Copilot Memory MCP

Name: Copilot Memory MCP
Author: LabForgeDev

作者：LabForgeDev版本 1.0.0i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.LabForgeDev/copilot-memory-mcp

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Persistent semantic memory for AI agents using local ChromaDB vector search. No cloud required.

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: SSE
分类: 搜索与 AI 记忆

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）。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

Docker已安装 Docker

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": {
    "copilot-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add copilot-memory -- docker run -i --rm ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0

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": {
    "copilot-memory": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "copilot-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
      ]
    }
  }
}

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。

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 LabForgeDev 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 5% 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

Copilot Memory 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？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

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（1.0.0）于8个月前进入注册中心。

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 Docker。

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。

copilot-memory-mcp

Persistent semantic memory for GitHub Copilot in VS Code.

A local MCP server that gives Copilot durable, project-scoped memory across sessions. Memories are stored in an embedded ChromaDB vector database with all-MiniLM-L6-v2 embeddings, enabling semantic retrieval (RAG). Everything runs in a single Docker container — no cloud services required.

Why this exists

Copilot starts every session with a blank slate. This MCP server gives it a persistent, searchable knowledge base so decisions, conventions, and context carry over between sessions — all running locally in Docker.

Quick start

docker compose up -d

The server starts on http://localhost:8000/sse.

The .vscode/mcp.json already points Copilot at the server — no further VS Code configuration needed.

A sample config is provided in examples/vscode/mcp.json. Copy it to your project's .vscode/mcp.json.

MCP tools

Tool	Description
`create_memory`	Store a new memory with title, content, optional project scope and tags
`search_memories`	Semantic vector search; filter by project and/or tags
`update_memory`	Update an existing memory by ID; re-embeds on change
`delete_memory`	Permanently delete a memory by ID
`list_memories`	Browse memories with pagination (lightweight, no content)

Copilot instructions & agents (examples)

Ready-to-use examples are in examples/. Copy the relevant file(s) into the root or .github/ of your own project.

File	Consumed by
`AGENTS.md`	OpenAI Codex, Claude Code, and most agent runtimes
`CLAUDE.md`	Claude Code (`claude` CLI)
`.cursorrules`	Cursor (legacy format, project-root)
`.cursor/rules/memory-tools.mdc`	Cursor (modern per-rule format)
`.github/copilot-instructions.md`	GitHub Copilot in VS Code
`.github/prompts/save-memory.prompt.md`	VS Code `/save-memory` prompt
`.github/prompts/recall-memory.prompt.md`	VS Code `/recall-memory` prompt
`.github/agents/memory.md`	VS Code `@memory` custom agent mode

Architecture

VS Code / Copilot

│ MCP HTTP/SSE (port 8000) ▼ ┌─────────────────────────────────┐ │ Docker Container │ │ │ │ FastMCP Server (port 8000) │ │ └── 5 MCP tools │ │ │ │ sentence-transformers │ │ └── all-MiniLM-L6-v2 │ │ (384-dim embeddings) │ │ │ │ ChromaDB (embedded) │ │ └── collection "memories" │ └──────────┬──────────────────────┘ │ Docker named volume ▼ /data/chroma (persisted DB)

Project layout

copilot-memory-mcp/

├── app/ │ ├── main.py # FastMCP server, tool registration │ ├── memory_store.py # ChromaDB wrapper (CRUD + search) │ ├── embeddings.py # sentence-transformers loader + encode() │ └── tools/ │ ├── create_memory.py │ ├── search_memories.py │ ├── update_memory.py │ ├── delete_memory.py │ └── list_memories.py ├── tests/ │ ├── test_memory_store.py │ └── test_tools.py ├── Dockerfile ├── docker-compose.yml └── pyproject.toml

Development

Install dependencies

pip install -e ".[dev]"

Run tests

pytest

Tests use an ephemeral in-memory ChromaDB and a mocked embedding function — no Docker, no model download required.

Run the server locally (no Docker)

pip install -e .

PYTHONPATH=. python app/main.py

Environment variables

Variable	Default	Description
`SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME`	`/app/models`	Model cache directory
`CHROMA_PATH`	`/data/chroma`	ChromaDB persistence path
`PORT`	`8000`	HTTP server port

Copy .env.example to .env and adjust if needed.

License

MIT — see LICENSE.