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Comparação

Kagi Search vs. ContextDB Customer Memory

Kagi Search é um servidor MCP publicado por kagisearch. Marketplaces que lemos e que o listam: 1 (Docker MCP Catalog). ContextDB Customer Memory é um servidor MCP publicado por atomsai. Marketplaces que lemos e que o listam: 1 (Official MCP Registry). Conforme nossa passagem pelos marketplaces em 2026-10-15. Este par foi escolhido por um leitor, não pela nossa regra de comparação, por isso pedimos aos buscadores que não indexem a página.

Onde cada um é publicado

Onde cada um é publicado
MarketplaceKagi SearchContextDB Customer Memory
Docker MCP Catalog Listado
Versão: sha256:c26439346cd6
Forks (GitHub): 49
Downloads (Docker Hub): 19 866
Estrelas (Docker Hub): 1
Estrelas (GitHub): 542
Sem marcação · Visto pela primeira vez
Não listado
Official MCP Registry Não listado Listado
Versão: 0.1.0
Nenhum número publicado
Sem marcação · Visto pela primeira vez

Cada número é do próprio marketplace e nunca é somado entre marketplaces. Um marketplace que não publica números não mostra nenhum: sem número não é zero.

Os fatos lado a lado

Kagi Search vs. ContextDB Customer Memory
FatoKagi SearchContextDB Customer Memory
Marketplaces que o listam11
Estrelas (GitHub) (diferente)542Sem número no GitHub
Downloads (Docker Hub) (diferente)19 866Sem número no Docker Hub
Forks (GitHub) (diferente)49Sem número no GitHub
Último releaseNão publicadoNão publicado
Onde roda (diferente)Na sua máquina (mcp/kagisearch)Servidor remoto (api.contextdb.ai/mcp)
Transporte (diferente)stdioStreamable HTTP
Ferramentas que declara (diferente)2Não publicado
Variáveis de ambiente que pede (diferente)2, das quais segredos: 1Não publicado
Licença (diferente)MITNão informado
Repositório (diferente)github.com/kagisearch/kagimcpNão informado
Mudanças nos últimos 7 dias00
Visto pela primeira vez2026-10-112026-10-11
Endpoint na última verificação (diferente)sem endpoint remoto que verificamosRespondeu há 29 h

As linhas em que os dois diferem têm fundo destacado e valores em negrito. Onde os próprios dados dizem qual valor é melhor (mais marketplaces, um número maior do mesmo marketplace, um release mais recente, uma marca verified em um marketplace que lista os dois), o melhor também é marcado em verde com ▲ e o pior em vermelho com ▼. Onde roda, o transporte, as ferramentas, as configurações, os hooks, as partes do pacote, a licença e as mudanças da semana são marcados apenas como diferentes: mais ou menos não é melhor por si só.

O que cada um diz que faz

Kagi Search

Nas próprias palavras, em Docker MCP Catalog:

The Official Model Context Protocol (MCP) server for Kagi Search & other tools.

ContextDB Customer Memory

Nas próprias palavras, em Official MCP Registry:

Customer memory with recall, confirmation, forgetting, and pre-action evidence checks.

Como executar cada um

Kagi Search Como servidor MCP local: imagem Docker

Claude Code
claude mcp add --env "KAGI_API_KEY=<YOUR_KAGI_API_KEY>" --transport stdio kagisearch -- docker run -i --rm -e KAGI_API_KEY mcp/kagisearch

Exige: KAGI_API_KEY (secreta)

ContextDB Customer Memory Como servidor MCP remoto

Claude Code
claude mcp add --transport http contextdb-memory https://api.contextdb.ai/mcp

Comandos construídos apenas com o que os marketplaces declaram; o conjunto completo para cada cliente está no cartão de cada um.

Só ContextDB Customer Memory tem um endpoint remoto que verificamos. Como verificamos os endpoints

Ferramentas que cada um declara

Os marketplaces de ContextDB Customer Memory não publicam lista de ferramentas, então não comparamos ferramentas.

Configurações que cada um pede

Os marketplaces de ContextDB Customer Memory não publicam as configurações que ele pede, então não comparamos configurações.

O que pode fazer: Kagi Search · O que pode fazer: ContextDB Customer Memory · Comparar outros dois plugins

Dados de Docker MCP Catalog. Dados de Official MCP Registry. Os números vêm das nossas próprias passagens regulares pelos marketplaces, última leitura em . Não publicamos dados de contato dos editores de plugins.

De onde vêm os dados: como o catálogo é montado