Echo Memory
Shared memory for AI agents, as a graph in your own Postgres. Writes never call an LLM.
MCP-сервер · от echo-mem.com
Коротко
Echo Memory: MCP-сервер, издатель echo-mem.com. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Последнее изменение мы зафиксировали 2026-10-29. Данные нашего прохода по витринам на 2026-10-30.
Что просит
- Работает удалённо
- Секретов: 1
- Настроек: 3
Требует: ECHO_MEMORY_AGENT_ID, ECHO_MEMORY_DATABASE_URL (секрет), ECHO_MEMORY_USER_ID, заголовок Authorization
Что объявляет, просит и запускает, полностью
Устанавливайте плагины только от разработчиков, которым доверяете. Мы показываем то, что публикуют витрины, и не проверяем плагины.
Пакет
PyPI echo-mem (echo-mem на PyPI)
- Последняя версия на PyPI: 0.5.5, опубликована 2026-10-20
- Объявленной версии 0.5.6 нет на PyPI
Данные PyPI взяты с pypi.org, загрузки PyPI с pypistats.org. Каждое число принадлежит своему реестру и никогда не складывается с другим. Реестр, который не публикует число, ничего не показывает: нет числа не значит ноль.
Работает с
- Claude Code
- Codex
- Cursor
- VS Code
- Copilot CLI
Ссылка в один клик открывает клиент, и он просит подтвердить, прежде чем добавить сервер.
По маркетплейсам, где он опубликован, и объявленному транспорту MCP, как их документирует каждый клиент. Плагины мы не тестируем.
Подключить
Команды и конфигурации собраны только из того, что объявляют витрины. Мы не запускаем их за вас и не проверяем плагины.
Как удалённый MCP-сервер
Собрано из того, что объявляет Official MCP Registry.
claude mcp add --transport http echo-mem https://api.echo-mem.com/mcp --header "Authorization: Bearer <YOUR_TOKEN>"[mcp_servers.echo-mem]
url = "https://api.echo-mem.com/mcp"
http_headers = { "Authorization" = "Bearer <YOUR_TOKEN>" }{
"mcpServers": {
"echo-mem": {
"url": "https://api.echo-mem.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_TOKEN>"
}
}
}
}Замените значения в угловых скобках своими. Мы показываем имена настроек, но не значения.
Где опубликован
| Витрина | Статус | Версия | Числа | Проверен | Впервые замечен |
|---|---|---|---|---|---|
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Опубликован | 0.5.6 | Форки (GitHub): 8 Звёзды (GitHub): 2 |
Не помечен | |
| Official MCP Registry (Открыть запись реестра) | Удалён 2026-10-28 | 0.5.3 | Загрузки за месяц (PyPI): 1 312 Загрузки за неделю (PyPI): 155 Форки (GitHub): 6 Звёзды (GitHub): 2 |
Не помечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Что менялось
- Сменился основной листинг
- Official MCP Registry: удалён
- К продукту присоединился ещё один листинг витрины Official MCP Registry
- Official MCP Registry: появился
Похожие плагины
Продукты, чьи собственные названия, описания, инструменты и скиллы ближе всего по смыслу к этому, на всех витринах, которые мы читаем. Близость упорядочена только внутри этого списка.
-
Memory, reflection and safety for AI agents. Hosted or local, no vector database.
-
mem0 io.github.mem0ai/mem0
Persistent memory for AI agents: add, search, update, and delete long-term memories.
-
memra com.usememra/memra
Persistent memory for AI agents. EU-hosted, privacy-first, hybrid recall, contradiction detection.
-
Lightweight persistent memory for AI agents. Hybrid search. 16 tools. One SQLite file.
-
Durable causal memory for AI agents — semantic recall, causal lineage, and skills. Local-first.
-
Neonia: The Cloud Backend for AI Agents
Multiple MCP tools, persistent graph memory, token-saving data pointers, and more.
-
Local-first AI memory layer with hybrid search. Postgres + pgvector. Self-hosted, MIT.
-
ai-memory io.github.alphaonedev/ai-memory
Persistent memory for any AI — zero token cost until recall
-
Memory database for LLM agents — persistent semantic + keyword memory, project namespacing, served o
-
Adaptive memory for AI agents — FAISS search, chat extraction, cross-project linking
Похожие плагины по витринам
Тот же вопрос к каждой витрине по отдельности: есть ли там аналог этого плагина?
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-community (5)
-
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…
-
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…
Есть на витрине Claude Code: claude-plugins-official (5)
-
Build, deploy, and operate AI agents on AWS. Skills for scaffolding agents with Amazon Bedrock AgentCore, connecting tools, memory, policies, evaluation, debugging, and production…
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Manage your Neon projects and databases with the neon-postgres agent skill and the Neon MCP Server.
-
Agent Skills for Together AI platform — inference, training, embeddings, audio, video, images, function calling, and infrastructure. Covers serverless chat completions…
-
Build, train, and deploy AI models with deep AWS AI/ML expertise brought directly into your coding assistants, covering the surface area of Amazon SageMaker AI.
Есть на витрине Claude: knowledge-work-plugins (5)
-
Skills for working with Langfuse, the open-source LLM engineering platform for tracing, prompt management, and evaluation.
-
Build multimodal AI applications with Pixeltable -- tables, computed columns, embedding search, UDFs, tool-calling agents, and 25+ AI provider integrations.
-
DataRobot skills for AI/ML workflows — model training, deployment, predictions, feature engineering, monitoring, explainability, data preparation, App Framework CI/CD, and…
-
Agent skills for Qdrant vector search covering scaling, performance optimization, search quality, monitoring, deployment, model migration, version upgrades, and SDK usage across…
-
Connect Claude Code directly to your CockroachDB clusters for hands-on database work — explore schemas, write optimized SQL, debug queries, and manage distributed database…
Есть на витрине Codex: openai-curated (openai/plugins) (5)
-
Skills for NVIDIAs ecosystem spans GPU acceleration, CUDA, AI agents, inference, robotics, Physical AI, Omniverse, and simulation. This plugin helps you understand the pieces…
-
Build with OpenAI APIs, Agents SDK, and ChatGPT Apps, and create and save OpenAI API keys from Codex.
-
Manage Supabase projects directly through ChatGPT. Execute SQL queries on PostgreSQL databases, design and modify table schemas, deploy serverless edge functions, and configure…
-
Evaluate Codex skills and plugins from chat with a beginner-friendly start command, local-first reports, token budget explanations, and guided benchmarking.
-
Available for US1 customers only. Analyze, investigate, and act on your Datadog telemetry directly from ChatGPT using natural language. Ask questions about your production…
Есть на витрине Community GitHub marketplaces (5)
-
memtomem io.github.memtomem/memtomem
Markdown-first long-term memory for AI agents. Hybrid BM25 + vector search, runs locally.
-
agent-knowledge io.github.keshrath/agent-knowledge
Cross-session memory for AI agents - knowledge graph, scoring, semantic search
-
Graph-vector memory for AI assistants using FalkorDB and Qdrant
-
Persistent, cross-device memory for your AI coding agents — self-hosted and AGPL, so your knowledge never leaves your own infrastructure. Connect to a Mori server you run; every…
-
Montycat MCP - Shared Memory for AI Agents
Shared, persistent memory for AI agents, with semantic recall and live updates.
Есть на витрине Copilot CLI: github/awesome-copilot (5)
-
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.
-
Explore and query TimeBase streams, schemas, QQL, symbols, and server status via MCP.
-
Skills and interactive Copilot canvas for designing, configuring, testing and deploying agents to Microsoft Foundry.
-
foundry-hosted-agent-copilotkit
Build CopilotKit + AG-UI web apps on Microsoft Foundry hosted agents (Microsoft Agent Framework): wiring, native Foundry primitives, human-in-the-loop approvals, azd deploy, and…
Есть на витрине Copilot CLI: github/copilot-plugins (5)
-
Toolkit for building Microsoft 365 Copilot declarative agents — scaffolding, JSON manifest development, and capability configuration.
-
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.
-
Bring Azure DevOps work-item, repository, and pull-request workflows into GitHub Copilot.
Есть на витрине Cursor: cursor/plugins (5)
-
Incremental transcript-driven memory updates for AGENTS.md using high-signal bullet points only.
-
Fan large tasks out across parallel cloud agents with planners, workers, verifiers, and structured handoffs.
-
Ask Databricks Genie questions about your workspace's data in plain language.
-
Iterative self-referential AI loops using the Ralph Wiggum technique.
-
Build apps, scripts, and automations with the TypeScript SDK.
Есть на витрине Docker MCP Catalog (5)
-
mcp-neo4j-memory io.github.neo4j-contrib/mcp-neo4j-memory
MCP Neo4j Knowledge Graph Memory Server
-
Wayfound’s MCP server allows business users to govern, supervise, and improve AI Agents.
-
A Model Context Protocol (MCP) server implementation that provides database capabilities for Chroma.
-
mcp-server-couchbase io.github.Couchbase-Ecosystem/mcp-server-couchbase
Couchbase Model Context Protocol Server to interact with Couchbase clusters
-
Give your AI agents trusted access to the full Postman platform.
Есть на витрине Official MCP Registry (5)
-
Memory, reflection and safety for AI agents. Hosted or local, no vector database.
-
mem0 io.github.mem0ai/mem0
Persistent memory for AI agents: add, search, update, and delete long-term memories.
-
memra com.usememra/memra
Persistent memory for AI agents. EU-hosted, privacy-first, hybrid recall, contradiction detection.
-
Lightweight persistent memory for AI agents. Hybrid search. 16 tools. One SQLite file.
-
Durable causal memory for AI agents — semantic recall, causal lineage, and skills. Local-first.
Есть на витрине PyPI (MCP servers) (5)
-
mnemo io.github.n24q02m/mnemo
Persistent AI memory with hybrid search and embedded sync. Open, free, unlimited.
-
marm-mcp-server io.github.Lyellr88/marm-mcp-server
Universal MCP Server with advanced AI memory capabilities and semantic search.
-
Shared, cited knowledge-graph memory for agents — ask, search, remember, keep standing instructions
-
link io.github.gowtham0992/link
Local personal memory for agents as MCP tools — remember, recall, search, context, graph traversal.
-
Every tool your AI needs in one self-hosted install: memory, reasoning, git, Docker and more.
Есть на витрине npm registry (MCP servers) (5)
-
superlocalmemory io.github.varun369/superlocalmemory
Local-first AI memory with knowledge graphs and hybrid search. 17+ AI tools via MCP. Free.
-
Evidence-grounded agent memory with mandatory provenance, on local SQLite or Cloudflare D1
-
ori-memory io.github.aayoawoyemi/ori-memory
Persistent memory infrastructure for AI agents. Identity, knowledge graph, and search.
-
mcp net.modelbrain/mcp
Private memory layer for AI assistants. Local-first: remember, recall, forget, expand.
-
KEPTA — the memory for AI systems
Local encrypted memory for AI: hybrid search, 8 MCP tools, one file you own. Free, no cloud.
Найдено по смыслу, а не по общему коду или репозиторию: похожие плагины остаются разными продуктами, и это не обзор и не рекомендация.
Хотите такой знак у своего плагина в нашем каталоге?
Докажите, что поддерживаете его, файлом в репозитории, файлом на вашем домене или DNS-записью, и сможете показать этот знак на карточке, а ещё живые баннеры для сайта и README. Как проходит подтверждение
Ещё вы будете получать уведомления, когда витрина добавит плагин, снимет его, изменит отметку verified или список того, что он просит, а его удалённый endpoint встанет на мониторинг как веб-сервис.
Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.