Memory-MCP-Server

Vollständig lokaler Speicher für KI-Agenten: null LLM-Aufrufe im Schreibpfad, läuft luftgekapselt, Genauigkeitsparität mit Mem0 bei veröffentlichten Benchmarks.

Shared memory for coding agents. Stop re-explaining your codebase every session. Hosted MCP at https://teamshared.com/mcp with email/OTP Connect.

Your portable context layer — load it into any AI.

Local-first always current memory for AI agents

Local Markdown/Obsidian knowledge substrate for MCP agents with governed memory and hybrid search.

Du entscheidest, was Claude über dich behält. LocalKeep ist eine persönliche Zeitleiste, die du kuratierst—betitelte, datierte, bearbeitbare Speicher auf deinem Rechner—und Claude schlägt sie dann über MCP nach, anstatt unveränderbaren Cloud-Speicher zu erfinden.

Schreibgeschützter MCP-Server für die begrenzte Erkundung quellenbasierter Projekterinnerungen mit Zitaten, Herkunftsnachweisen, SQLite/FTS5-Abfragen sowie optionalen Dokument- und Codegraphen.

Dauerhafter, durchsuchbarer Projektspeicher für KI-Agenten, über das Model Context Protocol.

Multi-Agent-Kontextaustausch, Speicher und Statuskoordination über 10 MCP-Tools.

Append-only-Ereignisprotokoll für agentenübergreifende Kontext-/Speicherfreigabe über 3 MCP-Tools.

Gemeinsamer Unternehmenskontext und verwaltete Tools für ChatGPT, Claude, Codex und andere MCP-Clients.

Postgres plus pgvector-Speicher für KI-Agenten, mit Herkunft, Vertrauensurteilen und expliziter Enthaltung, wenn der Speicher eine Antwort nicht unterstützen kann.

Unabhängige, reproduzierbare Benchmark-Testumgebung für Agent-Memory-Backends.

Beweisgestützter Implementierungsspeicher für Coding-Agenten – suchen und abrufen verifizierter Primitive über die HTTP-API, inklusive MCP-Adapter-Anleitung.

Zeigt, was den Kontextfenster des Agents vor Beginn der Konversation verbraucht – Skill-Beschreibungen nach Token-Kosten sortiert, doppelte Skills, Speicherdateien und deren Importe sowie jeden konfigurierten MCP-Server.

Bewahrt die Entscheidungen, die du getroffen hast, samt Begründung, und liefert sie unaufgefordert in jeder KI-Oberfläche, in der du dich als Nächstes befindest. Funktioniert mit Claude, Claude Code, ChatGPT, Cursor, Cline, Kilo Code, opencode, Copilot, Antigravity und Devin Desktop.

Prüfbare, quellenbelegte Speicherinfrastruktur für KI-Agenten mit Konflikterkennung, Vorschlagsprüfung und wiederverwendbarem Fehlerspeicher.

Persistenter KI-Speicher, der über Claude, ChatGPT, Coding-Agenten und kompatible MCP-Clients geteilt wird.

Toolübergreifendes proaktives Gedächtnis + Vorschläge für Claude Code, Kimi Code, Cline, Cursor. Einmal lehren, überall verwenden.

Durchsuche deinen bisherigen OpenCode-Konversationsverlauf, bevor du neue Arbeit beginnst, über einen lokalen schreibgeschützten FTS5-Index – keine Netzwerkaufrufe.

Ein Wiki über dein Leben, das sich selbst schreibt. Speichere aus jedem KI-Chat, rufe es im nächsten ab.

Persistenter Sitzungsspeicher für KI-Codierungsagenten – lokale Erinnerung, Drift-Erkennung und On-Device-Inferenz.

Lokale, Zero-Knowledge-semantische Speicherung für KI-Agenten mit On-Device-Vektorsuche (LanceDB + ONNX) und clientseitig AES-256-GCM-verschlüsselter Synchronisierung.

Lokale-first KI-Speicher-Engine für Codierungsagenten mit Ebbinghaus-Vergessen, bi-temporalen Fakten und hybridem Retrieval.

Verleihen Sie Ihrem Agenten ein Gedächtnis: gemeinsames, zitiertes, mandantenisoliertes Knowledge-Graph-Gedächtnis für jeden MCP-Host. Fundierte Antworten von einem lokalen June-Endpunkt – er enthält sich, statt zu raten.

Erzeuge zufällige Wortpaare für das Imposter-Partyspiel direkt über Claude oder Cursor. Lass die KI dein nächstes Social-Deduction-Spiel moderieren!

Gemeinsamer, versionierter Fortsetzungskontext für Menschen und KI-Agenten, mit MCP-Veröffentlichung, Überprüfung, Annotationen, Identität und Organisationsisolierung.

Fragen Sie die Verdrahtung, das Wissen, den Speicher, die Agents und Crons Ihres KI-Systems als einen verwurzelten Graphen über MCP ab, mit einem Live-3D-Viewer.

MCP-Server für das Projektgedächtnis – ermöglicht es KI-Agenten, Entscheidungen, Fallstricke und Spezifikationen während der Arbeit aufzuzeichnen und sie in der nächsten Sitzung mit angehängtem Code-Kontext abzurufen.

Gemeinsamer, versionierter Kontext, den Menschen und KI-Agenten überprüfen und fortsetzen können.