remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki

Name: remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki
Author: tinhien11

제작자: tinhien11버전 0.5.18i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.tinhien11/remem-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first memory for AI coding agents. Memory + CodeGraph + Wiki in one SQLite file.

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 정도i아주 새로움↓ 131/주 · ★ –

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.
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": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add remem -- npx -y remem-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-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": {
    "remem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-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 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 tinhien11 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 4934개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 4934개 중 34%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 4934개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki, 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(0.5.18)은 3개월 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: 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★ 3.4만5일 전 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Desktop Commander

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

제작자: wonderwhy-er널리 사용됨↓ 71만/주★ 1만17일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

제작자: cloudflare성장 중★ 4.4천14개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ mcp.cloudflare.com

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.

remem-mcp

Your coding agent stops repeating the same mistakes.

Local-first memory that survives context compaction. Learns from every error, injects fixes before the next attempt, and syncs to your git repo so your whole team shares it.

No API key. No cloud. No database server. Just a SQLite file.

Install

npx remem-mcp setup

Auto-detects ZCode, Claude Code, Cursor, Devin, Codex. Registers MCP server + hooks.

Quick start

Restart your agent (quit and reopen)
Ask: "what do you remember?"
If agent recalls past context = memory working

In your agent, you can say:

"index the code in src" → CodeGraph indexes symbols
"find who calls function X" → caller analysis
"what do you remember?" → recall past context

What happens automatically

When	What
Session start	Past errors, decisions, and persona injected into agent context
Each prompt	Matching memory injected into agent context
Failed commands	Auto-captured as error memories
Context compaction	Memory re-injected after compaction
Session end	Worker auto-extracts facts, consolidates summaries, updates persona

You don't run any commands. The agent calls recall() before answering and capture() after work — the skill tells it to.

How it works

AI Agent (ZCode / Claude Code / Devin / Cursor / Codex)

│ ├── MCP tools ──▶ recall, capture, codegraph_*, wiki_*, feedback │ └── Hooks ──▶ SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, PostCompaction, SessionEnd │ ▼ SQLite (memory.db)

L0 captures → L1 atoms → L2 scenarios → L3 persona (raw) (facts) (summaries) (preferences)

CodeGraph: symbols + calls + imports (tree-sitter, 9 languages) Memory links: Hebbian co-retrieval (frequently co-retrieved = stronger)

No LLM API key needed — rule-based extraction + keyword grouping.

CodeGraph

Structural code indexing via tree-sitter. The agent uses codegraph_search instead of grep to find symbols.

npx remem-mcp index --path src              # index a directory

npx remem-mcp search-code --query "parseTar" # find symbols npx remem-mcp callers # who calls this? npx remem-mcp impact # blast radius

9 languages: TS/JS/Python/Go/Rust/Java/C/C++/C#. 6-strategy call resolution (import-map → same-module → unique-name → suffix → fuzzy). Stdlib calls filtered out.

Repo	Files	Symbols	Calls	Time
remem-mcp	79	301	6,456	3s
AZR Go	455	3,417	41,603	111s
Orca TS	3,000	7,632	78,981	705s

Why it's different

	remem-mcp	Mem0	Claude MEMORY.md	Mneme
Survives compaction	Yes	Yes — cloud	No — 200-line cap	Yes
Learns from errors	Yes — auto	No	No	No
Search	Hybrid BM25 + vector + entities	Vector only	No	Vector + graph
Memory links	Hebbian co-retrieval	No	No	Graph
Decay/forget	Yes	No	No	No
CodeGraph	Yes — 6-strategy call resolution	No	No	No
Token offload	Yes — Mermaid canvas	No	No	No
Setup	1 command	API key + cloud	Built-in	Build from source
Cost	Free	$19–249/mo	Free	Free

Useful commands

npx remem-mcp status           # health + hooks + DB + CodeGraph

npx remem-mcp viewer # web UI at localhost:7331 npx remem-mcp errors # error dashboard npx remem-mcp recent [N] # recent captures npx remem-mcp help all # full list of 40+ subcommands

Configuration

All settings have defaults. Config file is optional: ~/.config/remem-mcp/config.json.

Setting	Env var	Default
DB path	`REMEM_DB_PATH`	`~/.local/share/remem-mcp/memory.db`
Cross-project memory	`REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY`	_(unset)_
Unified flow (F1+F2+F3)	`REMEM_FLOW`	_(unset, set to `full`)_
Suppress hook feedback	`REMEM_QUIET`	_(unset, set to `1`)_

Global memory policy — set REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY to *read* cross-project memory automatically. Captures stay project-local unless the user explicitly asks to save globally; then use session_key: "global". Do not auto-classify ordinary captures into global.

Team sharing — npx remem-mcp sync-export writes .remem-mcp/memory-export.jsonl. Commit it to git. Team members get the same memory on git pull.

Per-repo capture exclusions — Drop a .remem.toml in any project root:

[capture]

ignore_paths = ["node_modules", "dist", ".git", "*.min.js"]

Benchmark

Benchmark	remem-mcp	Mem0	Without memory
AMB (L1/L2/L3)	100/100/100	—	—
LoCoMo (long conversation QA)	95	92.5	—
PersonaMem (personalization)	100	—	48
LongMemEval (ICLR 2025)	96	94.4	—

bash scripts/bench-all.sh --quick   # AMB only (~2 min)

Architecture

See ARCHITECTURE.md for full system diagrams, schema, and performance details.

Credits

Core based on TencentDB Agent Memory (MIT, Tencent 2026). CodeGraph call resolution adapted from Codebase-Memory (arXiv:2603.27277). Recall boost adapted from ai-memory by Akita On Rails. Contextual retrieval from Anthropic (2024).

License

MIT. See LICENSE.

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki

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

개발자 도구 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

GitHub

Desktop Commander

Cloudflare MCP

제작자의 README

remem-mcp

Install

Quick start

What happens automatically

How it works

CodeGraph

Why it's different

Useful commands

Configuration

Benchmark

Architecture

Credits

License