プロトタイプ · プレビュー版：公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説
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Directory

作者：Patherasバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名com.anots/directory

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Discover and query every business on ANOTS — search, ask, or find-and-ask over MCP.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック：1項目中1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

どのアプリを使っていますか？

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます：

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.anots.com/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http directory https://api.anots.com/mcp

Cursorで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "directory": {
      "url": "https://api.anots.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

VS Codeで開く

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "directory": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.anots.com/mcp"
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

ChatGPTがつなげるのは、インターネット上のサーバーだけです：

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す（プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります）
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.anots.com/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名はドメイン anots.com で確認済みです（レジストリがドメインの所有を確認しています）

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの5688件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5688件のうち18%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの5688件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

Directoryは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか？

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

今もメンテナンスされていますか？

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（1.0.0）がレジストリに届いたのは5 か月前です。

どのアプリで使えますか？

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ（開発者モードのChatGPTなど）でも使えます。

代わりに使えるものは？

同じカテゴリには：Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方：↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱：レビュー · チェック · 利用状況i更新＝最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

作者：upstash広く使われている↓ 97.3万/週★ 6.4万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも
インストール

Codebase Memory

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

作者：DeusData広く使われている↓ 1.8万/週★ 4.8万22 日前更新

パソコンで動く
インストール

Exa

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

作者：exa-labs成長中★ 52132 か月前更新

クラウドで動く✓ exa.ai
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

TCAM Memory System

Resilient 4-Layer Memory Architecture for TCAM v1.4 (Triadic Cognitive Augmentation Model)

Overview

The TCAM Memory System implements a fault-tolerant memory architecture where each layer operates independently, ensuring that system failures in one layer do not cascade to others. Memory operations are handled by a dedicated Memory Service running on Qwen 3.5 9B (local LLM).

Architecture

Four Independent Layers
  • L1: Chronicle - Immutable historical record (file system, markdown)
  • L2: Active Stream - Volatile working memory (Cloud LLM context + Redis)
  • L3: Hive Mind - Semantic memory (Qdrant vector DB + Mem0)
  • L4: Agent Codex - Personal knowledge base (file system, markdown)
Memory Service

Dedicated process running on Qwen 3.5 9B for:

  • Truth extraction from dialogue
  • Chronicle inscription
  • Hive Mind indexing
  • Agent Codex updates
  • Sleeping cycle orchestration

Technology Stack

  • TypeScript/Node.js - Core implementation
  • Qwen 3.5 9B - Local LLM for memory operations
  • Mem0 - Automatic fact extraction
  • Qdrant - Vector database for semantic search
  • Redis - Fast state persistence (LangGraph checkpointer)
  • LangGraph - Multi-agent orchestration
  • Jest - Testing framework
  • fast-check - Property-based testing

Project Structure

.

├── src/ # Source code ├── tests/ # Test files ├── data/ # Chronicle storage ├── codex/ # Agent Codex (L4) ├── docs/ # Documentation └── .kiro/specs/ # Specification documents

Getting Started

Prerequisites
  • Node.js 18+
  • Ollama (for Qwen 3.5 9B)
  • Docker (for Qdrant and Redis)
Installation
# Install dependencies

npm install --legacy-peer-deps

Pull Qwen 3.5 9B model

ollama pull qwen2.5:9b-instruct-q4_K_M

Pull embedding model

ollama pull nomic-embed-text

Start Qdrant (using setup script)

Windows PowerShell:

.\scripts\setup-qdrant.ps1

Linux/Mac:

bash scripts/setup-qdrant.sh

Or manually with Docker:

docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant

Start Redis

docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis

Build and install globally

npm run build npm install -g . --legacy-peer-deps

CLI Usage
# Interactive main menu

anots

Real-time monitoring dashboard (Terminal UI)

anots dashboard

Chat with Axiom (TCAM Node C)

anots axiom

Start MCP server (19 tools for IDE integration)

anots mcp:start

Start REST API server

anots api:start

Start API with Axiom chat endpoint

anots api:start --axiom

Search memory

anots memory:search "your query"

Import conversation (JSON/Markdown)

anots import conversation.json --type general

System status

anots status

Configuration wizard

anots setup

Show all commands

anots --help

Dashboard Features

The Terminal UI dashboard (anots dashboard) provides:

  • Real-time memory layer health monitoring
  • System statistics (chapters, sessions, memories)
  • Activity log with timestamps
  • Keyboard shortcuts (F1-F3, R, Q)
  • Auto-refresh every 2 seconds
  • Cyberpunk aesthetic with 90s BBS vibes
Verify Setup
# Check Qdrant

curl http://localhost:6333/health

Check Redis

redis-cli ping

Check Ollama

ollama list

Development
# Build

npm run build

Run tests

npm test

Run tests with coverage

npm run test:coverage

Lint

npm run lint

Format code

npm run format

Importing Conversations

Import large conversation files into the ANOTS memory system:

# Import Ubik conversation

npm run import -- data/import/conversation.json --type ubik

Import Axiom conversation

npm run import -- data/import/conversation.md --type axiom

Preview import without writing (dry run)

npm run import -- data/import/conversation.json --dry-run

Custom chunk size (messages per chapter)

npm run import -- data/import/large-file.json --type ubik --chunk-size 100

What Gets Imported
  1. Chronicle: Conversation history in chapters
  2. Hive Mind: Semantic indexing for search
  3. Codex: Extracted truths and insights

See data/import/README.md for detailed documentation and examples.

Specification

See .kiro/specs/memory-system/ for complete specification:

  • requirements.md - Functional requirements
  • design.md - Technical design
  • tasks.md - Implementation tasks

License

MIT

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