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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Cortex RMCP

作者:jmagar版本 3.9.1i★ 4 (星标属于其他仓库)i在你的电脑上运行
注册名称ai.dinglebear/cortex-rmcp

安装方法

What it does

Rust MCP server for homelab logs, syslog, Docker logs, FTS search, and AI transcript correlation.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key Needs CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN
  • Category 开发者工具

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/3 项检查 · 在你的电脑上运行

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Cortex RMCP 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 Cortex RMCP 网站 ↗

  3. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  4. 粘贴这些设置并保存文件

    正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 退出 Claude 再重新打开

  6. 试一试

    用 Cortex RMCP 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Cortex RMCP,或回答中出现 Cortex RMCP 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Cortex RMCP

Cortex RMCP 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Cortex RMCP 的应用

  • 需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)
  • 需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

B · 开发者工具 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Cortex RMCP 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 Cortex RMCP 网站 ↗

  3. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  4. 粘贴这条命令并按 Enter

    正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

    按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Cortex RMCP 在列表中并显示已连接

  6. 试一试

    用 Cortex RMCP 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Cortex RMCP,或回答中出现 Cortex RMCP 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Cortex RMCP 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 Cortex RMCP 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 Cursor

    正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

  4. 填写你的密钥

    在 Cortex RMCP 的设置中,CORTEX_HOME, CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN, CORTEX_RMCP_VERSION, CORTEX_RMCP_REPO, CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL, RUST_LOG 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 Cortex RMCP 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Cortex RMCP,或回答中出现 Cortex RMCP 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要 Cortex RMCP 的密钥(在开发者网站创建) · 需要先在电脑上安装 Node.js(只需一次)

  1. 安装 Node.js

    只需一次,所有需要 Node.js 的服务器都能用

    打开 Node.js 下载页 ↗

  2. 注册并创建 Cortex RMCP 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    打开 Cortex RMCP 网站 ↗

  3. 点击这个按钮打开 VS Code

    正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

  4. 填写你的密钥

    在 Cortex RMCP 的设置中,CORTEX_HOME, CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN, CORTEX_RMCP_VERSION, CORTEX_RMCP_REPO, CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL, RUST_LOG 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  5. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  6. 试一试

    用 Cortex RMCP 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Cortex RMCP,或回答中出现 Cortex RMCP 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Cortex RMCP 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

VS Code (mcp.json)

正在检查命令 · 通过后才会显示复制按钮

需要你填写的值

  • CORTEX_HOME env
    Optional Cortex home directory containing configuration and local SQLite data.
  • CORTEX_TOKEN 机密 env
    Optional bearer token for Cortex MCP HTTP mode; also used by some shared configs.
  • CORTEX_API_TOKEN 机密 env
    Bearer token for Cortex REST API routes when running daemon/API mode.
  • CORTEX_RMCP_VERSION env
    Optional GitHub release tag override for the downloaded Cortex binary.
  • CORTEX_RMCP_REPO env
    Optional GitHub owner/repo override for release asset downloads.
  • CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL env
    Optional release download base URL override.
  • RUST_LOG env
    Tracing filter for Cortex logs.

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。

一览

GitHub 星标i
4 (星标属于其他仓库)
此条目指向他人的仓库,因此星标不计入排名
每周下载量i
不在 npm/PyPI 上
已验证域名
✓ dinglebear.ai
许可证i
AGPL-3.0
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
3.9.1
发布到注册中心i
2026年7月12日
代码最后更新i
2026年11月9日
作者
jmagar
软件包
npm: cortex-rmcp
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月13日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(dinglebear.ai)不是仓库所有者(dinglebear-ai);可能是其他人代为上架的

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于4天前

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 AGPL-3.0

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

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此处内容由用户撰写,不代表 PopNx 团队。

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与“开发者工具”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 5822 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5822 个服务器的 20% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5822 个服务器的 44%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Cortex RMCP 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 2 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

你需要填写:CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于4天前,最新版本(3.9.1)于4个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 Node.js。

有什么可以替代它?

同一分类中有:REA, GitHub, Serena MCP: the IDE for your agent

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

REA

Reverse engineer anything from your terminal or agent with one CLI and MCP server.

作者:morluto广泛使用↓ 38.9万/周★ 45.3万昨天更新

在你的电脑上运行

GitHub

Connect AI assistants to GitHub - manage repos, issues, PRs, and workflows through natural language.

作者:github广泛使用★ 3.4万10天前更新

电脑或云端

Serena MCP: the IDE for your agent

A powerful toolkit for coding, providing semantic retrieval and editing capabilities.

作者:oraios广泛使用↓ 3.5万/周★ 3.1万6个月前更新

在你的电脑上运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Cortex

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

It collects logs and operational evidence, stores them in SQLite with FTS5 search, and exposes one shared intelligence layer through CLI, REST, MCP, and a bundled browser workspace.

Cortex began as a syslog receiver. It now covers network logs, Docker, managed files, OpenTelemetry logs, metrics, and traces, host heartbeats, fleet inventory, shell and agent activity, and Claude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity transcripts. It correlates those sources into timelines, incidents, and an evidence-backed topology graph without making the graph a second source of truth.

At a glance

AreaWhat Cortex provides
IngestUDP/TCP syslog, OTLP/HTTP logs, metrics, and traces, Docker logs and events, managed file tails, host heartbeats, AI transcripts, shell history, agent command records, and fleet inventory
StorageSQLite in WAL mode, FTS5 full-text search, bounded metadata, retention, storage budgets, maintenance jobs, checkpoints, and 63 sequential schema migrations
InvestigationSearch, filtering, context, timelines, patterns, anomaly comparison, cross-source correlation, recurring error signatures, deterministic incident bundles, and graph explanations
Fleet intelligenceSSH and API inventory collectors, host state, service topology, container and route relationships, redacted evidence, and rebuildable graph projections
AI operationsClaude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity session indexing; skill, MCP, and hook event extraction where each provider exposes them; incident clustering; and guarded local LLM assessments
InterfacesNative CLI, one action-dispatched MCP tool, authenticated REST APIs, MCP prompts and resources, an MCP Apps search widget, and a bundled investigation workspace
OperationsSetup and repair, diagnostics, Compose control, backup, integrity checks, WAL checkpoints, vacuum, update workflows, agents, and health endpoints

[!IMPORTANT]

Cortex is designed for a trusted homelab or small private fleet. It is not a clustered log warehouse, a general-purpose SIEM, or a safe place to expose unauthenticated administrative surfaces to the public internet.

Contents

  • Quick start
  • How Cortex is built
  • Ingestion
  • Investigation and intelligence
  • Fleet inventory and graph
  • AI session intelligence
  • Alerts and notifications
  • Interfaces
  • Configuration
  • Authentication and trust boundaries
  • Storage and maintenance
  • Deployment and distribution
  • Operations
  • Development and verification
  • Documentation
  • Current boundaries
  • License

Quick start

Install the CLI

The first-class guided path is:

npx skills add dinglebear-ai/cortex --skill install-cortex

Start a fresh agent task and invoke $install-cortex. It chooses server or client-only role, delegates to the canonical installer/setup engine, configures auth/network/storage, and verifies the live client connection.

The npm launcher remains the fastest manual path for local CLI and stdio MCP use:

npx -y @dinglebear/cortex --help

npx -y @dinglebear/cortex mcp

Install it permanently with:

npm install --global @dinglebear/cortex

cortex --version

The launcher requires Node.js 18 or newer. It downloads a checksum-verified native release binary for Linux x64, Linux ARM64, macOS ARM64, or Windows x64.

Build from source with the current stable Rust toolchain:

git clone https://github.com/dinglebear-ai/cortex.git

cd cortex mise install # optional, but pins the repository tools just build ./.cache/cargo/debug/cortex --version

Start a local server

The full daemon starts UDP and TCP syslog receivers plus the shared HTTP server. Use separate MCP and REST tokens:

mkdir -p "$HOME/.cortex/data"

export CORTEX_DB_PATH="$HOME/.cortex/data/cortex.db" export CORTEX_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)" export CORTEX_API_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"

cortex serve mcp

Defaults:

  • Syslog: 0.0.0.0:1514 over UDP and TCP
  • HTTP: 127.0.0.1:3100
  • MCP: http://127.0.0.1:3100/mcp
  • REST: http://127.0.0.1:3100/api/*
  • Investigation workspace: http://127.0.0.1:3100/app

Verify it from another terminal:

curl -fsS http://127.0.0.1:3100/health

logger -n 127.0.0.1 -P 1514 --tcp "cortex quickstart from $(hostname)"

export CORTEX_API_TOKEN="the-same-api-token" cortex tail --limit 10

For a managed local deployment, cortex setup repair creates or repairs the Cortex home, Compose assets, data paths, and missing 64-character MCP and REST tokens without replacing existing token values.

Connect an MCP client

Query-only stdio mode reads the configured local database and starts no network listeners:

{

"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "cortex-rmcp", "mcp"], "env": { "CORTEX_DB_PATH": "/absolute/path/to/cortex.db" } } } }

Streamable HTTP mode connects to the persistent daemon:

{

"mcpServers": { "cortex": { "url": "http://127.0.0.1:3100/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-cortex-token" } } } }

A useful first call is:

{"action":"status"}

Then narrow the investigation with tail, errors, search, timeline, or context before using broader analysis operations.

How Cortex is built

Cortex is one Rust binary with multiple operating modes. The same application and service layer backs the CLI, REST handlers, and MCP handlers, so validation, limits, identity resolution, redaction, and business rules do not belong to one transport alone.

                         INGESTION

Syslog UDP/TCP OTLP signals Docker agent / pull Managed file tails Heartbeats Claude / Codex / Gemini / Antigravity Shell history Agent commands Fleet inventory \ | / \ | / +---- bounded parsing and enrichment ----+ | scrub, normalize, batch | SQLite WAL + FTS5 | +----------------+----------------+ | | authoritative records derived accelerators logs, heartbeats, rollups, signatures, inventory, sessions graph projections | | +----------------+----------------+ | shared service layer | CLI REST MCP Web workspace

The daemon supervises its receivers and background services with cooperative cancellation. Shutdown drains HTTP requests, gives maintenance tasks 10 seconds to finish before abort-and-join, gives ingest 5 seconds to flush, and then attempts a WAL checkpoint. Already-running blocking SQLite calls cannot be cancelled by Tokio.

Background services include:

  • Retention and storage-budget enforcement
  • WAL and FTS maintenance
  • Docker ingest supervision
  • File-tail supervision
  • Error-signature scanning
  • Notification evaluation, dispatch, and digest scheduling
  • Inventory refresh and backfill
  • Graph projection refresh
  • AI-session and timeline rollups
  • Database optimization and maintenance jobs

Heavy analytical reads and maintenance jobs have separate concurrency controls so one expensive investigation cannot starve the ingest path.

Ingestion

All log-like sources are normalized into the same durable log model, enriched where safe, scrubbed where configured, and written through bounded batch paths.

Syslog over UDP and TCP

Cortex listens on the same configurable port for UDP and TCP syslog. It parses common RFC 3164 and RFC 5424 shapes, preserves the raw frame, records sender identity, normalizes severity and facility, and enriches known application formats.

Relevant defaults:

  • Bind: 0.0.0.0:1514
  • Maximum message: 8 KiB
  • Maximum concurrent TCP connections: 512
  • TCP idle timeout: 300 seconds
  • Writer batch: 100 records or 500 ms
  • Write queue capacity: 10,000 records

Syslog has no application-layer authentication. Restrict senders with network controls and CORTEX_ALLOWED_SOURCE_CIDRS when the listener is reachable beyond a trusted network.

Built-in enrichment recognizes useful signals from AdGuard, Authelia, Docker lifecycle events, fail2ban, Linux kernel and OOM events, SWAG, reverse-proxy logs, and host-local Cortex Docker agent metadata. Source gates can restrict enrichment that would otherwise trust a marker inside an unauthenticated syslog body.

OpenTelemetry ingestion

Cortex accepts protobuf OTLP/HTTP export requests on the shared HTTP listener. Logs use POST /v1/logs with a 4 MiB body limit and flow through the normal writer. Metrics use POST /v1/metrics and traces use POST /v1/traces, each with an 8 MiB body limit and dedicated storage. Metric requests admit at most 5,000 points and also enforce a bounded normalized payload budget.

Current OTLP scope is intentionally narrow:

  • Logs, traces, and metrics over HTTP/protobuf are supported.
  • OTLP/gRPC is not implemented.

All three OTLP endpoints authenticate with `CORTEX_TOKEN` — the same static MCP bearer token that guards POST /mcp, read from the managed ~/.cortex/.env on a deployed host. It is not CORTEX_API_TOKEN (REST /api/*) and not CORTEX_API_ADMIN_TOKEN. Loopback and trusted-gateway policies skip the check. An OAuth-only deployment with no static token denies OTLP outright, because machine exporters have no OAuth flow — so a non-loopback OAuth-only OTLP exposure is rejected at startup unless CORTEX_TOKEN is set.

Docker logs and events

Cortex supports two Docker collection paths:

  1. Host-local agent, the preferred multi-host path. The host-local cortex agent reads the local Docker socket, converts logs and lifecycle events into bounded records, and forwards them to the server without changing Docker's daemon logging driver.
  2. Central pull compatibility mode, an optional server-side collector for explicitly configured Docker Engine or docker-socket-proxy HTTP endpoints. It records per-container checkpoints and reconnects with bounded exponential backoff.

Central pull is disabled by default. The CORTEX_DOCKER_HOSTS shorthand expands hosts into insecure http://host:2375 endpoints and should only be used on a tightly controlled private network. A hosts file supports explicit base URLs and safer endpoint configuration.

Managed file tails

Managed file-tail sources are persisted in a registry and supervised by the daemon. Add, remove, list, and inspect sources through the CLI, REST, or the file_tails MCP admin action.

The path policy rejects unsafe targets, including paths outside configured roots, symlink escap

只显示了开头部分;其余内容请在仓库中阅读