Entwicklung · Lokaler MCP-Server

Memdocs

Git-native project memory for AI assistants with audit compliance.

Was die MCP Registry angibt

Der Eintrag, wie er in der offiziellen MCP Registry veröffentlicht ist (Stand: 4. Oktober 2026), neueste Version.

Registry-Name
io.github.silversurfer562/memdocs
Version
2.1.4
Status
Aktiv
Kategorie
Entwicklung
Transport
stdio (lokaler Prozess)
Paket
PyPI
Veröffentlicht
5. Dezember 2025
Aktualisiert
5. Dezember 2025
Herausgeber
silversurfer562 (GitHub)
Namensraum
Namensraum von der MCP Registry über GitHub verifiziert (github.com/silversurfer562) · So wird verifiziert
Repository
github.com/Smart-AI-Memory/memdocs
Quelle
Eintrag in der Registry-API

Pakete

RegistryPaketVersionTransportUmgebungsvariablen
PyPILaufzeitumgebung: uvxmemdocs2.1.4stdioPROJECT_ROOT und ANTHROPIC_API_KEY (erforderlich, geheim)

So verbinden Sie Memdocs

Memdocs wird lokal ausgeführt, und zwar aus einem auf PyPI veröffentlichten Python-Paket: memdocs, Version 2.1.4. Der Server spricht MCP über stdio: Der Client startet ihn als Programm und kommuniziert mit ihm über Standardein- und -ausgabe. Benötigt wird Python; Clients starten das Paket meist mit uvx (aus uv) oder nach pip install - der übliche Befehl lautet uvx memdocs. Der Server liest diese Umgebungsvariablen: PROJECT_ROOT und ANTHROPIC_API_KEY (erforderlich, geheim); legen Sie sie in der Konfiguration des Clients für diesen Server fest.

Im JSON-Format mcpServers, das viele MCP-Clients für Desktop und Editor lesen, sieht der Eintrag so aus (Platzhalter in spitzen Klammern):

{
  "mcpServers": {
    "memdocs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "memdocs"
      ],
      "env": {
        "PROJECT_ROOT": "<wert>",
        "ANTHROPIC_API_KEY": "<geheim>"
      }
    }
  }
}

Abgeleitet aus dem Registry-Eintrag, hier nicht getestet. Was der Server tut und zu welchen Bedingungen, legt sein Herausgeber fest; prüfen Sie sein Repository oder seine Website, bevor Sie ihm Zugriff auf Ihre Konten oder Dateien geben. So fügen Sie einem Assistenten einen MCP-Server hinzu · Vor dem Verbinden

Weitere Server der Kategorie Entwicklung

Alle 5.152 →
ServerAusführungEndpunkt oder Paket
Mem ContextTemporal memory MCP server with LanceDB vector search, weight-decay scoring, and LLM consolidation.Lokal · stdioPyPI: mem-context
Mem0 CloudA hosted agent-memory API shaped like mem0's REST API (an alternative to running mem0 yourself):...Remote · HTTPLive-Prüfung: ✓ Handshakemem0-cloud.saastemly.com
MemAuthorityGit-backed long-term memory authority for AI agents via MCP.Lokal · stdioMCP Bundle (.mcpb): iasi777/memauthority/releases/download/v1.3.2/me
MemCellLiving memory for AI coding agents: recall before acting, report outcomes so confidence is earned.Remote und lokal · HTTP und stdioLive-Prüfung: Anmeldung erforderlichmemcell.ai
MementoLocal-first, LLM-agnostic memory layer for AI assistants.Lokal · stdionpm: @psraghuveer/memento
MementoAgent memory MCP server with 4-type cognitive memory, hybrid search, and TTL-based forgetting.Lokal · stdionpm: memento-mcp-server
MementoHosted MCP memory for coding agents: persistent across sessions, editable markdown, team sharing.Remote · HTTPLive-Prüfung: Anmeldung erforderlichapi.mementoagi.com
memexPersistent memory for AI agents - semantic + recency search, ONNX embeddings, Docker Compose.Lokal · HTTPOCI-Image (Docker): ghcr.io/ayushagrawal288/memex:v0.1.0