Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
MCP-first agent learning: capture failures, validate lessons, retrieve context, improve.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
SUPERMEMORY_STORAGE_PATH, UALL_DATA_DIR필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
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": {
"supermemory": {
"command": "uvx",
"args": [
"supermemory-agent"
],
"env": {
"SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
"UALL_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add supermemory --env SUPERMEMORY_STORAGE_PATH=your-value --env UALL_DATA_DIR=your-value -- uvx supermemory-agent실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"supermemory": {
"command": "uvx",
"args": [
"supermemory-agent"
],
"env": {
"SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
"UALL_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"supermemory": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"supermemory-agent"
],
"env": {
"SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
"UALL_DATA_DIR": "your-value"
}
}
}
}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.
SUPERMEMORY_STORAGE_PATH envUALL_DATA_DIR env이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 YashvantHange 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.2.5)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
MCP-first agent learning layer for Claude, Cursor, and custom agent workflows.
SuperMemory captures distilled lessons from failures and corrections — not full conversation transcripts — validates them before storage, and improves agents over time through a closed-loop cycle.
pip install supermemory-agent
supermemory-agent --storage .supermemory --transport stdio
Or with uv:
uvx supermemory-agent --storage .supermemory --transport stdio
Latest release: v0.2.4 — wheel + sdist attached on every GitHub Release.
| Component | Description |
|---|---|
| MCP server | 29 tools + 4 resources over stdio (or streamable HTTP) |
| Agent skill | skills/supermemory-agent-learning/SKILL.md — bundled in the PyPI package |
| Python SDK | In-process integration via uall_python |
| REST API | FastAPI server for remote / polyglot clients |
| Storage | Local .supermemory/ files by default; SQLite and PostgreSQL optional |
Everything lives in one repo: MCP server, skills, SDK, REST API, tests, and release packages.
pip install supermemory-agent
After install, bundled skills are at site-packages/skills/supermemory-agent-learning/. Copy to your editor skills folder if needed.
Each release ships installable assets:
pip install https://github.com/YashvantHange/SuperMemory/releases/download/v0.2.4/supermemory_agent-0.2.4-py3-none-any.whl
Browse all versions: github.com/YashvantHange/SuperMemory/releases
git clone https://github.com/YashvantHange/SuperMemory.git
cd SuperMemory pip install -e ".[dev]" python -m pytest tests/ -v
Copy examples/cursor.mcp.json to .cursor/mcp.json in your project:
{
"mcpServers": { "supermemory": { "command": "supermemory-agent", "args": ["--storage", ".supermemory", "--transport", "stdio"] } } }
Merge examples/claude_desktop_config.json into:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Restart Claude Desktop after saving.
Do not run supermemory-agent alone in a terminal — stdio mode expects JSON-RPC from an MCP client. Pressing Enter in the shell causes a JSON parse error.
# For local HTTP testing only:
supermemory-agent --transport streamable-http
When configured in Cursor or Claude Desktop, the client launches the server automatically over stdio.
| Source | Path |
|---|---|
| Canonical (edit here) | skills/supermemory-agent-learning/ |
| Cursor project | .cursor/skills/supermemory-agent-learning/ |
| Claude Code project | .claude/skills/supermemory-agent-learning/ |
| PyPI install | site-packages/skills/supermemory-agent-learning/ |
After editing skills/, sync copies:
python scripts/sync_skills.py
Mention SuperMemory, agent learning, or MCP memory in chat to load the skill.
retrieve → record_failure → reflect(event_ids) → validate → process_promotions
→ retrieve again → report_outcome
Core rule: capture workflow outcomes and distilled lessons only — never full transcripts. Default retrieval budget: max_tokens=800.
Core (13): retrieve, record_event, record_failure, record_correction, reflect, validate, process_promotions, report_outcome, get_policies, add_policy, add_skill, search_skills, get_skill
Extended UALL (16): learn.run.start, learn.run.event, learn.run.end, learn.store, learn.retrieve, learn.reflect, learn.validate, learn.evaluate, learn.feedback, learn.improvements, learn.analytics, learn.policies, learn.experiment, learn.rollback, learn.skills, learn.telemetry
All tools include MCP safety annotations (readOnlyHint / destructiveHint).
supermemory://policies/activesupermemory://lessons/{lesson_id}supermemory://memory/{lesson_id}/provenancesupermemory://skills/{skill_id}from uall_python import UALLClient
client = UALLClient(storage="file")
with client.run(workflow_id="pdf-pipeline", step="planner", namespace="team:eng") as run: lessons = run.retrieve(step="planner", max_tokens=800) run.record_failure(snippet="chose OCR for searchable PDF", tags=["routing"]) run.report_lesson_outcome(lesson_id="lesson_001", used=True, accepted=True, improved=True)
python -m uall_server
Server: http://localhost:8000 — see api/openapi.yaml.
| Tier | Backend | Config |
|---|---|---|
| Default | .supermemory/ JSON files | SUPERMEMORY_STORAGE_PATH or UALL_DATA_DIR |
| Optional | SQLite | UALL_STORAGE_BACKEND=sqlite |
| Enterprise | PostgreSQL | UALL_STORAGE_BACKEND=postgres |
SuperMemory/
├── src/supermemory_mcp/ # MCP server (29 tools, 4 resources) ├── skills/supermemory-agent-learning/ # Agent skill (SKILL.md) ├── packages/uall/ # Core learning engine ├── packages/uall_python/ # Python SDK ├── packages/uall_server/ # REST API ├── examples/ # Cursor + Claude Desktop MCP configs ├── tests/ # 74 tests incl. stdio MCP transport └── docs/ # Publishing, releases, privacy
python -m pytest tests/ -v
python -m pytest tests/test_mcp_server.py -v # real stdio MCP transport python -m pytest tests/test_core.py -v # closed-loop integration
| Doc | Purpose |
|---|---|
| docs/GIT_SETUP.md | Fix commit author name/email on GitHub |
| docs/RELEASES.md | Release checklist — every tag ships wheel + sdist |
| docs/PUBLISHING.md | PyPI, MCP Registry, Cursor & Claude directories |
| PRIVACY.md | Privacy policy |
| skills/README.md | Agent skill install paths |
MCP Registry name: io.github.YashvantHange/supermemory PyPI package: supermemory-agent
MIT — see LICENSE