Perenna

Name: Perenna
Author: scarletkc

作者：scarletkc版本 0.4.1i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.scarletkc/perenna

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

A lightweight, Git-backed permanent memory for AI agents.

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：VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

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： PERENNA_GIT_REMOTE, VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY, VEXOR_CONFIG_JSON

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

PyPI已安装 Python 的 uv（用于 uvx 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": {
    "perenna": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "perenna",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "PERENNA_GIT_REMOTE": "your-value",
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add perenna --env PERENNA_GIT_REMOTE=your-value --env VEXOR_API_KEY=your-value --env VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY=your-value --env VEXOR_CONFIG_JSON=your-value -- uvx perenna 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": {
    "perenna": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "perenna",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "PERENNA_GIT_REMOTE": "your-value",
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "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": {
    "perenna": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "perenna",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "PERENNA_GIT_REMOTE": "your-value",
        "VEXOR_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY": "your-value",
        "VEXOR_CONFIG_JSON": "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

PERENNA_GIT_REMOTE env
Git remote name used for optional synchronization (for example, origin); leave unset for local-only operation
VEXOR_API_KEY 机密 env
Embedding provider API key (optional; overrides a stored key; providers can also be configured via `vexor init`)
VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY 机密 env
Remote reranker API key (optional; overrides a stored key; only needed when rerank is set to remote)
VEXOR_CONFIG_JSON env
Non-secret Vexor config as a JSON object, e.g. {"provider": "gemini", "rerank": "bm25"} (optional; merged over ~/.vexor/config.json; credential fields are rejected, use the dedicated variables)

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8日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过 GitHub 账户 scarletkc 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 5668 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 5668 个服务器的 35% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 5668 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

Perenna 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：VEXOR_API_KEY, VEXOR_REMOTE_RERANK_API_KEY

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（0.4.1）于2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 Python (uv)。

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昨天更新

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★ 48,148MIT21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★ 5,213MIT2个月前更新

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。

Perenna

A lightweight, Git-backed permanent memory for AI agents. Claude Code, Codex, ChatGPT, Cursor, and other MCP clients can share durable memories without sharing a vendor account or conversation history.

Separate MCP tools for reading, writing, and deleting memories
Local stdio, loopback-only Streamable HTTP, and OAuth-protected remote HTTP
Human-readable Markdown stored in an independent Git repository
Local Vexor retrieval index that can always be rebuilt from Git
Cross-process locking for multiple local agent processes

Why Perenna?

Your memory should follow you, not the agent you happen to be using.

Claude Code, Codex, Cursor, and ChatGPT keep memory in separate silos. Switch agents and your memory disappears. Switch machines and local memory stays behind.

Perenna gives them one shared, Git-backed memory. Local agents and ChatGPT can connect to the same self-hosted Perenna service, while every durable memory stays ordinary Markdown you can inspect, edit, version, and back up yourself.

Perenna stays focused on permanent memory: no required account, proprietary memory cloud, or automatic conversation extraction.

Quickstart

Install with your AI agent

Paste this into Claude Code, Codex, ChatGPT Desktop, Cursor, or another coding agent with terminal and local MCP configuration access:

Open the following URL, read the complete instructions, and follow them to

install and connect Perenna: https://raw.githubusercontent.com/scarletkc/Perenna/main/docs/guides/agent-installation.md

Install a published release

Perenna requires Python 3.12+, Git, and uv.

Install Perenna

uv tool install perenna

Configure retrieval

Perenna needs a working Vexor embedding provider. For interactive provider selection and configuration, run:

uvx vexor init

Perenna automatically reuses ~/.vexor/config.json. When using process-level configuration, make sure the MCP server receives VEXOR_CONFIG_JSON plus VEXOR_API_KEY or the selected provider's key from its host environment. Remote providers receive memory text and search queries.

If you choose local embeddings, also install Perenna's local extra:

uv tool install "perenna[local]"

Vexor provider configuration covers remote and local setup. From the environment that starts the MCP client, verify the selected provider with:

uvx vexor doctor

Connect a client

For the standalone setup, configure the MCP client to start:

perenna mcp

Follow the Client setup guide for the exact client command or configuration file.

Codex and Claude Code can also install the optional memory behavior Skill:

perenna skill install --agent codex

or

perenna skill install --agent claude-code

Repeat --agent in one command when both clients should receive the skill. The configuration reference documents user and project scope, destinations, and replacement safeguards.

Codex and Claude Code can instead install the combined Skill and MCP connection from Perenna's repository Marketplace. Follow the Plugin setup guide and choose one setup path per client.

Perenna creates its local data under ~/.perenna/ unless another home is configured.

Add optional Git synchronization

To import, publish, or fast-forward compatible history through a private Git repository, run:

perenna sync setup <repository-url>

Successful setup saves the selected remote in the Perenna home. Use perenna sync disable to return to saved local-only mode without removing the Git remote.

The configuration reference owns remote selection, credentials, conflict handling, and recovery details.

Install from source

git clone https://github.com/scarletkc/Perenna.git

cd Perenna uv tool install .

Source contributors should use the locked environment in the development guide.

Documentation

Start with the documentation index, then follow the path for your task:

License

MIT

Perenna

概览

PopNx MCP 的三大支柱

它能帮你做什么

安装

安装之前

需要你填写的值

它能做什么

基础检查i

作者与仓库一致

仍在维护

有许可证

端点有响应

使用 OAuth 登录

工具描述中没有隐藏指令

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

常见问题

替代选择

Context7

Codebase Memory

Exa

作者的 README

Perenna

Why Perenna?

Quickstart

Install with your AI agent

Install a published release

Install Perenna

Configure retrieval

Connect a client

or

Add optional Git synchronization

Install from source

Documentation

License