ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Memory Engine MCP

โดย SimoneB79รุ่น 1.5.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SimoneB79/memory-engine-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first graph memory for AI assistants with SQLite, semantic search, and MCP tools.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): SSE
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MARKDOWN_SOURCE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MEMORY_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memory-engine --env MEMORY_DB_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env MARKDOWN_SOURCE='ใส่ค่าของคุณ' --env MEMORY_PORT='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e MEMORY_DB_PATH -e MARKDOWN_SOURCE -e MEMORY_PORT ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-engine": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MARKDOWN_SOURCE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MEMORY_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memory-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MEMORY_DB_PATH",
        "-e",
        "MARKDOWN_SOURCE",
        "-e",
        "MEMORY_PORT",
        "ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:1.5.3"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MARKDOWN_SOURCE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MEMORY_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MEMORY_DB_PATH env
    SQLite database path inside the container.
  • MARKDOWN_SOURCE env
    Optional directory for one-way markdown import.
  • MEMORY_PORT env
    SSE server port. Default: 8085.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SimoneB79 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 23% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Memory Engine MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.5.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

🧠 Memory Engine MCP

Local-first, graph-aware long-term memory for AI assistants.

SQLite + semantic search + knowledge graph + MCP tools for agents that need continuity.

Works with Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Cline · Windsurf · OpenClaw · any MCP client


Why Memory Engine?

Most MCP memory servers are either simple key-value stores or plain text search wrappers.

Memory Engine is different: it models memory as typed atoms connected by typed bonds, then retrieves context with a hybrid ranking pipeline that combines:

  • full-text search (SQLite FTS5)
  • semantic similarity via local Ollama embeddings
  • confidence, recency, and weight
  • graph expansion from related memories

The goal is not just storage. The goal is a memory system that can recall, connect, decay, curate, and learn over time.

Highlights

  • Local-first — SQLite database, optional local embeddings via Ollama, no required cloud API.
  • MCP-native — exposes 35 tools through FastMCP.
  • Graph-aware recall — expands top hits through bidirectional bonds for richer context.
  • Semantic search — meaning-based retrieval with nomic-embed-text.
  • Markdown coexistence — import existing notes one-way without replacing your human-readable memory.
  • Error memory — remembers mistakes and corrections, with auto-promotion to preferences after repeated failures.
  • Cognitive curator — non-destructive maintenance pass for compaction, bond suggestions, duplicate detection, and isolated atom classification.
  • Session watcher — canonical OpenClaw SQLite ingestion (schema 17), reset-aware digests, and JSONL legacy fallback.
  • Backup & restore — full SQLite snapshots, JSON export/import, verified restores with automatic safety backups.
  • Auth & hardening — optional API token, secure bind, input validation, rate limiting.
  • Test suite — 144 tests covering CRUD, ranking, migrations, auth, backup, concurrency, and transcript ingestion.
  • Benchmark — CLI recall quality suite with Precision@K, MRR, latency percentiles.

Architecture

AI assistant / MCP client

│ ▼ FastMCP server — 35 tools │ ▼ Memory engine — hybrid ranking, graph recall, decay, learning │ ├── SQLite — atoms, bonds, FTS5, JSON metadata, versions ├── Ollama — optional local embeddings ├── Curator — conservative maintenance └── Session watcher — OpenClaw SQLite + JSONL fallback

MCP Tools

Memory
ToolPurpose
rememberCreate or update an atom
recallSmart hybrid recall with graph expansion
working_setBuild a task-oriented context pack
semantic_searchPure semantic search
get_atomRead one atom with bonds
list_atomsBrowse atoms by domain/type/status
merge_atomsMerge duplicate atoms
export_atomExport one atom as markdown
Knowledge graph
ToolPurpose
link / unlinkCreate or remove typed bonds
search_graphTraverse the graph from one atom
suggest_bondsSuggest bonds for one atom
suggest_bonds_allSuggest or create bonds in bulk
Learning and maintenance
ToolPurpose
curator_runConservative curation pass
cognitive_statusGraph and memory health metrics
learning_runDetect contradictions, weak atoms, merge candidates, gaps
ask_pending / answer_humanHuman-in-the-loop clarification
decay_runRun decay cycle
cleanup_sessionsRemove expired session atoms
cleanup_duplicatesRemove duplicate session atoms
reindex_embeddingsRebuild embeddings
Error memory and preferences
ToolPurpose
error_checkCheck past failures before doing a task
error_logRecord a mistake and the correction
error_listBrowse unresolved/resolved errors
preference_searchSearch structured preferences
Import and introspection
ToolPurpose
import_markdownImport markdown notes into atoms
memory_summary3-level summary: global → domain → detail
statsDatabase statistics
versionServer version
recall_sessionSearch one OpenClaw session
session_summarySummarize one OpenClaw session
memory_contradictSupersede an old atom with a newer contradictory one
list_contradictionsList explicit contradiction/supersession records
classify_memory_tierInfer the 3-tier class (episodic/semantic/procedural)
memory_impactImpact analysis: what depends on this atom
Backup, restore & export
ToolPurpose
backup_databaseCreate, list, verify, or clean up SQLite snapshots
restore_databaseRestore from a backup (with automatic safety backup)
export_allExport all memory data as portable JSON
import_dataImport from JSON (merge or replace mode)

Web UI (optional)

Memory Engine includes an optional web UI for graph exploration, atom inspection, contradiction browsing, and impact analysis.

# In docker-compose.yml, add:

environment:

- MEM_UI_PORT=6000

expose:

- "6000"

Or run standalone:

python3 web_ui.py

Open http://localhost:6000

Web UI: interactive graph, atom details, contradiction browser, stats dashboard

Quick start with Docker

Option A — Use the pre-built image (recommended)
# docker-compose.yml

services: memory-engine: image: ghcr.io/simoneb79/memory-engine-mcp:2.1.0 ports:

  • "8085:8085" volumes:
  • memory-data:/data restart: unless-stopped

volumes: memory-data:

docker compose up -d

Pin the version. Use an explicit tag like :1.7.0 in production.

Avoid :latest — it can change without notice.

Option B — Build from source
git clone https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp.git

cd memory-engine-mcp cp docker-compose.yml docker-compose.local.yml

Edit volume paths in docker-compose.local.yml if needed

docker compose -f docker-compose.local.yml up -d --build

Default endpoint:

http://localhost:8085/sse

Example MCP client config:

{

"mcpServers": { "memory-engine": { "url": "http://localhost:8085/sse", "transport": "sse" } } }

See docs/INSTALL.md for Docker, local Python, Claude Desktop, Cursor, and OpenClaw examples.

Local Python

python -m venv .venv

source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python server.py

Configuration

Main configuration file: config.json

Important environment variables:

VariableDefaultPurpose
MEMORY_DB_PATH/data/memory.dbSQLite database path
MARKDOWN_SOURCE/workspace/memoryMarkdown directory for import
MEMORY_HOST127.0.0.1Server bind address (secure default)
MEMORY_PORT8085SSE port
MEMORY_API_TOKEN_(none)_Optional API token for auth (see Security)
OPENCLAW_AGENT_DB_(none)_Preferred per-agent OpenClaw SQLite DB (schema 17)
OPENCLAW_SESSIONS_DIR/sessionsLegacy JSONL fallback when no agent DB is configured
SESSION_DIGEST_DIR/data/session_digestsOptional session digest output

For the SQLite mount, WAL/SHM handling, filtering, and security boundary, see OpenClaw transcript ingestion.

Semantic search requires Ollama reachable from the container or host. Default:

{

"ollama": { "enabled": true, "host": "http://ollama:11434", "model": "nomic-embed-text" } }

If you do not use Ollama, set ollama.enabled to false; FTS recall still works.

Memory model

Atoms have:

  • title
  • body
  • type: fact, decision, event, preference, log, procedure, note, etc.
  • domain: project or topic namespace
  • confidence
  • weight
  • tags
  • optional TTL

Bonds connect atoms with relation types:

is_a · part_of · depends_on · contradicts · refines · derived_from · detail_of · related_to

Example usage

remember(

title="Use PostgreSQL for analytics", body="SQLite is kept for local memory, PostgreSQL is used for multi-user analytics.", type="decision", domain="project:analytics", confidence=0.9, tags=["database", "architecture"] )

recall(query="what database did we choose for analytics?", limit=5)
working_set(

query="continue the analytics backend work", domain="project:analytics", limit=8, graph_depth=1 )

Security

By default, Memory Engine runs in open mode (no auth) — safe for stdio or trusted local environments.

To enable API token auth:

// config.json

{ "security": { "api_token": "your-secret-token", "allow_remote": false } }

Or via environment variable:

MEMORY_API_TOKEN=your-secret-token

When auth is enabled:

  • MCP SSE requests must include Authorization: Bearer
  • Web UI API endpoints require ?token= or Bearer header
  • Server binds to 127.0.0.1 unless allow_remote: true
  • Input validation (title/body size limits) and rate limiting are always active

See CHANGELOG.md for the full list of security features.

Publishing and registries

This repository is prepared for MCP discovery:

  • MCP Registry name: io.github.simoneb79/memory-engine-mcp
  • Registry metadata: server.json
  • Docker/OCI verification label: included in Dockerfile
  • Client config example: mcp.json

See docs/PUBLISHING.md for the publication checklist.

Repository status

  • Public GitHub repository: https://github.com/SimoneB79/memory-engine-mcp
  • Existing listing: https://mcpmarket.com/server/memory-engine
  • License: MIT

License

MIT — see LICENSE.


Made with 🧠 by SimoneB79

ถาม PopNx