Développement · Serveur MCP local
Memory Fabric
File-first, local-first MCP memory for AI coding assistants: Markdown + YAML, no vector DB.
Ce qu’indique le MCP Registry
L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.
- Nom dans le registre
io.github.elViRafa/memory-fabric- Version
- 1.4.2
- Statut
- Actif
- Catégorie
- développement
- Transport
- stdio (processus local)
- Paquet
- PyPI
- Publié
- 21 septembre 2026
- Mis à jour
- 21 septembre 2026
- Éditeur
- elViRafa (GitHub)
- Espace de noms
- Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/elViRafa) · comment
- Dépôt
- github.com/elViRafa/agentic-memory
- Source
- Entrée dans l’API du registre
Paquets
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPIenvironnement d’exécution : uvx | memory-fabric | 1.4.2 | stdio |
Comment connecter Memory Fabric
Memory Fabric s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : memory-fabric, version 1.4.2. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx memory-fabric.
Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :
{
"mcpServers": {
"memory-fabric": {
"command": "uvx",
"args": [
"memory-fabric"
]
}
}
}Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur
Autres serveurs : développement
| Serveur | Exécution |
|---|---|
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