maven version override is needed.

Before building SurStor on a fresh machine, build and install a compatible Covia source checkout that produces ai.covia:covia-core:0.9.6-SNAPSHOT and ai.covia:venue:0.9.6-SNAPSHOT into the local Maven repository:

# Run inside the compatible Covia source checkout first.

mvn clean install -DskipTests

Then run the commands below from the SurStor repository root. The snapshot version is the default, but does not identify an immutable upstream revision; record the Covia commit used and run SurStor's tests against that build. See integration notes for dependency compatibility.

Prompt-and-response capture now has a local review screen at /capture, built-in secret detection, organisation exclusions and fail-closed filtering. Only the filtered version is recorded. Automated detection can miss sensitive data; review every field before saving. See [Prompt capture and privacy](docs/prompt-capture.md) for configuration, API usage, compatibility changes and protection limits.

mvn package

java -jar surstor-node/target/surstor-node.jar start --config config/surstor.toml

The example above uses the unencrypted profile. For encrypted installation, follow the encrypted-storage guide. The node persists to ~/.surstor-node/ with the example profile (etch store + Ed25519 identity keypair, auto-generated on first run).

Other commands:

java -jar surstor-node.jar status                 # config, identity, budget

java -jar surstor-node.jar verify # offline verification of an export bundle

MCP operations

All twelve operations are exposed as MCP tools at http://127.0.0.1:8484/mcp (tools/list), plus the venue's built-in tool set:

Tool	Purpose
`surstor_store`	Store an artifact (content, sessionId, agentId, modelVersion, usage)
`surstor_retrieve`	Fetch content + full provenance metadata
`surstor_verify`	Check branch-ref, session chain (deep), schedule, signature
`surstor_list`	List artifacts, optionally by session
`surstor_diff`	Unified diff between two text artifacts
`surstor_cost`	Cost rollup for one session or all local sessions
`surstor_sessions`	List sessions with chain head, counts, totals
`surstor_export`	Export a session as a portable, offline-verifiable JSON bundle
`surstor_prices_get`	Show the active price schedule
`surstor_prices_put`	Install a new price schedule (future costs only)
`surstor_search`	Local semantic search: ranked artifact IDs + snippets for a natural-language query
`surstor_reindex`	Rebuild the search index from the etch store (wipe + replay)

The node binds loopback only; anonymous local callers get full access (auth.public.caps: unrestricted). Loopback limits network exposure, but other local processes can still access the node. Use only trusted clients and keep the bind local. See MCP setup for client configuration.

Tamper evidence

Byte-flip a content cell → branchRef check fails
Rewrite a middle event → the session head (recorded at capture time) never cites the forgery; the honest chain still verifies
Drop an event → deep verify / offline bundle verification reports the chain gap

See docs/tamper-demo.md for a walkthrough. Offline bundles (surstor_export) verify with no venue: surstor-node verify bundle.json recomputes every hash and signature from the file alone (exit 0 = valid).

Tests

mvn test

Tests cover cell/unit semantics, JSON round-trip hash stability, engine-backed tamper scenarios, budget enforcement, real server-restart persistence, versioned billing and tariff boundaries, offline export verification, embedding determinism/similarity, Lucene index behaviour, and engine-backed semantic search (store→search→reindex).

Local semantic search (v0.2.0-alpha.3)

surstor_search ranks stored artifacts by meaning, not just by ID — e.g. "when is the project due" finds the client-deadline email. Everything runs on-node: a bundled multilingual MiniLM model (ONNX, via DJL + ONNX Runtime) embeds text on CPU, and a Lucene HNSW vector index under the data dir answers queries. The embedding/search path makes no external API calls. Retrieved content is returned to the client: keeping inference local also requires a local model and no cloud fallback or external forwarding by the host.

Only string-content records are indexed. Save concise memories as contentType: "text" with a string content; structured prompt/response objects are not semantically indexed. The encrypted-storage profile disables semantic search; use session listing and retrieval by ID instead.

The two-cell CAD3 record remains the only source of truth. Embeddings and the index are derived, unsigned, disposable data: if search-index/ is deleted, surstor_reindex rebuilds it from the etch store with zero information loss. Indexing failure never fails a store.

Config (defaults shown):

[search]

enabled = "true" k_default = "10"

Note: the adapter module jar grows by ~190 MB (ONNX native binaries + bundled model). Accepted for v0.2.

Caveats (v0.2.0-alpha.3)

The current price schedule is a dated estimate snapshot, not a live price feed. The original August placeholder file is retained unchanged for historical verification; it is no longer the default. Only an exact match to the old built-in placeholder is automatically upgraded. Custom schedules are preserved.
Budget enforcement is per session (session-budget-usd in adapter config, default 5.00)
Artifacts stored before signature support was added fail the signature check. Use a separate fresh data directory for a new installation; preserve any existing records you need.
Local model identifiers without a matching API tariff remain unpriced, not zero-cost. SurStor does not estimate electricity or hardware costs.
Automatic memory supersession, a user-facing deletion workflow, multi-user isolation are not provi

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

SurStor 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

SurStor Memory — memory for models you run yourself

Optional multi-node memory sync

What it does

Run with Docker

Build & run

MCP operations

Tamper evidence

Tests

Local semantic search (v0.2.0-alpha.3)

Caveats (v0.2.0-alpha.3)