Hicortex — AI Fleet Memory

Name: Hicortex — AI Fleet Memory
Author: gamaze-labs

作者：gamaze-labsバージョン 0.25.0i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.gamaze-labs/hicortex

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Shared fleet memory for AI agents: nightly self-correction, recall every prompt (supported agents).

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i初期↓ 404/週 · ★ –

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: パソコンで動く
トランスポート: stdio
カテゴリ: 検索・AIの記憶
入力が必要なもの：HICORTEX_AUTH_TOKEN

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
あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
自分で入力するもの： HICORTEX_AUTH_TOKEN, HICORTEX_SERVER_URL

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）

どのアプリを使っていますか？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "hicortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add hicortex --env HICORTEX_AUTH_TOKEN=your-value --env HICORTEX_SERVER_URL=your-value -- npx -y @gamaze/hicortex

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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": {
    "hicortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "hicortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

これはパソコンで動くサーバーですが、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。ほかのアプリを選んでください。

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。

自分で入力する値

HICORTEX_AUTH_TOKEN 秘密 env
Bearer token for a remote Hicortex server (server prints it via `hicortex status`). Optional — a local server needs no token.
HICORTEX_SERVER_URL env
URL of a remote Hicortex server (e.g. https://your-server:8787). Optional — omit for a local server on this machine.

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

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

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9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、リポジトリを所有するGitHubアカウント gamaze-labs で確認済みです
… 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
– 対象外
エンドポイントが応答する
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
– 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
… 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

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5749件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの5749件のうち78%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5749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

Hicortex — AI Fleet Memory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？

入力が必要なもの：HICORTEX_AUTH_TOKEN

パソコンで動きますか、それともクラウドですか？

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません（サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます）。

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（0.25.0）がレジストリに届いたのは11 日前です。

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。パソコンにNode.jsも必要です。

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★ 6.4万3 日前更新

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★ 4.8万23 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広く使われている★ 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。

Hicortex — AI Fleet Memory

Shared memory for AI agents — it corrects itself overnight, and what one agent learns, the whole fleet knows. One memory across every agent, every project, every machine — they stop assuming and start knowing.

One brain, every harness — Claude Code, Hermes, OpenClaw, Pi, OpenCode, and any MCP-compatible agent share the same memory.
Pushed, not pulled — in every supported coding agent, a compact recall index is injected on *every prompt*, so the decisions, corrections, and context an agent needs are already in front of it. No re-explaining, no copy-paste, nothing to maintain. Zero LLM calls per turn — no API cost or rate-limit hit from recall.
Consolidates overnight — each night it reads the day's sessions, distills what matters, and turns it into Learnings, links, and a knowledge graph.
Local-first — raw sessions never leave the machine; only distilled memory is stored.

Install

npx @gamaze/hicortex init

Claude Desktop: one "yes" during init.

Auto-detects your environment, configures one LLM (Ollama, the Claude CLI, or an API key), installs a local daemon (launchd on macOS, systemd on Linux), and registers MCP tools with Claude Code.

For multi-machine setups, point thin clients at a shared server — no local DB or LLM on the clients:

npx @gamaze/hicortex init --server https://your-server.example.com

init auto-detects the other harnesses and installs their clients: a Pi extension (~/.pi/agent/extensions/hicortex.ts — pushed recall, identity + lessons, the ten tools; or copy pi-extension/hicortex/index.ts there manually), an OpenCode plugin (~/.config/opencode/plugins/hicortex.ts — the same trio; or copy opencode-plugin/hicortex/index.ts there manually), the Hermes plugin, and the OpenClaw plugin. pi-mcp-adapter remains a generic MCP escape hatch for any harness (verified against the SSE endpoint) — Pi no longer needs it. See the install docs.

How it works

CAPTURE (nightly)        CONSOLIDATE (nightly)             RECALL (every prompt)

sessions → denoise score · reflect · link a compact index of → POST /distill decay · dedup · supersede relevant memories is (one model, all phases) pushed into the prompt → full text lazy-loaded

Memories strengthen when agents use them, fade when they don't, and link to related ones automatically. Retrieval is hybrid BM25 + vector search — zero-LLM at query time.

The first nightly run captures the last 7 days of sessions by default (not your entire history) — run hicortex nightly --recapture-window once to import more.

Features

Per-prompt recall push — relevant memory lands in context every turn; the agent fetches full content with hicortex_get only when it needs it.
Memory analytics at /dashboard — growth, recall adoption, and a nightly digest of what was learned.
Knowledge graph at /viz — memories clustered by domain, connected by relationship edges.
Domains & tags — multi-tag classification with a configurable vocabulary; your categories drift with your data.
Learnings from reflection — nightly reflection extracts general, reusable Learnings, not just Experience logs.
Self-correcting store — every night, stale facts are rewritten in place with dated provenance; near-duplicates resolve into one (verbatim copies kept free, merges recoverable); superseded decisions are demoted, never re-surfaced. No zombie memory.
Unprompted by design — coding agents get recall injected via hooks; instruction-capable clients (Claude Desktop, Cursor-class) get standing instructions, so memory is used without being asked. Plain MCP clients keep full search.
Self-calibrating — recall, decay and merge boundaries report their own statistics; tuning is measured, never guessed.
Standing context layer — hand-edited "who you are / how to work" Markdown, injected every session, never decayed.

MCP

Nine MCP tools — hicortex_search, hicortex_get, hicortex_recent, hicortex_ingest, hicortex_lessons, hicortex_index, hicortex_graph, hicortex_update, hicortex_delete — plus a /learn skill to save explicit learnings. Full reference →

Stack

TypeScript · Node.js 20+ · SQLite + sqlite-vec + FTS5 (semantic + full-text in one DB) · ONNX embeddings (bge-small-en, CPU) · MCP over HTTP/SSE · one configurable LLM (Ollama, Claude CLI, or any OpenAI-compatible endpoint).

Development

git clone https://github.com/gamaze-labs/hicortex.git

cd hicortex

AGENTS.md at the repository root defines the machine-checkable verification contract. "Done" means the full command chain exits with code 0. The contract mirrors what CI runs. Contributors — human or agent — run it before claiming work complete.

Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md.

License

Personal and noncommercial use is free under the PolyForm Noncommercial License 1.0.0. Commercial use requires a per-seat license — see hicortex.gamaze.com.

Hicortex — AI Fleet Memory

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Context7

Codebase Memory

Exa

作者のREADME

Hicortex — AI Fleet Memory

Install

How it works

Features

MCP

Stack

Development

Links

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