Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Brainz

von brownmatter.aiVersion 0.1.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registryai.brownmatter/brainz

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Shared product-knowledge graph for AI agent fleets — vault tools + agent self-signup over MCP.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis
  • Das musst du eintragen: Authorization

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http brainz https://brainz.brownmatter.ai/mcp --header 'Authorization: your-value'

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "brainz": {
      "url": "https://brainz.brownmatter.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "brainz": {
      "type": "http",
      "url": "https://brainz.brownmatter.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Diese Adresse braucht einen Schlüssel in einem Header der Anfrage, und das Menü zum Hinzufügen von Connectors kann ihn nicht setzen. Nutze stattdessen Claude Code, Cursor oder VS Code.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Werte, die du selbst einträgst

  • Authorization geheim HTTP header
    Bearer bz_... vault API key (optional: clients that support MCP OAuth sign in instead). Without it, tools/list works and every tool call answers with an OAuth 401 challenge.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 7. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.

  • search_concepts

    Search the product knowledge vault by free-text query. Useful when you need product knowledge but don't yet know which concept ids exist. Returns ranked hits (id, title, type, score, snippet) only; get_concept returns one full note and get_context an assembled briefing. An empty

  • get_concept

    Fetch one concept by exact id: full markdown body, metadata, and its direct graph neighbors (each with the relation that connects it). Use after search_concepts or when another note wiki-links an id you need in full. The neighbors list tells you what to fetch next. If you don't k

  • get_related

    Walk the knowledge graph outward from a concept and return everything within `depth` hops, with distance and the edge path that reached it. Use to map the blast radius before changing a feature (what depends on it, what constrains it, which decisions apply) or to discover structu

  • get_context

    Assemble a markdown briefing of the concepts most relevant to a query and/or explicit ids, expanded through the graph and trimmed to a token budget. The briefing is self-contained, so it can be handed to another agent or pasted into a prompt as-is. The final JSON line reports whi

  • upsert_concept

    Write a concept note into the vault (creates or overwrites the markdown file, then reindexes it). Use to capture new product knowledge discovered during a task — a decision made, a constraint hit, a pattern adopted — so future agents can find it. Omit `id` to derive a slug from t

  • delete_concept

    Remove a concept from the vault and all of its outgoing edges. Use to clear a note that is wrong, obsolete, or junk (e.g. a probe or test node that shouldn't be in the graph). Idempotent: deleting an id that doesn't exist is a no-op success (deleted:false), not an error. Deletion

  • link_concepts

    Add a typed, directed edge between two existing concepts by editing the `from` note's frontmatter (e.g. lead-scoring depends_on contact-model). Use when you notice a relationship the vault is missing. Both concepts should already exist; use upsert_concept first if not.

  • list_concepts

    Enumerate concept metadata (no bodies), optionally filtered by product, type, or a single tag. Use to get the lay of the land in an unfamiliar vault, to audit what exists (e.g. all decisions for a product), or when search vocabulary isn't matching. For content, follow up with get

  • vault_stats

    Summarize the vault: counts of concepts and edges, the products and tags in use, a breakdown by concept type, and whether semantic search is available. Useful for gauging how much knowledge is here and which product/tag filters exist.

  • onboard

    Index an existing product's codebase into this vault. {action: "start"} returns the onboarding playbook: a method for surveying the codebase and recording its product knowledge (domains, features, stories, specs, workflows, decisions, constraints) as concepts via upsert_concept,

  • sync

    Re-index an onboarded vault after the code changes (drift). {action: "start"} returns the sync playbook: the vault's last_synced_at, a coverage map over the concepts' code_areas, and a method for re-indexing only what changed (you run git — Brainz can't read the repo — and pass b

  • dream

    Dreaming: a scheduled consolidation sweep over this vault. Light stages what changed since the last dream (near-duplicate concepts, finished task outcomes, hygiene counts); REM asks an LLM for proposals; deep applies the ones that pass threshold gates: merges duplicates (edges re

  • list_tasks

    List the vault's work pile: `task`-type concepts with their lifecycle (open/taken/done), oldest first, including who has taken each one (takenBy). Filter by taskStatus or by the domain the tasks are part_of. Read-only; take_task is what claims a task.

  • take_task

    Claim a task and get its briefing in one call. Pass an `id` to claim a specific task, or omit it to claim the next open task (oldest open by createdAt then id). Atomically flips the task to "taken" and records takenBy/takenAt; errors if it's already taken or done. Returns the tas

  • complete_task

    Mark a task done. Sets taskStatus=done + doneAt and appends `outcome` to the task body as an Outcome section. The result carries a one-line `reminder` that the rest of the graph is not updated automatically.

  • create_task

    Turn a finding into first-class work: creates a `task`-type concept with taskStatus=open and the given relations — part_of a domain, `realizes` stories/features, `governed_by` specs — plus codeAreas pointing at where the work lands. Use when you discover work that isn't reflected

  • create_vault

    Create a new, empty vault owned by you and add it to this connection. Returns the new vault and the vaults this connection can now use. Once a connection covers more than one vault, every vault tool takes a `vault` argument (a slug or id) and list_vaults lists the vaults. Each ac

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 10. Nov. 2026

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Die Registry nennt kein Quell-Repo, deshalb können wir den Herausgeber (brownmatter.ai) nicht dem Code zuordnen

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • ✓ Bestanden

    Endpunkt antwortet

    Antwort in 425 ms (HTTP 200)

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Keine Anmeldung nötig

  • ✓ Bestanden

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Wir haben 17 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 5850 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 75 % der anderen 5850 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 41 % der anderen 5850 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Brainz sicher?

Er hat 2 von 3 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Das musst du eintragen: Authorization

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam vor 12 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

Up-to-date docs for AI agents

von upstashWeit verbreitet↓ 972.664/Wo.★ 64.224Aktualisiert gestern

Computer oder Cloud

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

von DeusDataWeit verbreitet↓ 17.962/Wo.★ 48.148Aktualisiert vor 24 Tagen

Läuft auf deinem Computer

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

von exa-labsWeit verbreitet★ 5213Aktualisiert vor 2 Monaten

Läuft in der Cloud✓ exa.ai

README vom Entwickler

Keine README im Repo gefunden

PopNx fragen