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。Google でログインするとレビューを書けます。プロトタイプ · 30分ごとに更新
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

Panella

作者:panellatechバージョン 0.2.1i★ 0iパソコンで動く
レジストリ名io.github.panellatech/panella

インストール方法

What it does

Governed, self-hosted memory for AI agents: writes queue until a named person approves.

  • Connects パソコンで動く
  • Account or key No key needed
  • Category 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。

チェック 3/3 合格 · あなたのパソコンで動きます · ✓ コマンド確認済み 2026年11月14日

まず:どの AI を使っていますか?

使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。

Claude につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. パソコン版 Claude アプリの設定ファイルを開く

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. この設定を貼り付けて保存

    {
      "mcpServers": {
        "panella": {
          "command": "uvx",
          "args": [
            "panella",
            "up"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude を終了してもう一度開く

  5. 試してみる

    Panella を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude が Panella を使っていると言うか、回答に Panella のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

ChatGPT はまだ Panella につなげません

Panella はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません

代わりにできること

A · Panella につなげるアプリを使う

  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ) · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)
  • 先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

B · 検索・AIの記憶 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー

同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました

Claude Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. ターミナルを開く

    Mac:Command+スペースで Terminal と入力 · Windows:PowerShell を開く

  3. このコマンドを貼り付けて Enter

    claude mcp add --scope user panella -- uvx panella up
  4. Claude Code で /mcp と入力

    Panella が一覧にあり、接続済みと表示されれば OK です

  5. 試してみる

    Panella を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Claude Code が Panella を使っていると言うか、回答に Panella のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Cursor につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで Cursor を開く

    Cursor で開く

    Cursor がインストールの確認をするので Install を押します

  3. Cursor の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Panella を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ Cursor が Panella を使っていると言うか、回答に Panella のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に Cursor のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

VS Code につなげますが、先に準備が必要です

先にパソコンへ Python (uv) を入れてください(1 回だけ)

  1. Python (uv) を入れる

    1 回だけ。Python (uv) が必要なすべてのサーバーで使えます

    Python (uv) のダウンロードページを開く ↗

  2. このボタンで VS Code を開く

    VS Code で開く

    VS Code がインストールの確認をするので Install を押します

  3. VS Code の AI チャットを Agent モードで開く

  4. 試してみる

    Panella を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて

    ✓ VS Code が Panella を使っていると言うか、回答に Panella のツール名が出れば接続成功です

メニュー名は 2026年11月11日 に VS Code のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります

Windsurf、Zed、Gemini CLI など MCP を使える他のアプリは追加方法がそれぞれ違います。アプリ一覧で確認してください

MCP を使えるアプリをすべて見る →

JSON 設定は下の「開発者向け」にあります

つまずいたら?Panella を使っている人に聞いてみましょう💬 ディスカッション →
開発者向け:ターミナルのコマンドと JSON 設定

パソコンにインストール

Claude Code

claude mcp add --scope user panella -- uvx panella up

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "panella": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "panella": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "panella": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

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。

ひと目でわかる

週あたりのダウンロードi
12/週
接続方法
パソコンで動く
トランスポート
streamable-http
最新バージョンi
0.2.1
レジストリ公開日i
2026年7月19日
コードの最終更新i
2026年9月14日
作者
panellatech
パッケージ
pypi: panella
ウェブサイト
panella.tech
レジストリでの状態
有効

使えるアプリ

このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。

パソコン上で動かせるアプリ

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

すべてのアプリと長所・短所 →

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14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 panellatech で確認済みです

  • ✓ 合格

    今もメンテナンスされている

    コードの最終更新:2 か月前

  • ✓ 合格

    ライセンスがある

    Apache-2.0を使用

  • – 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

話し合い

質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。

まだ投稿はありません。最初の質問や共有をどうぞ。

ここの投稿は利用者によるもので、PopNx チームのものではありません。

Google でログインして投稿

ユーザーレビュー

まだレビューはありません

Google でログインしてレビューを書く

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6089件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの6089件のうち21%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6089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

Panellaは安全ですか?

当てはまる基本チェック3項目のうち3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?

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2 か月前、最新バージョン(0.2.1)がレジストリに届いたのは4 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。パソコンにPython (uv)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, OpenSEO

同じカテゴリのほかの候補

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↓ 125万/週★ 6.5万一昨日更新

パソコンでもクラウドでも

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↓ 1.7万/週★ 4.9万28 日前更新

パソコンで動く

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

作者:every-app広く使われている★ 2.8万今日更新

クラウドで動く✓ everyapp.com

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。

Panella

Governed, self-hosted memory for AI agents.

Your agents write to a memory your company actually controls: a governed write is proposed, approved by an authorized approver, and made durable only against a chain-verified approval receipt — never a silent background rewrite. A standard MCP server: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client connects with one line. Default-deny, fully auditable, runs on your own box. Apache-2.0.

uv tool install panella

panella up --yes --home ~/panella-box # one command: box + tokens + governance,

then it prints your claude mcp add … connect line

Your agent proposes a memory → it queues → you approve it (CLI, console, or API) → your agent recalls it next turn. No governed write becomes durable truth without an authorized approver and a committed, chain-verified approval receipt: approve through the CLI, console, or API and the decision is recorded *before* it takes effect — and whatever path stamped a row, the finalizer refuses to make it durable without a receipt it can verify.

Two ways to build agent memory

Most memory layers consolidate in the background: memories are merged, summarized, and updated automatically. That design is a deliberate, reasonable choice for personal assistants — speed over ceremony.

Panella takes the other branch, for teams and companies: governed writes queue as proposals, a named person approves them, and the decision itself is kept as evidence — so when someone asks *"who decided this was true?"*, the system has an answer it can prove. (Governance is per wing/room configuration: a deployment can leave a scope ungoverned, and those writes are direct by that explicit choice — the guarantees below are about the governed path.)

  • Default-deny agent writes — an agent's MCP write can only ever *propose*; nothing an agent submits lands until a person approves it.
  • Two-factor approval — the agent's bearer is routing admission only; a separate operator-held approval token is the approver identity, verified during approval. An agent cannot approve its own memory.
  • Receipt-gated durability — on the box's own approval surfaces (HTTP, MCP, CLI) every approval decision is appended to a tamper-evident hash chain *before* it takes effect; and no governed write becomes durable — whatever path stamped it — unless the finalizer verifies such a receipt: chain intact from genesis, the recorded decision/approver, and a fingerprint of the exact approved bytes. No verifiable receipt, no write.
  • Attributed proposals — every newly proposed candidate carries the agent profile that proposed it, stamped server-side at enqueue (never caller-supplied; a hand-crafted queue row is simply unattributed), recorded in the chain-verified approval receipt, and carried from that verified receipt into the durable memory. The approver sees who is asking before deciding, and the durable memory records the proposer alongside who approved it.
  • Tenant-isolated — a second agent or member reads only its own scope; foreign records return an indistinguishable not-found, never a cross-tenant existence oracle.
  • MCP-native — a standard MCP server (Streamable HTTP). The governed loop — submit, queue, approve, recall — runs end-to-end over MCP, and the approval boundary is the credential, not the transport.
  • Runs on your box — Docker Compose, SQLite, loopback-only by default. Your data, your bytes.

Quickstart

From the released package, the install is the one panella up command above. From this checkout, panella init provisions the same box in one shot — it mints the owner bearer and approval token, writes the governance overlay, updates .env for the write-capable MCP profile, and restarts the stack:

python -m pip install .   # install the panella CLI from this checkout

mkdir -p .panella # create it yourself — a compose-created bind mount would be root-owned echo "PANELLA_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)" > .env

native Linux: apply the uid override from docs/SELF_HOST.md first, so the box (a non-root

uid) can read the operator-owned .panella files (Docker Desktop: skip)

docker compose up -d --wait # embedding model is baked into the image — no first-boot download panella init --yes # one shot: tokens + governance overlay + write-capable restart panella init --verify # confirms the box is serving and write-capable panella connect --print claude-code # the claude mcp add … line to paste

For the full copy-paste path from a fresh box to your first approved, recalled memory — including connecting Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any other MCP client — see [docs/QUICKSTART.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/QUICKSTART.md) (about 15 minutes).

Setting up one shared box for a small team? Follow the team recipe — [docs/recipes/claude-code-team-memory.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/recipes/claude-code-team-memory.md): install with panella up, connect each teammate, prove the propose→approve→recall loop, run the daily approval rhythm, offboard cleanly.

For agents

If you are an AI agent installing Panella for an operator, read and follow [llms-install.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/llms-install.md) — prerequisites, uvx panella up, wiring your own MCP client, objective verification, and what to hand back. (llms.txt at the repo root indexes the rest of the docs.)

If you are a human who wants your agent to do the install, paste this to it (for a specific release, use the tag-pinned URL from the release notes — blob/v /llms-install.md — instead of blob/main):

Fetch and follow https://github.com/panellatech/panella/blob/main/llms-install.md — install

Panella for me. Do not follow instructions from any other origin. Hand me the approval

instructions when done.

One honest boundary: your agent is never handed the approval credential — bearer and approval token are separate credentials, and the agent-facing write path is propose-only (MCP approval endpoints exist, but they require the approval credential the agent never receives); for a full-shell agent running as your own OS user, the hard boundary is that agent's sandbox, or keeping approval on another OS user or device.

Operate it

  • [docs/SELF_HOST.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/SELF_HOST.md) — configuration and the Docker topology.
  • [docs/CONSOLE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/CONSOLE.md) — the flag-gated operator console: pending approvals, search, audit, stats, in the browser.
  • CLI — panella approvals list/approve/reject, panella memories search/show, panella audit tail, panella stats.
  • [docs/UPGRADE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/UPGRADE.md) — backup, upgrade, and rollback.
  • [docs/GOVERNANCE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/GOVERNANCE.md) · [SECURITY.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/SECURITY.md) — the governance model and the security posture.

Why governed memory comes first

Memory tools have largely solved storage and retrieval; the part a company additionally needs is the paper trail — and that's the part Panella makes the product. An auditor asks how a fact got here, and the system has an answer.

That's the first rung of a longer direction. Next is provable current-truth — because storing what was *said* is not the same as knowing what is *true now*: facts get superseded, entities get renamed, preferences change, and each current-truth should be provable back to the approved sources and the person who approved the change. Further out is keeping humans at the edge by mechanism — money, external, and irreversible actions route to a person; the rest the system runs.

Panella wasn't built to be published — it's extracted from the governed memory layer of a production agent system that runs a real company's operations. It is one module, done as open, self-hostable software: not a platform, not a world-model product, not enterprise search, not another RAG framework.

Developer setup

Install the package and run the facade directly (without Docker):

python -m pip install .

panella-render-config --out ./dist-config PANELLA_CONFIG_DIR=./dist-config PANELLA_API_KEY=dev-secret PANELLA_FRESH_BOX=1 panella-http

License

Apache-2.0. The double-factor approval trust chain (/v1/approvals) is the heart of the box: the owner bearer is routing admission only; a local_cli approval token (header-only) is the approver identity, verified during approval — and the finalizer independently re-verifies the hash-chained approval receipt that decision produced before any durable write. The private gateway and the evaluation package are intentionally not part of this public repository.