프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

SuperMemory

제작자: YashvantHange버전 0.2.5i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.YashvantHange/supermemory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

MCP-first agent learning: capture failures, validate lessons, retrieve context, improve.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

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: 기타

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.
  • 직접 입력할 값: SUPERMEMORY_STORAGE_PATH, UALL_DATA_DIR

필요한 것

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

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-agent

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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.

직접 입력할 값

  • SUPERMEMORY_STORAGE_PATH env
    Local directory for .supermemory file storage
  • UALL_DATA_DIR env
    Legacy alias for SUPERMEMORY_STORAGE_PATH

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 YashvantHange 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 13%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32435개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

SuperMemory, 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(0.2.5)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트
설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211어제 업데이트
설치

Apify MCP Server

제작자: apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

클라우드에서 실행오늘 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.

SuperMemory

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.


Quick start

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.


What you get

ComponentDescription
MCP server29 tools + 4 resources over stdio (or streamable HTTP)
Agent skillskills/supermemory-agent-learning/SKILL.md — bundled in the PyPI package
Python SDKIn-process integration via uall_python
REST APIFastAPI server for remote / polyglot clients
StorageLocal .supermemory/ files by default; SQLite and PostgreSQL optional

Everything lives in one repo: MCP server, skills, SDK, REST API, tests, and release packages.


Install

PyPI (recommended)
pip install supermemory-agent

After install, bundled skills are at site-packages/skills/supermemory-agent-learning/. Copy to your editor skills folder if needed.

GitHub Release (offline / pinned version)

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

From source (developers)
git clone https://github.com/YashvantHange/SuperMemory.git

cd SuperMemory pip install -e ".[dev]" python -m pytest tests/ -v


Configure MCP

Cursor

Copy examples/cursor.mcp.json to .cursor/mcp.json in your project:

{

"mcpServers": { "supermemory": { "command": "supermemory-agent", "args": ["--storage", ".supermemory", "--transport", "stdio"] } } }

Claude Desktop

Merge examples/claude_desktop_config.json into:

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Restart Claude Desktop after saving.

Run manually

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.


Agent skills (Cursor + Claude Code)

SourcePath
Canonical (edit here)skills/supermemory-agent-learning/
Cursor project.cursor/skills/supermemory-agent-learning/
Claude Code project.claude/skills/supermemory-agent-learning/
PyPI installsite-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.


Learning loop

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.


MCP tools (29)

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).

MCP resources (4)

  • supermemory://policies/active
  • supermemory://lessons/{lesson_id}
  • supermemory://memory/{lesson_id}/provenance
  • supermemory://skills/{skill_id}

Python SDK

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)

REST API

python -m uall_server

Server: http://localhost:8000 — see api/openapi.yaml.


Storage

TierBackendConfig
Default.supermemory/ JSON filesSUPERMEMORY_STORAGE_PATH or UALL_DATA_DIR
OptionalSQLiteUALL_STORAGE_BACKEND=sqlite
EnterprisePostgreSQLUALL_STORAGE_BACKEND=postgres

Project layout

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


Tests

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


Docs

DocPurpose
docs/GIT_SETUP.mdFix commit author name/email on GitHub
docs/RELEASES.mdRelease checklist — every tag ships wheel + sdist
docs/PUBLISHING.mdPyPI, MCP Registry, Cursor & Claude directories
PRIVACY.mdPrivacy policy
skills/README.mdAgent skill install paths

MCP Registry name: io.github.YashvantHange/supermemory PyPI package: supermemory-agent


License

MIT — see LICENSE

PopNx에게 묻기