Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Persistent, Solana-aware project memory for AI coding agents. Typed entities + git-aware diffs.
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.
GMEM_DB필요한 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": {
"gmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add gmem --env GMEM_DB=your-value -- npx -y @yksanjo/gmem실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"gmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "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": {
"gmem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@yksanjo/gmem"
],
"env": {
"GMEM_DB": "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.
GMEM_DB 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 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 yksanjo 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(1.1.0)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Persistent project memory for Solana AI agents.
A Model Context Protocol (MCP) server that gives AI coding agents — Claude Code, Cursor, or anything that speaks MCP — durable, Solana-aware memory of a project across sessions: program IDs, IDLs, PDA seeds, deployment state, architectural decisions, audit findings. So agents stop forgetting what they built yesterday.
Status: v1.2 — stable, with EVM support and agent trust scoring. Nine MCP tools, real implementations (no stubs), backward-compatible wire format:
Anchor.toml / workspace Cargo.toml, override with GMEM_DB)(kind, natural_id, version) row; reads return the latest; full history available via the in-process Store APIgmem.ingest_anchor parses Anchor.toml, captures IDL sha256s, records git HEAD as sourceCommit per Programgmem.solana_context reads ~/.config/solana/cli/config.yml, classifies the cluster, derives the active keypair's pubkey (secret never leaks). gmem.write on a Decision auto-attributes author + authorClustergmem.diff accepts both ISO timestamps and git refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full and short SHAs)gmem.ingest_hardhat parses Hardhat / hardhat-deploy workspaces, classifies networks into canonical chain ids (base-mainnet 8453, optimism-mainnet 10, polygon-mainnet 137, arbitrum-one 42161, ethereum-mainnet 1, plus testnets), captures a reorder-invariant ABI SHA-256. New Contract entity kind for EVM smart contracts.SPEC.mdschema/Solana has moved decisively toward an agent-first developer experience. The Foundation's awesome-solana-ai repo indexes a strong layer of *stateless* reference skills — solana-dev-skill, magicblock-dev-skill, metaplex-skill, helius-phantom-skill, solana-game-skill, and more — that teach agents *how* to do things. The Solana Developer MCP exposes documentation. What's missing is the layer above: persistent project memory.
Today every Claude Code session on a Solana project starts cold. The agent doesn't remember the program ID it deployed yesterday, the PDA seeds it chose two weeks ago, the audit finding from last sprint, or why a specific Jupiter integration was rejected. The developer compensates by pasting context, hand-maintaining NOTES files, or re-explaining the project every session. That is a tax on every agent-assisted Solana developer.
gmem fixes this by being opinionated about Solana primitives — programs, accounts, instructions, PDAs, IDLs, cluster state, Anchor configs — rather than being a generic key-value store. It complements every existing skill in awesome-solana-ai rather than competing with any of them.
npm install -g @yksanjo/gmem
Or, to run it without a global install:
npx @yksanjo/gmem
The installed binary is still called gmem.
Or, to hack on the source:
git clone https://github.com/yksanjo/gmem.git ~/gmem
cd ~/gmem && npm install && npm run build
Then point your MCP client at it. For Claude Code:
// ~/.claude/mcp_servers.json
{ "mcpServers": { "gmem": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/gmem/dist/index.js"], "env": { "GMEM_DB": "~/.gmem/memory.db" } } } }
| Tool | Purpose |
|---|---|
gmem.recall(query) | Retrieve memory entries relevant to a natural-language query, ranked by BM25 + recency |
gmem.write(entity) | Persist a typed memory entry (Program / Account / Instruction / Decision / Finding / Integration); append-only |
gmem.diff(from, to) | Show how memory state changed between two points in time — accepts ISO timestamps OR git commit refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full or short SHAs) |
gmem.list_decisions() | List all Decision entries for the active project, newest first |
gmem.ingest_anchor() | Auto-ingest an Anchor workspace: parse Anchor.toml, capture IDL sha256s from target/idl/, record the current git HEAD as source commit, write one Program per (program, cluster) pair |
gmem.solana_context() | Read the active Solana CLI config (~/.config/solana/cli/config.yml), return the configured cluster + RPC URL + active-keypair pubkey. Used by gmem.write to auto-attribute Decision entries to the developer wallet. Never returns the secret key. |
gmem.ingest_hardhat() | v1.1 — Auto-ingest a Hardhat / EVM workspace: parses hardhat.config.{ts,js,cjs,mjs}, reads every deployment artifact under deployments/ / .json (the hardhat-deploy convention), classifies the network into a canonical chain (base-mainnet, optimism-mainnet, etc.), records a reorder-invariant ABI SHA-256 and git HEAD as sourceCommit. Writes one Contract entity per (chain, address) pair. |
gmem.ingest_agent_activity(pubkey, cluster?) | v1.2 — Pull Solana activity for an autonomous-agent wallet via Helius RPC, aggregate it (tx count, distinct peers, failure ratio, wallet age, sanctioned-neighbor count), score it with the transparent v1 heuristic, and write one Agent entity per (cluster, pubkey). Set HELIUS_API_KEY or pass apiKey; fixturePath runs offline against a snapshot. |
gmem.score_agent(pubkey, cluster?) | v1.2 — Return the latest stored Agent trust score with the heuristic breakdown showing which factors moved it. Read-only: no RPC call, no write — run gmem.ingest_agent_activity first. |
Full input/output JSON schemas are in SPEC.md.
The examples/ folder in this repo demonstrates the *shape* of project memory with synthetic projects. These companion repos build the same shape from public Solana programs you've probably heard of, with every entity citing its source:
drift_* instructions surfaced automatically).Decision entries.Each repo is npm install && npm run build-runnable; the resulting gmem.db is committed for direct inspection.
To keep the v1 scope honest, gmem v1.0 does NOT include: hosted multi-user sync, cross-project search, agent reputation, on-chain memory anchoring. These are tracked in ROADMAP.md for v1.x / v2.
gmem.diffsolana-foundation/awesome-solana-aiContract entity, gmem.ingest_hardhat tool, worked example 04-evm-vaultAgent entity, gmem.ingest_agent_activity + gmem.score_agent tools, worked example 05-agent-reputation, MCP Registry surface (server.json 1.2.0)This is an early-stage spec. The most useful thing right now is feedback on SPEC.md — does the entity model cover the Solana primitives that matter to *your* project? Open an issue or PR.
MIT — see LICENSE.