Memwyre
Universal persistent memory and knowledge retrieval layer for AI agents and LLMs.
Serveur MCP · par memwyreai
Aperçu
Memwyre est un serveur MCP publié par memwyreai. Places de marché que nous lisons et qui le référencent : 1 (Official MCP Registry). Le dernier changement enregistré date du 2026-10-29. Selon notre passage sur les places de marché du 2026-10-30.
Ce qu'il demande
- S'exécute à distance
Aucune des places de marché que nous lisons ne publie ses outils ni les réglages qu'il demande.
Demande: en-tête Authorization
Ce qu'il déclare, demande et exécute, en détail
N’installez que des plugins de développeurs en qui vous avez confiance. Nous reprenons ce que publient les places de marché et ne testons pas les plugins.
Fonctionne avec
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Un lien en un clic ouvre le client, qui demande une confirmation avant d'ajouter le serveur.
D'après les marketplaces qui le listent et le transport MCP qu'il déclare, tels que chaque client les documente. Nous ne testons pas les plugins.
Connecter
Commandes et configurations construites uniquement à partir de ce que déclarent ses places de marché. Nous ne les exécutons pas pour vous et ne testons pas les plugins.
En serveur MCP distant
Construit à partir de ce que déclare Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http memwyre https://server.memwyre.tech/mcp/ --header "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"
[mcp_servers.memwyre]
url = "https://server.memwyre.tech/mcp/"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer <YOUR_TOKEN>" }
{
"mcpServers": {
"memwyre": {
"url": "https://server.memwyre.tech/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_TOKEN>"
}
}
}
}
Remplacez les valeurs entre chevrons par les vôtres. Nous montrons les noms des paramètres, jamais de valeurs.
Où il est publié
| Place de marché | Statut | Version | Chiffres | Vérifié | Vu pour la première fois |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Ouvrir la fiche du registre) | Référencé | 1.0.0 | Forks (GitHub): 2 Étoiles (GitHub): 32 |
Non marqué |
Chaque chiffre est celui de la place de marché et n'est jamais additionné entre places de marché. Une place de marché qui ne publie pas de chiffre n'en affiche aucun : pas de nombre ne veut pas dire zéro.
Évolution de ses chiffres
- 2026-10-171
- 2026-10-252
- 2026-10-292
- 2026-10-1717
- 2026-10-1819
- 2026-10-1923
- 2026-10-2026
- 2026-10-2129
- 2026-10-2427
- 2026-10-2529
- 2026-10-2728
- 2026-10-2831
- 2026-10-2932
Chaque point est un jour où nous avons lu un autre nombre ; les paliers sont des jours sans changement. Les chiffres de places de marché différentes ne sont jamais additionnés.
Ce qui a changé
Rien n'a bougé sur ce plugin depuis que nous le suivons.
Plugins similaires
Produits dont les noms, descriptions, outils et skills sont les plus proches de celui-ci par le sens, sur toutes les places de marché que nous lisons. La proximité n'est classée qu'à l'intérieur de cette liste.
-
Persistent memory for AI tools. Local-first knowledge graph with hybrid search.
-
memoweft io.github.memoweft/memoweft
Portable AI memory as MCP tools: five reads and three controlled writes.
-
mcp net.modelbrain/mcp
Private memory layer for AI assistants. Local-first: remember, recall, forget, expand.
-
Mem0-compatible persistent memory for AI agents: write facts once, recall them semantically.
-
Cloud memory for AI agents and teams — save, search, recall.
-
Persistent personal memory for AI assistants — save, search, and recall across every MCP client.
-
memra com.usememra/memra
Persistent memory for AI agents. EU-hosted, privacy-first, hybrid recall, contradiction detection.
-
memento com.runmemento/memento
Local-first, LLM-agnostic memory layer for AI assistants.
-
memnode dev.memnode/memnode
Persistent, inspectable memory for AI agents with lineage, correction, and a hosted MCP endpoint.
-
core io.github.omega-memory/core
Persistent memory for AI coding agents. #1 on LongMemEval. Local-first.
Plugins similaires par place de marché
La même question posée à chaque place de marché séparément : y a-t-il là un équivalent de ce plugin ?
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
Persistent semantic memory for Claude Code. Stores knowledge in a local ChromaDB vector database and automatically retrieves relevant context on every message using Ollama bge-m3…
-
engram io.github.tstockham96/engram
Intelligent agent memory with automatic extraction, consolidation, and bi-temporal recall.
-
claude-code-plugin-for-goodmem-a-memory-infra-for-agents
With this plugin, you can operate Goodmem's memory infra in plain English, to create, manage, and orchestrate embedders, rerankers, and LLMs, to ingest and create memories from…
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
Save 60-90% on LLM token costs with intelligent memory compression. agent-memory automatically compresses tool output into structured observations, shares context across agents…
Référencé sur Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Continuous memory for Claude Code. Extracts, summarizes, and compresses conversations into tiered daily logs. Claude remembers what you did yesterday.
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
firebase-mcp io.github.firebase/firebase-mcp
Gives AI development tools Firebase-specific capabilities and expertise.
-
Build, iterate on, deploy, and manage Lovable apps from Claude Code. Bundles the official Lovable MCP server (remote, OAuth 2.1) and adds focused commands for the common…
-
mdk-mcp-server io.github.SAP/mdk-mcp-server
Model Context Protocol (MCP) server for AI-assisted development of MDK applications.
Référencé sur Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Sanity content platform integration with MCP server, agent skills, and slash commands. Query and author content, build and optimize GROQ queries, design schemas, and set up Visual…
-
Secure access to Miro boards. Enables AI to read board context, create diagrams, and generate code with enterprise-grade security.
-
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Référencé sur Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Granola MCP connects your meeting history to ChatGPT so your assistant can pull real context from past conversations while you work. Use MCP when you're already working on…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Notion workflows for implementation planning, research synthesis, meeting preparation, and knowledge capture.
Référencé sur Community GitHub marketplaces (5)
-
memtomem io.github.memtomem/memtomem
Markdown-first long-term memory for AI agents. Hybrid BM25 + vector search, runs locally.
-
neural-memory io.github.nhadaututtheky/neural-memory
Persistent memory for AI agents — 55 MCP tools, spreading activation recall.
-
Montycat MCP - Shared Memory for AI Agents
Shared, persistent memory for AI agents, with semantic recall and live updates.
-
Your AI memory as a local folder you own. Every app shares it; you see and can undo each change.
-
Persistent memory for AI agents, for code, research and everyday life. Stale facts retire.
Référencé sur Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
Figma design platform integration. Access design files, extract component information, read design tokens, and translate designs into code. Bridge the gap between design and…
-
Run a lightweight, role-separated AI development team with flexible tools, developer-selected models, proportionate planning, and optional QA.
-
Safe BLE diagnostics, evidence workflows, and guarded automation for AI agents.
-
Maps branching Copilot conversations so parallel follow-up questions and exploration paths from complex tasks or learning can be navigated without losing context. Its visual…
-
Multi-model council for Copilot CLI: three subagents on different model families (Anthropic, OpenAI, Google) answer independently, then build on each other or attack the leading…
Référencé sur Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
mcp-apps
Generate MCP App widgets for MCP tools. Produces self-contained HTML widgets using the MCP Apps protocol.
-
workiq
Query Microsoft 365 data with natural language — emails, meetings, documents, Teams messages, and more.
-
model-apps
Build and deploy Power Apps generative pages for model-driven apps with specialist agents for planning, entity creation, and parallel code generation. Requires PAC CLI >= 2.7.0…
-
Build Power Apps Canvas Apps using the Canvas Authoring MCP server.
Référencé sur Cursor: cursor/plugins (5)
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Capture, search, and organize notes and collections.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Search company knowledge and draft verified answers.
-
Consult a stronger model before major decisions, when stuck, and before declaring done.
Référencé sur Docker MCP Catalog (5)
-
Discover and connect to a curated marketplace of MCP servers for extending AI agent capabilities.
-
mcp-neo4j-memory io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-memory
MCP Neo4j Knowledge Graph Memory Server
-
The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.
-
Read and score Opik traces, experiments, datasets and prompts from your AI assistant.
-
Real-time web search, reasoning, and research through Perplexity's API
Référencé sur Official MCP Registry (5)
-
Persistent memory for AI tools. Local-first knowledge graph with hybrid search.
-
memoweft io.github.memoweft/memoweft
Portable AI memory as MCP tools: five reads and three controlled writes.
-
mcp net.modelbrain/mcp
Private memory layer for AI assistants. Local-first: remember, recall, forget, expand.
-
Mem0-compatible persistent memory for AI agents: write facts once, recall them semantically.
-
Cloud memory for AI agents and teams — save, search, recall.
Référencé sur PyPI (MCP servers) (5)
-
mnemo io.github.n24q02m/mnemo
Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimited.
-
link io.github.gowtham0992/link
Local personal memory for agents as MCP tools — remember, recall, search, context, graph traversal.
-
marm-mcp-server io.github.Lyellr88/marm-mcp-server
Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic search.
-
yantrikdb-mcp io.github.yantrikos/yantrikdb-mcp
Cognitive memory for AI agents — semantic recall, knowledge graph, and contradiction detection
-
memshelf-mcp io.github.ignatenkofi/memshelf-mcp
Working memory for AI agents: digest-indexed episodes on a git shelf, recalled a section at a time.
Référencé sur npm registry (MCP servers) (5)
-
mcp net.modelbrain/mcp
Private memory layer for AI assistants. Local-first: remember, recall, forget, expand.
-
ori-memory io.github.aayoawoyemi/ori-memory
Persistent memory infrastructure for AI agents. Identity, knowledge graph, and search.
-
superlocalmemory io.github.varun369/superlocalmemory
Local-first AI memory with knowledge graphs and hybrid search. 17+ AI tools via MCP. Free.
-
Local-first project memory with legacy MCP and 2026 discovery compatibility.
-
Evidence-grounded agent memory with mandatory provenance, on local SQLite or Cloudflare D1
Trouvés par le sens, et non par un code ou un dépôt commun : les plugins similaires restent des produits distincts, et ceci n'est ni un avis ni une recommandation.
Vous voulez cette marque pour votre plugin dans notre catalogue ?
Prouvez que vous le maintenez avec un fichier dans son dépôt, un fichier sur votre domaine ou un enregistrement DNS, et vous pourrez afficher cette marque sur la fiche, avec des bannières à jour pour votre site et votre README. Comment se passe la vérification
Vous recevez aussi des alertes quand une marketplace le publie, le retire, change sa marque vérifiée ou ce qu'il demande, et son endpoint distant est surveillé comme un service web.
Données issues de Official MCP Registry. Les chiffres proviennent de nos propres passages réguliers sur les places de marché, dernière lecture le . Nous ne publions aucune coordonnée des éditeurs de plugins.