Memory MCP

Name: Memory MCP
Author: yuvalsuede

제작자: yuvalsuede버전 1.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.yuvalsuede/memory-mcp

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Persistent memory + git snapshots for Claude Code. Never lose context or code.

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": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-memory"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add memory -- npx -y claude-code-memory

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-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": {
    "memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-code-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 yuvalsuede 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 2%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

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(1.2.1)은 9개월 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.

memory-mcp

Persistent memory + automatic git snapshots for Claude Code. Never lose context. Never lose code.

🧠 45 memories | 📊 2.8K tokens | 📸 23 snapshots | ⏱️ 5m ago

Why memory-mcp?

Problem	Solution
Re-explaining your project every session	Auto-captures decisions, patterns, architecture
Context window fills up, knowledge lost	Two-tier memory: CLAUDE.md (instant) + deep search
Broke something, can't remember what worked	Git snapshots on every save, instant rollback
No idea what Claude "knows" about your project	Visual dashboard shows all context
Worried about cloud storage	100% local files, your git repo

What makes it different

Git Snapshots — Every memory save commits your entire project. Roll back anytime.
Two-Tier Memory — CLAUDE.md loads instantly, deep store searchable mid-conversation.
LLM-Powered — Haiku extracts what matters, consolidates duplicates, prunes stale info.
Visual Dashboard — See your context: tokens, memories by type, snapshot history.
Zero friction — No commands to run. It just works silently.

Quick Start

# Install globally

npm install -g claude-code-memory

Interactive setup (API key + hooks)

memory-mcp setup

Initialize a project

memory-mcp init ~/Projects/my-app

That's it. Start coding. Memories accumulate automatically.

How It Works

graph TB

subgraph "Phase 1: Silent Capture" A[Claude Code Session] -->|User sends message| B[Claude responds] B -->|Hook fires: Stop/PreCompact/SessionEnd| C[extractor.js] C --> D[Read transcript from cursor] D --> E[Chunk if >6000 chars] E --> F[Send to Haiku LLM] F -->|Extract memories as JSON| G[Dedup via Jaccard similarity] G --> H[Save to .memory/state.json] H --> I[Decay confidence scores] I --> J{Consolidation needed?} J -->|>80 memories or every 10 extractions| K[Haiku merges/drops] J -->|No| L[Sync CLAUDE.md] K --> L end

subgraph "Phase 2: Recovery" M[New session starts] -->|Built-in behavior| N[Claude reads CLAUDE.md] N --> O[Claude has full project context] end

subgraph "Phase 3: Deep Recall" O --> P{Need specific context?} P -->|memory_search| Q[Keyword search across memories] P -->|memory_ask| R[Haiku synthesizes answer from top 30 matches] P -->|memory_related| S[Tag-based retrieval] end

style A fill:#4a9eff,color:#fff style F fill:#ff6b6b,color:#fff style K fill:#ff6b6b,color:#fff style R fill:#ff6b6b,color:#fff style T fill:#ffd93d,color:#000 style U fill:#6bcb77,color:#000

Two-tier memory architecture:

Layer	Purpose	Size
`CLAUDE.md`	Auto-read on session start. Top ~150 lines of the most important context.	Compact
`.memory/state.json`	Full memory store. Searchable via MCP tools mid-conversation.	Unlimited

Silent capture via hooks:

Claude Code hooks fire after every response (Stop), before context compaction (PreCompact), and at session end (SessionEnd). A fast LLM (Haiku) reads the transcript and extracts:

Architecture — how the system is structured
Decisions — why X was chosen over Y
Patterns — conventions and how things are done
Gotchas — non-obvious pitfalls
Progress — what's done, what's in flight
Context — business context, deadlines, preferences

Smart memory management:

Jaccard similarity deduplication (no duplicate memories)
Confidence decay (progress fades after 7 days, context after 30)
LLM-powered consolidation (merges overlapping memories, prunes stale ones)
Line-budgeted CLAUDE.md (stays under ~150 lines, most important first)

Updating

To update an existing installation:

npm install -g claude-code-memory --force

To update hooks (e.g., after a bug fix):

memory-mcp setup

Requirements

Claude Code CLI
Node.js 18+
Anthropic API key (for the Haiku-based extractor, ~$0.001 per extraction)

CLI Commands

memory-mcp setup              Interactive first-time setup

memory-mcp init [dir] Initialize memory for a project memory-mcp status [dir] Show memory status and health memory-mcp statusline [dir] Compact one-line status (great for shell prompts) memory-mcp context [dir] Show context metrics and token usage memory-mcp context --html Generate visual HTML dashboard memory-mcp search Search memories by keyword memory-mcp ask Ask a question, get answer from memory memory-mcp consolidate [dir] Merge duplicates, prune stale memories memory-mcp key [api-key] Set or check Anthropic API key memory-mcp snapshots [dir] List git snapshot history memory-mcp snapshot-enable Enable automatic git snapshots memory-mcp snapshot-disable Disable git snapshots memory-mcp help Show help

Context Dashboard

Visualize your memory usage with memory-mcp context:

Context Dashboard

Project: my-app

Total Context 2.8K estimated tokens

Tier 1 CLAUDE.md (auto-loaded) █████████████████░░░░░░░░░░░░░ 1.0K 45 lines, 44 in memory block

Tier 2 .memory/state.json (searchable) ██████████████████████████████ 1.8K 29 active, 5 archived, 24 superseded

Memories by Type architecture ███░░░░░░░░░░░░░░░░░ 8 memories (291 tokens) decision ██████░░░░░░░░░░░░░░ 18 memories (540 tokens) gotcha ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 10 memories (332 tokens) progress ██████░░░░░░░░░░░░░░ 19 memories (538 tokens)

Git Snapshots ● Enabled on __memory-snapshots 42 commits → origin

Use memory-mcp context --html to generate an interactive browser dashboard.

Git Snapshots

Automatic project versioning tied to your working sessions. Every memory extraction commits your entire project to a hidden branch.

# Enable during init (you'll be prompted)

memory-mcp init ~/Projects/my-app

Or enable later

memory-mcp snapshot-enable

View snapshot history

memory-mcp snapshots

Compare two snapshots

memory-mcp snapshot-diff abc123 def456

Restore to a previous state

memory-mcp snapshot-restore abc123

Disable (preserves existing snapshots)

memory-mcp snapshot-disable

How it works:

Commits go to __memory-snapshots branch (invisible in normal workflow)
Optional push to remote (e.g., origin)
Commit messages include what memories were extracted
Full project state captured, not just memory files

Use cases:

Roll back after breaking changes
See what your project looked like during a specific session
Track project evolution alongside context evolution

MCP Tools (used by Claude mid-conversation)

When configured as an MCP server, Claude can access these tools during a session:

Tool	Description
`memory_search`	Keyword search across all memories
`memory_related`	Get memories by tag or area
`memory_ask`	Ask a question, get an LLM-synthesized answer from memory
`memory_save`	Manually save a memory
`memory_recall`	List all memories with filters
`memory_delete`	Remove a memory
`memory_consolidate`	Trigger memory consolidation
`memory_consciousness`	Generate the full consciousness document
`memory_stats`	Show memory statistics
`memory_init`	Set project name and description

What Gets Stored

Memories are categorized into six types:

architecture   "Next.js 14 app router with Supabase backend, Stripe for billing"

decision "Chose server components for public pages because of SEO requirements" pattern "All API routes validate input with zod and return NextResponse" gotcha "Supabase RLS policy on word_lists requires user_id OR org_id, not both" progress "Auth complete, billing webhook handling in progress" context "Client wants launch by March, focus on core features only"

File Structure

After initialization, your project gets:

your-project/

├── CLAUDE.md ← auto-updated memory summary (read on session start) ├── .memory/ │ ├── state.json ← full memory store │ └── cursor.json ← tracks what's been processed ├── .mcp.json ← MCP server configuration └── .claude/ └── settings.json ← hook configuration

CLAUDE.md Format

The memory block is inserted between markers, preserving any existing CLAUDE.md content:

<!-- MEMORY:START -->

MyProject

A brief description

_Last updated: 2026-01-27 | 45 active memories, 62 total_

Architecture

Next.js 14 app router with Supabase backend
Auth via NextAuth with Google and email providers

Key Decisions

Chose server components for SEO pages
Using Supabase RLS instead of API-level auth

Patterns & Conventions

All API routes use zod validation
Tailwind only, no CSS modules

Gotchas & Pitfalls

RLS policy requires user_id OR org_id, not both

Current Progress

Auth: complete
Billing: in progress

Context

Launch target: March

_For deeper context, use memory_search, memory_related, or memory_ask tools._

Global vs Per-Project Install

Global (recommended): hooks work for all projects automatically.

memory-mcp setup  # select "global" when prompted

Per-project: hooks and MCP configured per project.

memory-mcp init /path/to/project

Configuration

API key is resolved in order:

ANTHROPIC_API_KEY environment variable
~/.memory-mcp/config.json
~/.config/anthropic/api_key
~/.anthropic/api_key

Cost

The extractor uses Claude Haiku for memory extraction and consolidation. Typical cost:

~$0.001 per extraction (after each Claude response)
~$0.005 per consolidation (every ~10 extractions)
A full day of coding: ~$0.05–0.10

License

MIT

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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

memory-mcp

Why memory-mcp?

What makes it different

Quick Start

Interactive setup (API key + hooks)

Initialize a project

How It Works

Updating

Requirements

CLI Commands

Context Dashboard

Git Snapshots

Or enable later

View snapshot history

Compare two snapshots

Restore to a previous state

Disable (preserves existing snapshots)

MCP Tools (used by Claude mid-conversation)

What Gets Stored

File Structure

CLAUDE.md Format

MyProject

Architecture

Key Decisions

Patterns & Conventions

Gotchas & Pitfalls

Current Progress

Context

Global vs Per-Project Install

Configuration

Cost

License