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Copilot Memory MCP

Registre officiel Données et bases de données

Persistent semantic memory for AI agents using local ChromaDB vector search. No cloud required.

Code source Documentation

Installation

Ajoutez ceci à la configuration MCP de votre client (Claude Desktop : claude_desktop_config.json ; Cursor : .cursor/mcp.json ; VS Code et les autres utilisent la même forme « mcpServers »).

OCI package ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0
Claude Code 
claude mcp add copilot-memory-mcp -- docker run -i --rm ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0
Configuration JSON (Claude Desktop, Cursor, VS Code) 
{
    "mcpServers": {
        "copilot-memory-mcp": {
            "command": "docker",
            "args": [
                "run",
                "-i",
                "--rm",
                "ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0"
            ]
        }
    }
}

Documentation

Tirée du README du projet sur GitHub, actualisée chaque semaine. Les liens ouvrent GitHub.

Sommaire
  1. copilot-memory-mcp
  2. Why this exists
  3. Quick start
  4. MCP tools
  5. Copilot instructions & agents (examples)
  6. Architecture
  7. Project layout
  8. Development
  9. Environment variables
  10. License

copilot-memory-mcp

Persistent semantic memory for GitHub Copilot in VS Code.

A local MCP server that gives Copilot durable, project-scoped memory across sessions. Memories are stored in an embedded ChromaDB vector database with all-MiniLM-L6-v2 embeddings, enabling semantic retrieval (RAG). Everything runs in a single Docker container — no cloud services required.

Why this exists

Copilot starts every session with a blank slate. This MCP server gives it a persistent, searchable knowledge base so decisions, conventions, and context carry over between sessions — all running locally in Docker.

Quick start

docker compose up -d

The server starts on http://localhost:8000/sse.

The .vscode/mcp.json already points Copilot at the server — no further VS Code configuration needed.

A sample config is provided in examples/vscode/mcp.json. Copy it to your project's .vscode/mcp.json.

MCP tools

ToolDescription
create_memoryStore a new memory with title, content, optional project scope and tags
search_memoriesSemantic vector search; filter by project and/or tags
update_memoryUpdate an existing memory by ID; re-embeds on change
delete_memoryPermanently delete a memory by ID
list_memoriesBrowse memories with pagination (lightweight, no content)

Copilot instructions & agents (examples)

Ready-to-use examples are in examples/. Copy the relevant file(s) into the root or .github/ of your own project.

FileConsumed by
AGENTS.mdOpenAI Codex, Claude Code, and most agent runtimes
CLAUDE.mdClaude Code (claude CLI)
.cursorrulesCursor (legacy format, project-root)
.cursor/rules/memory-tools.mdcCursor (modern per-rule format)
.github/copilot-instructions.mdGitHub Copilot in VS Code
.github/prompts/save-memory.prompt.mdVS Code /save-memory prompt
.github/prompts/recall-memory.prompt.mdVS Code /recall-memory prompt
.github/agents/memory.mdVS Code @memory custom agent mode

Architecture

VS Code / Copilot
      │  MCP HTTP/SSE (port 8000)
      ▼
┌─────────────────────────────────┐
│  Docker Container               │
│                                 │
│  FastMCP Server (port 8000)     │
│    └── 5 MCP tools              │
│                                 │
│  sentence-transformers          │
│    └── all-MiniLM-L6-v2        │
│        (384-dim embeddings)     │
│                                 │
│  ChromaDB (embedded)            │
│    └── collection "memories"   │
└──────────┬──────────────────────┘
           │ Docker named volume
           ▼
    /data/chroma  (persisted DB)

Project layout

copilot-memory-mcp/
├── app/
│   ├── main.py              # FastMCP server, tool registration
│   ├── memory_store.py      # ChromaDB wrapper (CRUD + search)
│   ├── embeddings.py        # sentence-transformers loader + encode()
│   └── tools/
│       ├── create_memory.py
│       ├── search_memories.py
│       ├── update_memory.py
│       ├── delete_memory.py
│       └── list_memories.py
├── tests/
│   ├── test_memory_store.py
│   └── test_tools.py
├── Dockerfile
├── docker-compose.yml
└── pyproject.toml

Development

Install dependencies
pip install -e ".[dev]"
Run tests
pytest

Tests use an ephemeral in-memory ChromaDB and a mocked embedding function — no Docker, no model download required.

Run the server locally (no Docker)
pip install -e .
PYTHONPATH=. python app/main.py

Environment variables

VariableDefaultDescription
SENTENCE_TRANSFORMERS_HOME/app/modelsModel cache directory
CHROMA_PATH/data/chromaChromaDB persistence path
PORT8000HTTP server port

Copy .env.example to .env and adjust if needed.

License

MIT — see LICENSE.

Questions fréquentes

Qu'est-ce que Copilot Memory MCP ?

Persistent semantic memory for AI agents using local ChromaDB vector search. No cloud required.

Comment installer Copilot Memory MCP ?

Il s'exécute sur votre machine. Dans Claude Code : claude mcp add copilot-memory-mcp -- docker run -i --rm ghcr.io/labforgedev/copilot-memory-mcp:1.0.0. Pour les autres clients, collez la configuration JSON de cette page dans leurs réglages MCP.

Faut-il une clé API pour Copilot Memory MCP ?

Son entrée au registre n'indique aucune clé ni secret obligatoire. Certaines fonctions peuvent tout de même demander un compte auprès du service auquel il se connecte.

Copilot Memory MCP est-il open source ?

Oui. Son code est sur GitHub sous licence MIT.

Qui maintient Copilot Memory MCP ?

Il est publié par LabForgeDev. AI.tn le référence sans le maintenir ni le recommander.

Issu du registre MCP officiel. Être listé n'est pas une recommandation : vérifiez le code et les permissions d'un serveur avant de lui donner accès à vos données.