Skip to main content
Glama
deenesjakoruzh
Blvckjs96

MemoVault

by Blvckjs96
OverviewSchemaRelated ServersScoreDiscussions
Python
Hybrid

MemoVault

Ein persönliches Gedächtnissystem für KI-Assistenten – läuft vollständig auf Ihrem Rechner, speichert alles lokal und lässt sich über Lifecycle-Hooks in Claude Code, Cursor, Gemini CLI und Codex integrieren.

Datenschutz zuerst. Standardmäßig verlässt nichts Ihren Rechner. Erinnerungen werden als lokale Dateien gespeichert. Das Dashboard fragt Ihre eigene REST-API ab. Plugin-Hooks rufen nur localhost auf.

Funktionen

  • STM / LTM-Architektur — Kurzzeit-Sitzungsgedächtnis mit Zerfall + Langzeitgedächtnis mit 4-dimensionaler Wichtigkeitsbewertung

  • BM25 + Vektorsuche — Schlüsselwort- (einfach) oder semantisches (Qdrant) Abrufen

  • MCP-Server — Erstklassige Claude Code-Integration mit über 15 Tools

  • Plugin-Hooks — Lifecycle-Hooks für Claude Code, Cursor, Gemini CLI, Codex CLI

  • Dashboard-UI — Echtzeit-Web-Dashboard unter http://localhost:8080/ui

  • Token-Ökonomie — Verfolgt Discovery- vs. Read-Token und das Effizienzverhältnis

  • Vollständig lokal — Ollama LLM + lokale Embeddings + eingebettetes Qdrant, keine Cloud-Abhängigkeit

Related MCP server: claude-recall

Installation

Aus dem Quellcode

git clone https://github.com/your-org/memovault
cd memovault
pip install -e .       # or: uv sync
cp .env.example .env

Von PyPI

pip install memovault

Einrichtung

Option A — Vollständig lokal (Ollama)

1. Ollama installieren und Modelle laden

# macOS
brew install ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama pull llama3.1           # main LLM
ollama pull nomic-embed-text   # embeddings

2. .env konfigurieren

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL=llama3.1:latest
MEMOVAULT_OLLAMA_API_BASE=http://localhost:11434

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=ollama
MEMOVAULT_EMBEDDER_OLLAMA_MODEL=nomic-embed-text:latest

# simple = BM25 (no vector DB), vector = Qdrant (semantic search)
MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=simple

MEMOVAULT_DATA_DIR=./memovault_data

3. Starten

memovault service start
open http://localhost:8080/ui

Option B — OpenAI

MEMOVAULT_LLM_BACKEND=openai
MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY=sk-...
MEMOVAULT_OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini

MEMOVAULT_EMBEDDER_BACKEND=openai
MEMOVAULT_EMBEDDER_OPENAI_MODEL=text-embedding-3-small

MEMOVAULT_MEMORY_BACKEND=vector

Bei Verwendung dieses Backends werden Gedächtnisinhalte zur Bewertung und Einbettung an die API von OpenAI gesendet.

Claude Code — MCP-Integration

Hinzufügen zu ~/.claude/claude.json:

Lokal (Ollama)

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "ollama",
        "MEMOVAULT_OLLAMA_MODEL": "llama3.1:latest"
      }
    }
  }
}

OpenAI

{
  "mcpServers": {
    "memovault": {
      "command": "memovault",
      "args": ["mcp"],
      "env": {
        "MEMOVAULT_LLM_BACKEND": "openai",
        "MEMOVAULT_OPENAI_API_KEY": "sk-..."
      }
    }
  }
}

Plugin-Hooks

Hooks fügen automatisch vor jedem Prompt Gedächtniskontext ein und speichern Sitzungszusammenfassungen beim Beenden. Erfordert, dass die REST-API läuft.

Schnellstart

memovault service start                        # start REST API
memovault plugins install claude-code          # install hooks

Alle Plattformen

memovault plugins list                         # show status for all platforms
memovault plugins install claude-code
memovault plugins install cursor
memovault plugins install gemini
memovault plugins install codex

memovault plugins uninstall claude-code        # remove hooks

Was jeder Hook bewirkt

Hook

Auslöser

Aktion

UserPromptSubmit

Vor jedem Prompt

Ruft aktuelle Sitzungszusammenfassungen + relevante Erinnerungen ab, stellt sie als Kontext voran

Stop

Beim Beenden des Tools

Fasst die Sitzung zusammen und speichert sie im LTM

Plattformdetails

Claude Code — schreibt Hooks in ~/.claude/settings.json:

{
  "hooks": {
    "UserPromptSubmit": [{
      "matcher": ".*",
      "command": "memovault hook prompt-submit --api http://localhost:8080"
    }],
    "Stop": [{
      "command": "memovault hook session-end --api http://localhost:8080"
    }]
  }
}

Cursor — schreibt memovault.hooks-Konfiguration in die settings.json von Cursor.

Gemini CLI / Codex CLI — fügt eine Shell-Wrapper-Funktion zu ~/.zshrc hinzu. Führen Sie nach der Installation einmal source ~/.zshrc aus, um sie zu aktivieren.

Dienst beim Anmelden automatisch starten

# Add to ~/.zshrc or ~/.bash_profile
memovault service start 2>/dev/null

Dienstverwaltung

memovault service start           # start REST API in background
memovault service start --port 9090
memovault service status
memovault service stop

# Foreground (useful for debugging)
memovault api --host 127.0.0.1 --port 8080

Lizenz

MIT

Install Server
A
license - permissive license
A
quality
D
maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers
–Response time
–Release cycle
–Releases (12mo)
Commit activity

Resources

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Tools

Related MCP Servers

  • claude-recall

    nhevers
    A
    license
    Not graded
    quality
    F
    maintenance
    A persistent memory server for Claude Code that captures session context and tool outputs to inject relevant history into future sessions. It enables long-term recall through semantic search and automatic context management, allowing for more consistent and context-aware coding interactions.
    10
    253
    ISC

  • claude-crowed

    TheNewJavaman
    A
    license
    A
    quality
    D
    maintenance
    A persistent semantic memory system for Claude Code that provides a structured, versioned document store with semantic search and graph visualization. It acts as a memoization layer to store and retrieve research, design decisions, and codebase insights across different work sessions.
    10
    Apache 2.0

  • MCP-Memory-LanceDB-Pro

    bcornish1797
    A
    license
    A
    quality
    C
    maintenance
    A full-featured long-term memory system for Claude Code that persistently stores and retrieves preferences, decisions, and project context across sessions using hybrid search and LLM-powered extraction.
    14
    8
    MIT

View all related MCP servers

Related MCP Connectors

  • Amber

    Long-term memory for AI assistants. Hybrid retrieval, query expansion, auto-topics.

  • Engram

    Persistent memory for AI agents — verbatim conversations, searchable by meaning.

  • ContextStream

    Persistent memory and cross-session learning for AI coding assistants (hosted remote MCP).

View all MCP Connectors

Latest Blog Posts

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/Blvckjs96/MemoVault'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server