Directory
概览
作者提供的说明(英文原文)
Discover and query every business on ANOTS — search, ask, or find-and-ask over MCP.
PopNx MCP 的三大支柱
这三项永远不会合并成一个分数:意见、测量和人气是不同的东西。
- 用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
- 我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查;尚未扫描代码
- 使用情况i非常新★ –
它能帮你做什么
我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。
- 连接方式: 在云端运行
- 传输方式: Streamable HTTP
- 分类: 搜索与 AI 记忆
安装
选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。
安装之前
- 基础检查:1 项中通过 1 项
- 在作者的服务器上运行:你向它提出的内容会经过他们的服务器。
- 注册中心没有列出需要填写的密钥。
你需要
- 在云端运行无需安装任何东西,通过互联网连接
你用的是哪个应用?
在上方选择你的应用。我们会记住它,下次按钮会显示“安装到 …”。
适用于网页版、桌面版和手机版 Claude:
- 打开 Settings → Connectors
- 点击 Add custom connector
- 粘贴下面的地址,然后点击 Add
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://api.anots.com/mcp在终端中运行这条命令
claude mcp add --transport http directory https://api.anots.com/mcp或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json,或 ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"directory": {
"url": "https://api.anots.com/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
或者自己复制设置
粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json
{
"servers": {
"directory": {
"type": "http",
"url": "https://api.anots.com/mcp"
}
}
}浏览器会先询问是否打开应用,然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空,由你自己填写。
ChatGPT 只能连接互联网上的服务器:
- 打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
- 点击 Create 或 Add(部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode)
- 粘贴下面的地址,起个名字,然后保存
- 如果要求登录,请登录作者的服务
https://api.anots.com/mcp菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。
你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上,无需账户。
这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同,请以 README 为准。
它能做什么
我们还没有读取这个服务器的工具列表;我们会轮流检查各个端点。
基础检查i
我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月8日
- ✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 anots.com 验证(注册中心会核实域名所有权)
- … 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
- … 尚未检查
端点有响应
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
- … 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查;我们会轮流检查各个端点
- … 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查;我们会在检查端点时读取工具列表
与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i
- 星标数多于此分类中其他 5724 个服务器的 0%
- 发布到注册中心的时间比此分类中其他 5724 个服务器的 18% 更新
- 基础检查结果等于或优于此分类中其他 5724 个服务器的 100%
与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。
常见问题
Directory 安全吗?
它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。
它需要哪些密钥或代码?
注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。
它在我的电脑上运行还是在云端?
它在作者的云端运行。通过互联网连接,无需安装,但你发送的内容会经过作者的服务器。
它还在维护吗?
GitHub 仓库最后更新于–,最新版本(1.0.0)于5个月前进入注册中心。
哪些应用可以使用它?
支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接,所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用,例如开启开发者模式的 ChatGPT。
有什么可以替代它?
同一分类中有:Context7, Codebase Memory, Exa
替代选择
同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。
如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i
Codebase Memory
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Exa
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
作者的 README
打开 README
按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。
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 requirementsdesign.md- Technical designtasks.md- Implementation tasks
License
MIT