
Hypermarrow Mcp
io.github.qianqiuwanzi由 GitHub 帳號 qianqiuwanzi 發布v0.1.1更新於 Oct 24, 2026
Local-first AI memory MCP server. Record, recall and consolidate memory on your own machine.
發布方自己的服務:口播视频自动剪辑 MCP
概覽
本地優先的 AI 記憶伺服器,讓助理在自己的電腦上記錄、檢索並整理長期上下文。
- 可以做什麼
- 把決策、事實與偏好記錄成持久記憶項目,並在需要時取回最相關的過往上下文。整理已存的記憶,合併重複項目並淘汰過時內容。把簡短名稱對應到本機檔案路徑,方便助理以錨點引用檔案。
- 適用情境
- 適合希望助理跨工作階段保留上下文、又不想依賴雲端記憶服務的情境,例如在單一台桌上型電腦上記住專案決策、偏好或檔案位置。
- 執行需求
- 以本機 stdio 程序執行,透過 npx 從 npm 套件 hypermarrow-mcp 啟動,需要 Node.js。記憶會寫入使用者家目錄下的 JSON 檔案。可選擇設定 HYPERMARROW_ENDPOINT 指向自建後端。
安裝
在 SourceWeft 中
- 開啟 儀表板中的 Hypermarrow Mcp,將其新增到工作區。
- 為需要使用其工具的對話啟用該服務。
Desktop only,透過 STDIO。 STDIO 服務會啟動本機處理程序,因此需要 SourceWeft 桌面主機。
其他 MCP 客戶端
參照 儲存庫 中的啟動說明。
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.
來源:README.md,提交 5823beb
工具
0版本歷史
1- v0.1.1最新Sep 26, 2026
評分
已滿足適用檢查項的 50%
該評分衡量此收錄條目的完整程度,依據註冊中心條目、端點與公開來源計算得出。它不是對伺服器本身的評價,也不表示伺服器安全或目前可用:可連通性是帶日期的檢查結果,評分也不包含安裝量或使用者評價。
- 近 30 天內可連通25 分
請保持端點能夠回應 MCP 握手;SourceWeft 每 30 天探測一次。
- 已宣告認證方式10 分
請在註冊中心條目中宣告憑證請求標頭,或保持端點能夠回應探測,以便判定其認證方式。
- 已列出工具15 分
請讓伺服器在無憑證時回應 tools/list,或發布可在沙箱中無憑證啟動的軟體包。
- 描述必需15 分
- 圖示10 分
- 文件15 分
- 授權條款10 分