Local long-term memory MCP server (SQLite) for AI coding agents — OpenCode, Claude Code, Cursor
Inferido de los transportes que declara este listado (stdio). Que un cliente no aparezca aquí no significa que se haya descartado: simplemente Forge no puede confirmarlo.
YOUR_API_KEYClave de APIobligatoriaYour API key for the service
Declarado por el autor en el registro oficial de MCP. Forge does not store, broker, or ever see these values — the config below is scaffolded with placeholders you fill in locally.
La verificación confirma la identidad del publicador (la propiedad del repo), no la seguridad del código. El análisis de seguridad cubre los CVE conocidos y los scripts de instalación sospechosos.
Leído del código que npm publica realmente, en el momento del análisis. El paquete nunca se ejecutó. Las herramientas registradas dinámicamente en tiempo de ejecución, o escondidas en código empaquetado o minificado, pueden pasarse por alto — así que esto es un mínimo de la superficie de herramientas, no un censo completo.
rememberSave or update a user preference (category+key upsert). Re-saving the same key increases confidence by 0.1 (cap 1.0). Returns the row id for forget().Save or update a user preference (category+key upsert). Re-saving the same key increases confidence by 0.1 (cap 1.0). Returns the row id for forget().
No se publicó ningún esquema de entrada para esta herramienta.
recallSearch preferences + lessons via full-text index, plus recent matching interactions. Use before starting a new task.Search preferences + lessons via full-text index, plus recent matching interactions. Use before starting a new task.
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get_profileGet the distilled user profile: profile sections, top preferences by confidence (max 15), and the 5 most recent lessons.Get the distilled user profile: profile sections, top preferences by confidence (max 15), and the 5 most recent lessons.
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save_lessonRecord a lesson learned from a correction: what situation, what mistake, what is the correct way. Call immediately after the user corrects your work.Record a lesson learned from a correction: what situation, what mistake, what is the correct way. Call immediately after the user corrects your work.
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search_historySearch past user prompts (kind='prompt') by keyword. Returns timestamped snippets truncated to 200 chars each.Search past user prompts (kind='prompt') by keyword. Returns timestamped snippets truncated to 200 chars each.
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forgetDelete one memory row (preference, lesson or interaction) by id and sync the search index. Pass type when you know it (ids from remember are preference ids, from save_lesson are lesson ids).Delete one memory row (preference, lesson or interaction) by id and sync the search index. Pass type when you know it (ids from remember are preference ids, from save_lesson are lesson ids).
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memory_statsSummarize memory usage: interaction counts by kind, preference/lesson totals, DB file size, oldest/newest interaction timestamps, and profile sections.Summarize memory usage: interaction counts by kind, preference/lesson totals, DB file size, oldest/newest interaction timestamps, and profile sections.
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get_recent_interactionsList recently captured raw interactions (newest first) as [id] ts [kind] content lines. Optionally filter by kind. Use for auditing history or before distilling memory.List recently captured raw interactions (newest first) as [id] ts [kind] content lines. Optionally filter by kind. Use for auditing history or before distilling memory.
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export_memoryExport preferences, lessons, profile (and optionally raw interactions) to a JSON file under data/exports/. Only writes inside that directory. Returns the file path, size in bytes and a JSON preview.Export preferences, lessons, profile (and optionally raw interactions) to a JSON file under data/exports/. Only writes inside that directory. Returns the file path, size in bytes and a JSON preview.
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get_contextAssemble relevant memories for the current task via hybrid retrieval (+ optional memory-graph expansion), with token budgeting. Use to load memory into context before a task.Assemble relevant memories for the current task via hybrid retrieval (+ optional memory-graph expansion), with token budgeting. Use to load memory into context before a task.
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consolidateCluster similar memories via embedding similarity and optionally create derived/consolidated memories linked via 'derived_from'. Use during periodic consolidation.Cluster similar memories via embedding similarity and optionally create derived/consolidated memories linked via 'derived_from'. Use during periodic consolidation.
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link_memoryCreate a typed relationship between two memories in the graph (supports/contradicts/supersedes/derived_from/related_to/caused_by/depends_on).Create a typed relationship between two memories in the graph (supports/contradicts/supersedes/derived_from/related_to/caused_by/depends_on).
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merge_memoryMerge a duplicate/near-duplicate memory into a canonical one. The source becomes superseded and provenance is recorded in metadata.merged_from.Merge a duplicate/near-duplicate memory into a canonical one. The source becomes superseded and provenance is recorded in metadata.merged_from.
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update_memoryUpdate mutable fields (summary/importance/confidence/valid_from/valid_until/metadata) in place. If content changes, a superseding memory is created by default (set supersede=false to edit in place).Update mutable fields (summary/importance/confidence/valid_from/valid_until/metadata) in place. If content changes, a superseding memory is created by default (set supersede=false to edit in place).
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import_memoryImport memories from a JSON array or a .json file inside data/exports/. Validates type, dedupes against existing memories, and never overwrites active memory blindly. Dry-run by default; pass apply=true to insert.Import memories from a JSON array or a .json file inside data/exports/. Validates type, dedupes against existing memories, and never overwrites active memory blindly. Dry-run by default; pass apply=true to insert.
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extract_memoriesScan recent captured interactions for memory-intent phrases and propose memory candidates (deterministic, no LLM). Dry-run by default; pass apply=true to create them (source=captured).Scan recent captured interactions for memory-intent phrases and propose memory candidates (deterministic, no LLM). Dry-run by default; pass apply=true to create them (source=captured).
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16 de 16 herramientas publicaron una descripción.
Los nombres y descripciones de las herramientas los escribe el publicador y se muestran literalmente como texto inerte. Son las cadenas que un cliente MCP pasa al modelo, así que Forge las analiza en busca de patrones de inyección de prompts — cualquier hallazgo aparece junto al análisis de seguridad de arriba. «Privilegiada» es una coincidencia de palabra clave en el nombre de la herramienta, no una auditoría de lo que hace: un nombre inofensivo puede hacer cualquier cosa.
Local long-term memory MCP server (SQLite) for AI coding agents — OpenCode, Claude Code, Cursor
Los nombres enlazados abren el índice de Forge con todas las entradas que se observó que exponen esa herramienta. Ver todas las herramientas indexadas.
El rastreo se detuvo en el límite de 60 paquetes. El resto del árbol nunca se resolvió.
Hay 36 paquetes resueltos más que no se dibujan aquí (límite de visualización: 24). Toda dependencia con avisos de seguridad se dibuja aunque se supere el límite. Inventario completo (SBOM CycloneDX)
76 dependencias declaradas nunca llegaron al árbol. Faltan en la resolución de Forge, no en el paquete.
+64 más sin listar. Los recuentos por motivo de arriba las incluyen todas.
No se siguen: peerDependencies. Este árbol cubre solo dependencias en tiempo de ejecución, así que lo que estas arrastren nunca se resolvió.