Best Memory MCP Servers in 2026
By default every agent conversation starts from zero. Memory MCP servers persist facts, preferences, and project context across sessions — from the official knowledge-graph server to vector-store-backed options with semantic recall.
The trade-off to compare below: simple file-based stores are transparent and easy to inspect, while embedding-based retrieval scales better but is harder to audit. Each detail page describes the storage model.
高性能コードインテリジェンスMCPサーバー。コードベースを永続的な知識グラフにインデックス化し、平均リポジトリはミリ秒単位です。158言語、サブmsクエリ、トークン数が99%少なくなります。
AIエージェントパイプライン(LangGraph、CrewAI、AutoGen)およびClaude向けのオープンソース永続メモリ。REST API + ナレッジグラフ + 自律統合。
AIトレーディングエージェント向けの意思決定監査トレイル+永続メモリ。結果加重リコール、改ざん防止SHA-256チェーン(RFC 3161アンカリング付き)、20のMCPツール。
MCPエージェント向けの軽量でロールバック可能かつ視覚的な長期記憶サーバー。ベクターRAGと健忘症にさよならを告げましょう。
リモートメモリバンク管理のためのモデルコンテキストプロトコル(MCP)サーバー実装で、Cline Memory Bankに触発されています。
AIコーディングエージェント向けのgitネイティブ永続メモリ。Google OKF v0.2を実装し、300μs未満のメモリ内BM25検索、組み込みMCPサーバー、プログレッシブ開示を可能にしています。
AIエージェント向けの生物学的動機によるメモリ。崩壊、検索強化、統合。ランタイムデップスゼロ、SQLite、MCP。TypeSafeのJevリランクャによるベンチマーク検索。
atomicstrata/atomicmemoryは、https://github.com/atomicstrata/atomicmemory.からインポートされたMCPサーバー候補です。
lyellr88/marm-memoryは、https://github.com/lyellr88/marm-memory.からインポートされたMCPサーバー候補です。
chemiguel23/memorymeshは、https://github.com/chemiguel23/memorymesh.からインポートされたMCPサーバー候補です。
Win4R/Codebase-memory-MCP-proは、https://github.com/win4r/codebase-memory-mcp-pro.からインポートされたMCPサーバー候補です。
supermemoryai/install-mcp は、https://github.com/supermemoryai/install-mcp. からインポートされたMCPサーバー候補です。
FAQ
What does a memory server actually store?
Whatever the agent decides to record: user preferences, project conventions, decisions made in earlier sessions. The official server uses an entity-relation knowledge graph; alternatives use key-value or vector stores.
Where does the data live?
Almost all options below store locally — a JSON file or a local database. Check the detail page if you want the memory shared across machines; that usually means pointing the server at a hosted store.
Can memory leak between projects?
Yes, if you run one global memory store. A practical pattern is one memory server instance per project, configured with a project-specific storage path in each workspace's MCP config.