Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local chronological memory banks you control; Claude recalls them via MCP.
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.
LOCALKEEP_DATA_DIR, LOCALKEEP_DB_PATH필요한 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": {
"localkeep": {
"command": "uvx",
"args": [
"localkeep"
],
"env": {
"LOCALKEEP_DATA_DIR": "your-value",
"LOCALKEEP_DB_PATH": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add localkeep --env LOCALKEEP_DATA_DIR=your-value --env LOCALKEEP_DB_PATH=your-value -- uvx localkeep실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"localkeep": {
"command": "uvx",
"args": [
"localkeep"
],
"env": {
"LOCALKEEP_DATA_DIR": "your-value",
"LOCALKEEP_DB_PATH": "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": {
"localkeep": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"localkeep"
],
"env": {
"LOCALKEEP_DATA_DIR": "your-value",
"LOCALKEEP_DB_PATH": "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.
LOCALKEEP_DATA_DIR envLOCALKEEP_DB_PATH 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 zuneracodes 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(0.1.3)은 3개월 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: 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
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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.
LocalKeep is for anyone who wants a chronological memory layer for chatbots where *they* directly control *what* the model remembers about them. Instead of forcing you to rely on a black-box cloud memory that the model invents around you that you can't even edit, LocalKeep lets you curate titled, dated, editable memory banks directly on your own machine where you write the entries and manage them locally via a localhost Hub UI. When a conversation requires your prior context, Claude queries your local data through a secure, native Model Context Protocol (MCP) connector.
AI Chat apps are great at *sounding* like they remember you, but struggle at recalling the exact thing you care about — *what* happened, on *which* date, about *whom*? Consumer memory features tend to lack the capacity for true temporal reasoning, flattening your history into a soft, generic vibe summary instead of understanding that Event A triggered Event B three months ago, causing its reasoning to fail when you need something specific: a life event, a research arc, a decision you logged months ago. Worse yet, consumer AI memory is a black box: you don't get to decide what the model chooses to remember about you, how it interprets your life, or when it invents context around you.
LocalKeep fixes both structural flaws at once by replacing fragile, model-invented timelines with a rigid, chronological source of your truth, all while giving *you* absolute editorial control. You decide exactly *what* the AI is allowed to know about you. You write the entries, you anchor the dates, and you keep them local on your own machine. Claude simply acts as the lookup engine via MCP when a conversation requires your prior context. LocalKeep bridges the gap between structured personal logging and intelligent AI retrieval, ensuring your context is curated by you—not hallucinated by an LLM.
Who it’s for
What it is (and isn’t)
The Hub UI intentionally adopts a retro, Windows 95/MS Paint-inspired homage with customizable features to ensure LocalKeep feels like a deeply personal tool rather than an impersonal, rigid dashboard. By putting adjustable interface elements right at your fingertips, the UI signals that you are entering an intimate, offline workshop for your mind—a space you can shape and reconfigure to feel entirely like your own.
pip install localkeep
Then:
localkeep-hub # http://127.0.0.1:8000
In Claude Desktop, register the MCP server (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "localkeep": { "command": "localkeep-mcp", "args": [] } } }
If the GUI can’t find localkeep-mcp on your PATH, use the absolute path from which localkeep-mcp (the Hub’s Connect panel copies this for you).
Memories default to ~/.localkeep/localkeep.db when installed via pip. Override with LOCALKEEP_DATA_DIR or LOCALKEEP_DB_PATH.
Claude will not reliably call MCP tools unless you also set Personal preferences:
src/localkeep/assets/claude-personal-preferences.txt)git clone https://github.com/zuneracodes/localkeep
cd localkeep uv sync --group dev uv run localkeep-hub # http://127.0.0.1:8000
LOCALKEEP_HUB_RELOAD=1 uv run localkeep-hub
From a source checkout, the DB lives in data/localkeep.db (gitignored).
These smoke-check the Hub, retrieval, and MCP tools so a fresh install still stores and recalls dated memories the way a real user would.
uv sync --group dev
uv run pytest
Tests start from an empty DB and create memories through Hub form POSTs (same path as a new user).
Storage is local. Banks and memories live in your chosen DB path (~/.localkeep/ for pip installs, or data/localkeep.db in a checkout). There is no LocalKeep cloud and nothing is auto-scraped from chat. Theme colors stay in browser localStorage. Refreshing the Hub page or restarting localkeep-hub does not delete your banks — only removing the database file does.
Recall goes through Claude. The Hub and database stay on your machine, but when Claude calls a LocalKeep MCP tool, the matching memories are returned into that chat and Anthropic processes them like any other tool result. LocalKeep isn’t shipping your whole DB upstream — only what that lookup returns for the question at hand.
Bug reports and pull requests are welcome via GitHub Issues. Please run uv run pytest before opening a PR.
MIT — see LICENSE.