SuperMemory

Name: SuperMemory
Author: YashvantHange

作者：YashvantHange版本 0.2.5i★ –i在你的电脑上运行

注册名称io.github.YashvantHange/supermemory

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

MCP-first agent learning: capture failures, validate lessons, retrieve context, improve.

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: 其他

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： SUPERMEMORY_STORAGE_PATH, UALL_DATA_DIR

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": {
    "supermemory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "supermemory-agent"
      ],
      "env": {
        "SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
        "UALL_DATA_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

在终端中运行这条命令

claude mcp add supermemory --env SUPERMEMORY_STORAGE_PATH=your-value --env UALL_DATA_DIR=your-value -- uvx supermemory-agent

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": {
    "supermemory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "supermemory-agent"
      ],
      "env": {
        "SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
        "UALL_DATA_DIR": "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": {
    "supermemory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "supermemory-agent"
      ],
      "env": {
        "SUPERMEMORY_STORAGE_PATH": "your-value",
        "UALL_DATA_DIR": "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

SUPERMEMORY_STORAGE_PATH env
Local directory for .supermemory file storage
UALL_DATA_DIR env
Legacy alias for SUPERMEMORY_STORAGE_PATH

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 YashvantHange 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“其他”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 32464 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 32464 个服务器的 13% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 32464 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

SuperMemory 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（0.2.5）于5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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

在你的电脑上运行★ 440MIT14个月前更新

安装

Remote Desktop Commander

作者：desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

在云端运行★ 211昨天更新

安装

yontu

作者：senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

在你的电脑上运行今天更新

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。

SuperMemory

MCP-first agent learning layer for Claude, Cursor, and custom agent workflows.

SuperMemory captures distilled lessons from failures and corrections — not full conversation transcripts — validates them before storage, and improves agents over time through a closed-loop cycle.

Quick start

pip install supermemory-agent

supermemory-agent --storage .supermemory --transport stdio

Or with uv:

uvx supermemory-agent --storage .supermemory --transport stdio

Latest release: v0.2.4 — wheel + sdist attached on every GitHub Release.

What you get

Component	Description
MCP server	29 tools + 4 resources over stdio (or streamable HTTP)
Agent skill	`skills/supermemory-agent-learning/SKILL.md` — bundled in the PyPI package
Python SDK	In-process integration via `uall_python`
REST API	FastAPI server for remote / polyglot clients
Storage	Local `.supermemory/` files by default; SQLite and PostgreSQL optional

Everything lives in one repo: MCP server, skills, SDK, REST API, tests, and release packages.

Install

PyPI (recommended)

pip install supermemory-agent

After install, bundled skills are at site-packages/skills/supermemory-agent-learning/. Copy to your editor skills folder if needed.

GitHub Release (offline / pinned version)

Each release ships installable assets:

pip install https://github.com/YashvantHange/SuperMemory/releases/download/v0.2.4/supermemory_agent-0.2.4-py3-none-any.whl

Browse all versions: github.com/YashvantHange/SuperMemory/releases

From source (developers)

git clone https://github.com/YashvantHange/SuperMemory.git

cd SuperMemory pip install -e ".[dev]" python -m pytest tests/ -v

Configure MCP

Cursor

Copy examples/cursor.mcp.json to .cursor/mcp.json in your project:

"mcpServers": { "supermemory": { "command": "supermemory-agent", "args": ["--storage", ".supermemory", "--transport", "stdio"] } } }

Claude Desktop

Merge examples/claude_desktop_config.json into:

%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

Restart Claude Desktop after saving.

Run manually

Do not run supermemory-agent alone in a terminal — stdio mode expects JSON-RPC from an MCP client. Pressing Enter in the shell causes a JSON parse error.

# For local HTTP testing only:

supermemory-agent --transport streamable-http

When configured in Cursor or Claude Desktop, the client launches the server automatically over stdio.

Agent skills (Cursor + Claude Code)

Source	Path
Canonical (edit here)	`skills/supermemory-agent-learning/`
Cursor project	`.cursor/skills/supermemory-agent-learning/`
Claude Code project	`.claude/skills/supermemory-agent-learning/`
PyPI install	`site-packages/skills/supermemory-agent-learning/`

After editing skills/, sync copies:

python scripts/sync_skills.py

Mention SuperMemory, agent learning, or MCP memory in chat to load the skill.

Learning loop

retrieve → record_failure → reflect(event_ids) → validate → process_promotions

→ retrieve again → report_outcome

Core rule: capture workflow outcomes and distilled lessons only — never full transcripts. Default retrieval budget: max_tokens=800.

MCP tools (29)

Core (13): retrieve, record_event, record_failure, record_correction, reflect, validate, process_promotions, report_outcome, get_policies, add_policy, add_skill, search_skills, get_skill

Extended UALL (16): learn.run.start, learn.run.event, learn.run.end, learn.store, learn.retrieve, learn.reflect, learn.validate, learn.evaluate, learn.feedback, learn.improvements, learn.analytics, learn.policies, learn.experiment, learn.rollback, learn.skills, learn.telemetry

All tools include MCP safety annotations (readOnlyHint / destructiveHint).

MCP resources (4)

supermemory://policies/active
supermemory://lessons/{lesson_id}
supermemory://memory/{lesson_id}/provenance
supermemory://skills/{skill_id}

Python SDK

from uall_python import UALLClient

client = UALLClient(storage="file")

with client.run(workflow_id="pdf-pipeline", step="planner", namespace="team:eng") as run: lessons = run.retrieve(step="planner", max_tokens=800) run.record_failure(snippet="chose OCR for searchable PDF", tags=["routing"]) run.report_lesson_outcome(lesson_id="lesson_001", used=True, accepted=True, improved=True)

REST API

python -m uall_server

Server: http://localhost:8000 — see api/openapi.yaml.

Storage

Tier	Backend	Config
Default	`.supermemory/` JSON files	`SUPERMEMORY_STORAGE_PATH` or `UALL_DATA_DIR`
Optional	SQLite	`UALL_STORAGE_BACKEND=sqlite`
Enterprise	PostgreSQL	`UALL_STORAGE_BACKEND=postgres`

Project layout

SuperMemory/

├── src/supermemory_mcp/ # MCP server (29 tools, 4 resources) ├── skills/supermemory-agent-learning/ # Agent skill (SKILL.md) ├── packages/uall/ # Core learning engine ├── packages/uall_python/ # Python SDK ├── packages/uall_server/ # REST API ├── examples/ # Cursor + Claude Desktop MCP configs ├── tests/ # 74 tests incl. stdio MCP transport └── docs/ # Publishing, releases, privacy

Tests

python -m pytest tests/ -v

python -m pytest tests/test_mcp_server.py -v # real stdio MCP transport python -m pytest tests/test_core.py -v # closed-loop integration

Docs

Doc	Purpose
docs/GIT_SETUP.md	Fix commit author name/email on GitHub
docs/RELEASES.md	Release checklist — every tag ships wheel + sdist
docs/PUBLISHING.md	PyPI, MCP Registry, Cursor & Claude directories
PRIVACY.md	Privacy policy
skills/README.md	Agent skill install paths

MCP Registry name: io.github.YashvantHange/supermemory PyPI package: supermemory-agent

License

MIT — see LICENSE

SuperMemory

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“其他”中的其他服务器比较i

常见问题

替代选择

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

yontu

作者的 README

SuperMemory

Quick start

What you get

Install

PyPI (recommended)

GitHub Release (offline / pinned version)

From source (developers)

Configure MCP

Cursor

Claude Desktop

Run manually

Agent skills (Cursor + Claude Code)

Learning loop

MCP tools (29)

MCP resources (4)

Python SDK

REST API

Storage

Project layout

Tests

Docs

License