Keephaven MCP

Name: Keephaven MCP
Author: dafarusd

作者：dafarusd版本 0.1.0i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.dafarusd/keephaven-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Agent memory on your own Keephaven home server: files, append-only journal, search.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在你的电脑上运行
传输方式: stdio
分类: 搜索与 AI 记忆
你需要填写：KEEPHAVEN_URL, KEEPHAVEN_TOKEN

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在你的电脑上运行，拥有你的用户账户的权限（文件、网络、应用）。
需要你自己填写： KEEPHAVEN_URL, KEEPHAVEN_TOKEN

标为机密的值是你账户的钥匙。千万不要分享给别人，也不要粘贴到聊天里。

你需要

npm已安装 Node.js（用于 npx 命令）

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

打开 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config，把下面的内容粘贴到 claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "keephaven": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dafarusd/keephaven-mcp"
      ],
      "env": {
        "KEEPHAVEN_URL": "your-value",
        "KEEPHAVEN_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add keephaven --env KEEPHAVEN_URL=your-value --env KEEPHAVEN_TOKEN=your-value -- npx -y @dafarusd/keephaven-mcp

运行前请先填写空着的值。

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "keephaven": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dafarusd/keephaven-mcp"
      ],
      "env": {
        "KEEPHAVEN_URL": "your-value",
        "KEEPHAVEN_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "keephaven": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dafarusd/keephaven-mcp"
      ],
      "env": {
        "KEEPHAVEN_URL": "your-value",
        "KEEPHAVEN_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

这个服务器在你的电脑上运行，而 ChatGPT 只能连接互联网上的服务器。请选择其他应用。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

需要你填写的值

KEEPHAVEN_URL 必填 env
The box's memory API, e.g. http://keephaven-xxxx.local:8790
KEEPHAVEN_TOKEN 机密必填 env
Agent token from Settings > Agents on the box

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

它在你的电脑上运行；安装后，工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 dafarusd 验证，该账户拥有此仓库
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
– 不适用
端点有响应
它在你的电脑上运行，没有互联网端点
– 不适用
使用 OAuth 登录
在你的电脑上运行，改用本地设置
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
它在你的电脑上运行；我们只能读取互联网端点的工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 7247 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 7247 个服务器的 76% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 7247 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Keephaven MCP 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

你需要填写：KEEPHAVEN_URL, KEEPHAVEN_TOKEN

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它，数据不会经过作者的服务器（除非它自己调用在线服务）。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（0.1.0）于11天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT今天更新

安装

Codebase Memory

作者：DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新

安装

Exa

作者：exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT上个月更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

keephaven-mcp

Your agent's memory, on a box in your house. An MCP server that gives an AI agent a long-term memory stored on a Keephaven, not on a vendor's server.

Works with MCP clients that run local servers, like Claude Desktop, Claude Code and Cursor.

What the agent gets

Tool	What it does
`memory_write`	Save a file, like `people/dafarus.md` or `projects/keephaven.md`. Optional etag check so two sessions don't overwrite each other.
`memory_read`	Read a file back, with its etag.
`memory_list`	List files, optionally under a folder.
`memory_search`	Case-insensitive search across files and journal.
`memory_delete`	Delete a file.
`journal_append`	Add an entry to an append-only journal. The agent can add to it, never edit or delete it.
`journal_read`	Read recent journal entries, oldest first.
`memory_status`	Name, read-only or not, quota used.

What the owner keeps

Each agent gets its own folder and can't see any other agent's.
You add an agent in Keephaven's Settings > Agents and get a token, shown once. The box stores only a fingerprint of it.
Revoke cuts the agent off at once. Its files stay until you delete them.
Set a size limit per agent, or make one read-only.
If your Keephaven backs up to a second box, the agent's folder is part of that backup, and the backup box refuses every delete. That part isn't tested between two real boxes yet.

Set it up

On the Keephaven: Settings > Agents > Add an agent. Copy the two values it shows.
Add the server to your MCP client. For Claude Desktop, in claude_desktop_config.json:

"mcpServers": { "keephaven": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:dafarusd/keephaven-mcp"], "env": { "KEEPHAVEN_URL": "http://keephaven-xxxx.local:8790", "KEEPHAVEN_TOKEN": "khm_..." } } } }

For Claude Code:

claude mcp add keephaven -e KEEPHAVEN_URL=http://keephaven-xxxx.local:8790 -e KEEPHAVEN_TOKEN=khm_... -- npx -y github:dafarusd/keephaven-mcp

It installs straight from GitHub, so the first start takes a minute while it builds. Needs Node 20 or newer.

The machine running the agent has to reach the box: same home network, the Keephaven's own Wi-Fi, or your Tailscale tailnet when Remote access is on.

Try it with no box

The box runs one Python file with no dependencies. Run that same file anywhere with Python 3:

python3 agent-memory.py serve --data ./mem --bind 127.0.0.1 --dev-token khm_try-it-locally

Then point the MCP server at http://127.0.0.1:8790 with that token. The file is modules/agent-memory.py in the Keephaven repo.

Status, honestly

The memory service is built and tested: 22 API tests, and a two-VM NixOS test where the service runs as its own locked-down user and a second machine uses it over the network.
This MCP server has 7 end-to-end tests: the official MCP client, this server over stdio, and the real memory service.
It ships in Keephaven Agent Memory, released 2026-10-25 for a Pi 5 and for a USB SSD on a Windows PC: https://keephaven.co/agent-memory. The Pi edition passed its release checks on one Pi 5, the SSD edition on a real drive on a Windows PC. Backup ran from a real Pi 5 (pre-release build) to a PC build in a VM over Tailscale — not yet between two real boxes. Keephaven Home has it too from 2026.10.30, switched off — turn it on in Settings > Agent memory. Photos boxes don't have it.
Tokens travel in plain HTTP on your home network, like the rest of the box's local pages. Over Tailscale they're encrypted.

Agent skill

skill/keephaven/ is an agent skill (a SKILL.md plus a read-only check.py): how to use a Keephaven as memory, and how to boot one in a VM and report what works. check.py was run against the Photos SSD image booted in QEMU: setup page, then ready, Photos up, Immich 3.0.3.

Built by @Dafarusd. MIT License.