Agent Memory

Name: Agent Memory
Author: xChuCx

제작자: xChuCx버전 0.6.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.xChuCx/agent-memory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Git-native project memory for AI coding agents: Markdown source of truth, reviewable, secret-safe.

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-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add agent-memory -- npx -y @xchucx/agent-memory

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

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-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

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 xChuCx 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 7246개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7246개 중 47%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7246개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Agent 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(0.6.1)은 44일 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★ 64,224MIT오늘 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★ 5,213MIT지난달 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-memory

Local, git-native project memory for AI coding agents. One MCP call in, structured memory updates out — current task state, decisions, conventions, pitfalls, per-module facts. Branch-aware. Secret-safe. Byte-preserving. No cloud, no vector DB — Markdown is the source of truth and git is the sync. Three MCP tools + a full CLI.

Why it's different: memory is plain Markdown committed to your repo, so you can read and git diff it; durable changes stage for human review (review --diff → apply) instead of landing silently; and secrets/PII are scanned out before anything is written. See ROADMAP.md for where this is headed (system-level / multi-repo memory).

Demo

An agent records a durable decision; it stages for review; you see the exact diff, apply it, and a later `fetch` surfaces it — local, git-native, reviewable, secret-safe. The clip is reproducible: docs/demo/demo.sh is the runnable flow and docs/demo/demo.tape renders the gif with vhs — see docs/demo/.

How it compares

Capability	AGENTS.md / CLAUDE.md	Vendor memory (e.g. Claude)	Vector / DB memory (mem0, Zep)	agent-memory
Plain-text, git-versioned source of truth	✓ flat file	✗ vendor-managed	✗ DB / cloud	✓ Markdown in your repo
Structured, section-level updates	✗	✗	~	✓
Human review gate (see the diff first)	✗ free edit	✗	✗	✓ stage → `review --diff` → apply
Vendor-neutral (MCP — any agent)	~ broad convention	✗ one vendor	~ varies	✓ Claude · Cursor · Codex · Gemini
Secret / PII scan on write	✗	✗	~ varies	✓
Team merge for concurrent edits	✗ text conflicts	✗	✗	✓ section merge driver
Runs fully local (no cloud)	✓	✗	~ varies	✓
Verifiable Task Protocol (VTP-1) & Machine Receipts	✗	✗	✗	✓ 5-phase cryptographic lifecycle + Clause B disjoint seat

These are general characterizations and the tools evolve fast — see something inaccurate? Open an issue and I'll fix the row. agent-memory is complementary to instruction files like AGENTS.md/CLAUDE.md (it even installs one): those say *how to behave*; agent-memory is the *durable, searchable, reviewed knowledge* behind it.

Status

Release 0.6.1 — the Swarm Audit Hardening & Metamorphic Rebase release: bridges durable memory with verifiable autonomous execution and strict fail-closed security invariants:

Astra Pro Audit Hardening (AM-001..AM-008) — Category-enforced approval routing (DecideRoutingWithCategory), whole-file pre-state CAS (proposal.PreHashes), polarity/negation qualifier preservation in Jaccard dedup (criticalQualifiers), idempotent pure read-only fetch_context, and canonical 3-way merge deletion semantics.
Metamorphic Rebase & Drift Detection (`internal/memory/rebase.go`) — Detects whole-file pre-hash drift during rebase, preventing silent clobber when adjacent sections are concurrently edited, verified by metamorphic composition tests.
Control-Plane Manifest Isolation — Enforces fail-closed protection of .agent-memory/meta/manifest.yaml against direct modification, symlink bypass, or path traversal attacks.
RFC 8785 (JCS) Determinism (`internal/vtp`) — Strict JSON Canonicalization Scheme compliance passing all 26 official RFC 8785 Appendix B test vectors, ECMAScript float formatting (1e+21), lone surrogate rejection, and recursive UTF-8 validation.
Fail-Closed Cross-Process SQLite NonceStore (`internal/memory/nonce.go`) — Persistent repo-scoped store using the withDB pattern to eliminate Windows file descriptor locks, providing zero-drift atomic validation and auto-sweeping expired nonces.
Two-Phase Staging & Compound Rollback (`internal/memory/staging.go`) — Strict path traversal sanitization (ValidateStagingID, agentfs.ValidateMemoryPath), symlink containment, and atomic multi-file rollback reporting RollbackIncomplete compound errors on partial failure.
VTP-1 Strict Assertion Identification & Dual-Oracle Settlement (`internal/vtp`) — Mandatory identifiable AssertionResults matching declared assertion IDs, verifier key binding validation, and Workpool/0 Clause B disjoint seat enforcement.

It builds on 0.6.0 (anti-ornamental SAR-008 grounding nonces, SAR-007 byte preservation), 0.5.4 (VTP-1 initial protocol engine), 0.5.0 (federation, referenced landscape stores), and 0.4 (section merge driver).

See CHANGELOG.md for the full changelist.

Document	Purpose
ROADMAP.md	Where the project is going, principles, and non-goals.
CHANGELOG.md	Per-release feature list and known limitations.
Design Doc v0.4.1	Canonical design this binary implements.
Implementation Plan	Historical MVP build log (M0–M8); see ROADMAP for what's next.
Retrieval eval	Offline recall/MRR/nDCG benchmark of `fetch` (method + numbers).
Patterns	Reusable design patterns documented per subsystem.
Spikes	Pre-M1 spike outcomes (byte-preserving engine, MCP SDK, flock, FTS5).

Quick start

Install — download a prebuilt binary (recommended): grab the archive for your OS/arch from the latest release, extract it, and put agent-memory on your PATH. No toolchain needed.

# npx (no Go, no manual download): fetches the verified release binary on

first run and caches it — also usable straight from an MCP client config.

npx -y @xchucx/agent-memory --help

Go toolchain alternative (Go 1.25+)

go install github.com/xChuCx/agent-memory/cmd/agent-memory@latest

from source

go build -o agent-memory ./cmd/agent-memory

Homebrew, Scoop, and winget packages are planned. agent-memory is also listed on the MCP Registry.

Then, inside the repo you want to give a memory:

# Scaffold .agent-memory/ in a repo

agent-memory init --name my-project

Install the Claude Code skill + register the project MCP server

(writes .claude/skills/agent-memory/SKILL.md and merges .mcp.json)

agent-memory install claude

Verify (prints the release tag, the go-install version, or dev+vcs locally)

agent-memory version

Read context

agent-memory fetch # bootstrap pack agent-memory fetch "auth" # FTS query

Start MCP server (your agent spawns this automatically once configured)

agent-memory mcp

install claude registers the MCP server for you: it merges a project-scoped .mcp.json at the repo root that runs agent-memory mcp --root ${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}. Claude Code expands CLAUDE_PROJECT_DIR to the repo at spawn, so the server always serves this repo — the config is portable across clones and (by Claude Code's scope precedence, local > project > user) overrides any stray user-scoped server. Commit .mcp.json so your team shares it.

⚠️ Do not register a single user-scoped server with a hardcoded root

(claude mcp add -s user agent-memory -- agent-memory mcp --root /some/repo):

it serves *every* project from that one repo, so memory you write in project B

silently lands in project A. Per-project registration (what install writes)

is the correct model; agent-memory doctor flags a mis-rooted registration.

The server resolves its repo from --root, then $CLAUDE_PROJECT_DIR, then the working directory. Other runtimes (Cursor, Gemini CLI, anything reading AGENTS.md) use the same server — install their adapter (see below).

Adopt on an existing project

init scaffolds empty memory. To seed it from a real codebase, let your coding agent do the analysis — that's the whole point. After init + install + registering the MCP server (above), restart the agent so the memory.* tools load, then paste the prompt below.

What happens: the agent reads the repo and calls memory.propose_update. Working notes and pitfalls apply immediately; durable categories (conventions, decisions, modules) stage for your review — inspect each with agent-memory review --diff and land it with agent-memory apply (or reject). Nothing durable is written without your approval.

You now have agent-memory MCP tools (memory.fetch_context,

memory.propose_update, memory.status) backed by this repository's .agent-memory/ store. Bootstrap the project's memory from the codebase.

Call memory.fetch_context with an empty query to see the current (mostly empty) state and the conventions/decisions/pitfalls/modules layout.

Analyze THIS repository — read the build files, CI config, entry points, and the main packages/modules. Identify:

build / test / run / lint commands and the toolchain;
conventions: code style, branching, commit rules, review practices;
architecture: the major modules/components and what each is for;
durable decisions: notable choices and WHY (only ones that are real and stable — not speculation);
pitfalls: footguns, sharp edges, "don't do X because Y" you can infer from the code, tests, or docs.

Persist what you found via memory.propose_update, choosing the intent per kind:

update_conventions → conventions.md (build/test/style/workflow)
refresh_module → modules/ .md (one per major component)
record_decision → decisions.md (Date / Status / Confidence + sources; type ∈ file|test|user, NOT external)
add_pitfall → pitfalls.md
update_shared → local/current.shared.md (a short "current state / where things stand" summary)

Rules:

Cite provenance: pass sources as file references you actually read (e.g. {"type":"file","ref":"internal/auth/session.go"}). Use confidence=confirmed for facts from code, inferred for deductions.
Every section needs a unique " " anchor; keep entries concise — this is working knowledge, not a wiki. Decisions need Date, Status (active|superseded|deprecated|proposed), and Confidence fields.
NEVER put secrets, tokens, or credentials in memory (the server will reject them anyway).
Work in a few focused passes (conventions + architecture first, then modules, then decisions/pitfalls). Report what you proposed and what staged for review.

No MCP s

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Agent 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-memory

Demo

How it compares

Status

Quick start

first run and caches it — also usable straight from an MCP client config.

Go toolchain alternative (Go 1.25+)

from source

Install the Claude Code skill + register the project MCP server

(writes .claude/skills/agent-memory/SKILL.md and merges .mcp.json)

Verify (prints the release tag, the go-install version, or dev+vcs locally)

Read context

Start MCP server (your agent spawns this automatically once configured)

Adopt on an existing project