
Hypermarrow Mcp
io.github.qianqiuwanzi由 GitHub 账号 qianqiuwanzi 发布v0.1.1更新于 Oct 24, 2026
Local-first AI memory MCP server. Record, recall and consolidate memory on your own machine.
发布方自己的服务:口播视频自动剪辑 MCP
概览
本地优先的 AI 记忆服务器,让助手在本机记录、检索并整理长期上下文。
- 可以做什么
- 把决策、事实和偏好记录为持久记忆条目,并在需要时检索最相关的过往上下文。整理已存记忆,合并重复条目并淘汰过时内容。把简短名称映射到本地文件路径,便于助手按锚点引用文件。
- 适用场景
- 适合希望助手跨会话保留上下文、又不想依赖云端记忆服务的场景,例如在单台桌面电脑上记住项目决策、偏好或文件位置。
- 运行要求
- 以本地 stdio 进程运行,通过 npx 从 npm 包 hypermarrow-mcp 启动,需要 Node.js。记忆写入用户主目录下的 JSON 文件。可选设置 HYPERMARROW_ENDPOINT 指向自建后端。
安装
在 SourceWeft 中
- 打开 控制台中的 Hypermarrow Mcp,将其添加到工作区。
- 为需要使用其工具的对话启用该服务。
Desktop only,通过 STDIO。 STDIO 服务会启动本地进程,因此需要 SourceWeft 桌面宿主。
其他 MCP 客户端
参照 仓库 中的启动说明。
README
HyperMarrow MCP Server
Local-first AI memory layer for the Model Context Protocol.
hypermarrow-mcp lets any MCP-compatible client read and write your long-term memory:
record_context– remember a decision, fact, or preferencerecall_memory– retrieve the most relevant past contextconsolidate– merge duplicates and age out stale entriesfile_anchor– map a short name to a local file path
All memory lives under ~/.hypermarrow/memory.json on your own machine. Nothing is sent to the cloud unless you explicitly set HYPERMARROW_ENDPOINT to your own backend.
Install
Or add to your MCP client config:
Product
- Homepage: https://hm.qianshi.cool/
- Company: 千视科技 (qianshi.cool)
Privacy
Memory data is stored locally. The server only talks to the client over stdio and, optionally, to a user-configured HYPERMARROW_ENDPOINT. No telemetry, no cloud sync by default.
来源:README.md,提交 5823beb
工具
0版本历史
1- v0.1.1最新Sep 26, 2026
评分
已满足适用检查项的 50%
该评分衡量此收录条目的完整程度,依据注册中心条目、端点与公开来源计算得出。它不是对服务器本身的评价,也不表示服务器安全或当前可用:可连通性是带日期的检查结果,评分也不包含安装量或用户评价。
- 近 30 天内可连通25 分
请保持端点能够响应 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探测一次。
- 已声明认证方式10 分
请在注册中心条目中声明凭据请求头,或保持端点能够响应探测,以便判定其认证方式。
- 已列出工具15 分
请让服务器在无凭据时响应 tools/list,或发布可在沙箱中无凭据启动的软件包。
- 描述必需15 分
- 图标10 分
- 文档15 分
- 许可证10 分