Th Memory MCP

Name: Th Memory MCP
Author: worakorn-prince

제작자: worakorn-prince버전 2.4.3i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.worakorn-prince/th-memory-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local long-term memory MCP server (SQLite) for AI coding agents — OpenCode, Claude Code, Cursor

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↓ 322/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": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add th-memory -- npx -y th-memory-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "th-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-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": {
    "th-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "th-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 9일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 worakorn-prince 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 5566개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5566개 중 86%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5566개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Th Memory MCP, 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(2.4.3)은 어제 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: cloudflare널리 사용됨★ 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.

th-memory-mcp

Requirements

Node.js 22.23.4+, 24.22.1+, or 26.12.1+ — patched releases only; the server uses Node-only APIs (better-sqlite3 native build, import.meta.url). Node.js 20 is EOL and unsupported. CI tests the minimum patched version of each supported line (22/24/26).
npm — for npm install, npm run build, npm test. No external services, accounts, or API keys — everything lives in a single local SQLite file.
OpenCode — the host that loads the MCP server and the auto-capture plugin (any build with MCP over stdio + plugins). The plugin uses node:sqlite on OpenCode Desktop/Node 22.5+ and falls back to bun:sqlite on the Bun-based CLI.
OS: Windows / macOS / Linux — cross-platform (Node); Windows: set MEMORY_DB_PATH with setx, macOS/Linux: export in your shell profile.

Security: Use a patched Node.js release — check your runtime with npx is-my-node-vulnerable. npm audit covers npm dependencies only, not Node.js core CVEs.

Audit: Independently smoke-tested by AddonAudit on v2.4.1 — an automated test, not a security guarantee; the one high advisory it found was fixed in 2.4.2, and fresh installs from 2.4.3 onward report 0 critical/high advisories.

Quick Start

Fastest path: npm run quickstart (after cloning) builds, wires opencode.json/opencode.jsonc, deploys the plugin, and sets MEMORY_DB_PATH — the steps below are the manual equivalent. npm alternative: npm install -g th-memory-mcp (or npx th-memory-mcp) and point mcp.command to th-memory-mcp instead of dist/index.js (plugin still from this repo; not on GitHub Packages anymore).

# 1. Clone and build

git clone https://github.com/worakorn-prince/th-memory-mcp.git cd th-memory-mcp && npm install && npm run build

2. Share one DB between the server and the plugin

setx MEMORY_DB_PATH "$PWD/data/memory.db" # Windows (PowerShell)

export MEMORY_DB_PATH="$PWD/data/memory.db" # macOS/Linux — add to your shell profile (~/.zshrc)

Merge this into ~/.config/opencode/opencode.json (replace with the absolute clone path; ready-made block in opencode.example.json). MEMORY_DB_PATH must be the SAME file for server and plugin — a system/user-level env var covers both; environment below covers the server only. Example rules: AGENTS.memory.example.md (attachable at project level).

{ "instructions": ["<REPO>/AGENTS.memory.example.md"],

"mcp": { "memory": { "type": "local", "command": ["node", " /dist/index.js"], "enabled": true, "environment": { "MEMORY_DB_PATH": " /data/memory.db" } } } }

(Optional) Auto-capture: deploy the dual-mode plugin to a directory (OpenCode V2 only auto-discovers local plugins from a folder) — src/plugin/learning-capture.ts → ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts
Restart OpenCode (config loads at startup only), then try: *"Remember that I prefer pnpm"* → new session → *"What package manager do I prefer?"*

The plugin works in both modes: OpenCode V2 calls the default export's id + setup(ctx) (domain hooks for prompt/tool/compaction/failure events), while V1 (1.18.29+) calls the same default export's server(), which returns the legacy hook object. One file, no runtime import of @opencode/plugin (types only), so it loads under both Node and Bun.

If startup reports Failed to load plugin ... Received protocol 'bun:' or the plugin is silently ignored on V2, you are on an older install layout. Re-deploy the current src/plugin/learning-capture.ts to ~/.config/opencode/plugins/learning-capture/index.ts; a legacy ~/.config/opencode/plugins/learning-capture.ts is renamed to .bak- by npm run quickstart (never deleted). It loads node:sqlite first and only falls back to bun:sqlite under Bun.

Architecture

OpenCode loads the plugin learning-capture (dual-mode V1/V2, Node/Bun) — auto-captures prompt/tool/error into the DB, injects the profile on compaction — and the MCP server th-memory-mcp (Node stdio) exposing the 16 tools on that same SQLite DB; global rules (memory-protocol.md) teach the AI to use them.

Why th-memory-mcp?

Context-based learning, not fine-tuning — captures your preferences, corrections, and habits, then recalls them next session; no data leaves your machine.
100% local & private — one SQLite file, no cloud, no external API; secrets (api_key=, password:, token) filtered before storage.
Low overhead & resilient — tool calls are capped (latency < 10 ms, bounded output) and degrade gracefully if the DB is unavailable.
Open & extensible — MIT licensed; 16 documented tools, rule-based distill, auto-capture plugin; Node + better-sqlite3 only (no extra native extensions).

Highlights

Structured memory — preferences with confidence scoring plus lesson records (situation → mistake → correction), not just flat facts.
Lifecycle, temporal & conflict-aware — states (active/stale/superseded/archived), confidence/importance/salience scoring, per-type decay, validity intervals for point-in-time truth and supersession chains; duplicate/contradiction resolution keeps both sides of ambiguous evidence.
Hybrid retrieval — get_context blends FTS5 keyword search with dependency-free lexical fuzzy matching (hashed n-gram similarity, 512-dim FNV-1a) via RRF fusion, then assembles a token-budgeted context with optional memory-graph expansion.
Consolidation — clusters similar memories into derived ones with full provenance (derived_from links).
First-class Thai / i18n — Thai-aware tokenization in distill; Thai and English accepted interchangeably.

Works with other harnesses

A standard MCP server: 16 tools anywhere MCP-over-stdio works; all harnesses share one SQLite file via MEMORY_DB_PATH. Auto-capture needs a hook runtime (built into OpenCode, bridged for Claude Code).

Feature	OpenCode	Claude Code	Qwen Code	Codex	Cursor
16 MCP tools	✅	✅	✅	✅	✅
Auto-capture (background)	✅ plugin	✅ hooks	⚠️ adapter	❌ manual	❌ Rules
Profile injection	✅ compaction	✅ UserPromptSubmit	❌ `get_profile`	❌ `get_profile`	❌ `get_profile`
Lexical fuzzy matching	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)	✅ (v2.0)

Claude Code (CLAUDE_CODE_HOOKS.md) — drop-in hooks replace the plugin: capture + profile injection on UserPromptSubmit/PreCompact, distill on SessionEnd. Qwen Code (QWEN_SETUP.md) — MCP fully; hooks need a small Gemini-CLI adapter. Codex (CODEX_SETUP.md) · Cursor (CURSOR_SETUP.md) — manual tools.

Scripts

Command	Description
`npm run build`	compile TypeScript → `dist/`
`npm start`	run the MCP server (stdio) from `dist/index.js`
`npm run distill`	interactions → profile sections + prune old data (`RETENTION_DAYS`, default 30)
`npm test`	build + full suite (46 files, 148 tests: 147 pass, 1 skip)
`node test/ .test.mjs`	run one suite: `capture`, `distill`, `lifecycle`, `temporal`, `conflict`, `retrieval`, `graph`, `context`, `consolidation`, `benchmark`, `security`
`node test/smoke.mjs`	end-to-end smoke test over JSON-RPC (16 tools)

Tools (16)

Tool	Description
`remember`	upsert preference (category+key); re-save +0.1 confidence (cap 1.0)
`recall`	search preferences + lessons (FTS5) + recent matching interactions — run before a new task
`get_profile`	profile sections + top preferences + 5 most recent lessons
`save_lesson`	record a lesson from a correction (situation / mistake / correction)
`search_history`	search past prompts by keyword (200-char snippets)
`forget`	delete one row (preference/lesson/interaction) by id (+type avoids cross-table id clash)
`memory_stats`	counts by kind, DB size, oldest/newest interaction, profile sections
`get_recent_interactions`	recent raw interactions (filter by kind) — Smart Distill feedstock
`export_memory`	export to JSON under `data/exports/` only (filename auto-sanitized)
`get_context`	task-relevant memories via hybrid retrieval (+ graph expansion), token-budgeted
`consolidate`	cluster similar memories via embedding similarity; optionally create derived memories linked via `derived_from`
`link_memory`	typed link between two memories: supports/contradicts/supersedes/derived_from/related_to/caused_by/depends_on
`merge_memory`	merge a duplicate into canonical memory (source superseded; provenance in `metadata.merged_from`)
`update_memory`	update fields in place, or create a superseding memory when `content` changes (`supersede=false` edits in place)
`import_memory`	import from JSON (validates type, dedupes, never overwrites blindly); dry-run by default, `apply=true` to insert
`extract_memories`	scan recent interactions for memory-intent phrases, propose candidates (deterministic, no LLM); dry-run by default, `apply=true` to create (source=captured)

CLI (`th-memory`)

Binary	Entry	Purpose
`th-memory-mcp`	`dist/index.js`	MCP server (stdio) — the 16 tools above
`th-memory`	`dist/cli.js`	zero-dep local CLI (same DB via `MEMORY_DB_PATH`)

Usage: th-memory [--db ] [--json] [--plain] [options] — per-command help via th-memory --help. highlight/recall --highlight: matches underlined (ESC[4m) on a color TTY, else [mem]…[/mem] markers (piped, --plain, --json).

Flag	Effect
`--db`	use this SQLite file (sets `MEMORY_DB_PATH`)
`--json`	print JSON `{ok,data}` instead of plain text
`--plain` / `--no-color`	disable colors
`-h, --help` / `-V, --version`	show help / print version

Command	Usage
`remember`	`remember --category --key --value` — save a preference (`--value -` reads from stdin)
`recall`	`recall [--limit ] [--highlight]` — search memory
`forget`	`forget [--type ]` — delete by id (`t`: `memory\	preference\	lesson\	interaction`)

| export | `export [--include-int

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Th Memory MCP

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

th-memory-mcp

Requirements

Quick Start

2. Share one DB between the server and the plugin

export MEMORY_DB_PATH="$PWD/data/memory.db" # macOS/Linux — add to your shell profile (~/.zshrc)

Architecture

Why th-memory-mcp?

Highlights

Works with other harnesses

Scripts

Tools (16)

CLI (th-memory)

CLI (`th-memory`)