Directory

Name: Directory
Author: Patheras

제작자: Patheras버전 1.0.0i★ –i클라우드에서 실행

레지스트리 이름com.anots/directory

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

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

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아주 새로움★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 클라우드에서 실행
전송 방식: Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:

Settings → Connectors 열기
Add custom connector 누르기
아래 주소를 붙여 넣고 Add 누르기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://api.anots.com/mcp

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

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

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

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

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:

웹에서 ChatGPT 열기 → Settings → Connectors (Apps)
Create 또는 Add 누르기(일부 요금제는 먼저 Advanced에서 Developer mode를 켜야 해요)
아래 주소를 붙여 넣고 이름을 정한 뒤 저장하기
로그인하라고 하면 제작자의 서비스에 로그인하기

https://api.anots.com/mcp

메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 8일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 도메인 anots.com 기준으로 확인되었어요(레지스트리가 도메인 소유를 확인해요)
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 5684개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 5684개 중 18%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 5684개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Directory, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.0.0)은 5개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:↓ 주간 다운로드i★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

Up-to-date docs for AI agents

제작자: upstash널리 사용됨↓ 97.3만/주★ 6.4만그저께 업데이트

컴퓨터 또는 클라우드

설치

Codebase Memory

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

제작자: DeusData널리 사용됨↓ 1.8만/주★ 4.8만22일 전 업데이트

내 컴퓨터에서 실행

설치

Exa

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

제작자: exa-labs성장 중★ 5.2천2개월 전 업데이트

클라우드에서 실행✓ exa.ai

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

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

Chronicle: Conversation history in chapters
Hive Mind: Semantic indexing for search
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

Directory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

TCAM Memory System

Overview

Architecture

Four Independent Layers

Memory Service

Technology Stack

Project Structure

Getting Started

Prerequisites

Installation

Pull Qwen 3.5 9B model

Pull embedding model

Start Qdrant (using setup script)

Windows PowerShell:

Linux/Mac:

Or manually with Docker:

Start Redis

Build and install globally

CLI Usage

Real-time monitoring dashboard (Terminal UI)

Chat with Axiom (TCAM Node C)

Start MCP server (19 tools for IDE integration)

Start REST API server

Start API with Axiom chat endpoint

Search memory

Import conversation (JSON/Markdown)

System status

Configuration wizard

Show all commands

Dashboard Features

Verify Setup

Check Redis

Check Ollama

Development

Run tests

Run tests with coverage

Lint

Format code

Importing Conversations

Import Axiom conversation

Preview import without writing (dry run)

Custom chunk size (messages per chapter)

What Gets Imported

Specification

License