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PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Cortex

作者:jmagar版本 3.9.0i★ 4 (星标属于其他仓库)i电脑或云端
注册名称tv.tootie/cortex

安装方法

What it does

Syslog receiver and MCP server for homelab log intelligence.

  • Connects 电脑或云端
  • Account or key Cloud: No key needed · Local: Needs CORTEX_TOKEN · 1 setting to fill in (CORTEX_RECEIVER_HOST)
  • Category 其他

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 2/4 项检查 · 在你的电脑上运行

我们隐藏了部分命令

通过地址连接:检查时服务器地址没有响应

可以改用“在本机运行”,步骤在下方

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Claude 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Claude 安装 MCP server Cortex,按顺序:1) 用 docker --version 检查是否有 Docker。没有的话,请让我从 https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "mcpServers": { "cortex": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value", "CORTEX_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 先保留 "your-value",请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行,然后确认 Cortex 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 Docker(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    docker --version
    • 显示版本号(例如 Docker version …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: 安装 Docker Desktop:Mac 打开 Docker.dmg,把图标拖到“应用程序”(按电脑选择 Apple silicon 或 Intel 版本)· Windows 双击 Docker Desktop Installer.exe · 装好后打开 Docker Desktop 应用并保持运行。不需要 curl 命令

    打开 Docker 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: docker --version

    安装一次,所有需要 Docker 的工具都能用

  2. 注册并创建 Cortex 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 填写 1 项设置

    这些是程序设置,不是密钥,无需注册。按开发者的说明填写。

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    说明仍为英文原文。

  4. 打开电脑版 Claude 应用的设置文件

    SettingsDeveloperEdit Config

  5. 粘贴这些设置并保存文件

    {
      "mcpServers": {
        "cortex": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "CORTEX_RECEIVER_HOST",
            "-e",
            "CORTEX_TOKEN",
            "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
          ],
          "env": {
            "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value",
            "CORTEX_TOKEN": "your-value"
          }
        }
      }
    }

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  6. 退出 Claude 再重新打开

  7. 试一试

    用 Cortex 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Cortex,或回答中出现 Cortex 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Cortex

Cortex 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Cortex 的应用

  • 需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次) · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用
  • 需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
  • 需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)
  • 需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

B · 其他 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

可连接 Claude Code,但需要先准备

需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Claude Code 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Claude Code 安装 MCP server Cortex,按顺序:1) 用 docker --version 检查是否有 Docker。没有的话,请让我从 https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST=your-value --env CORTEX_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 先保留 "your-value",请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行,然后确认 Cortex 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 Docker(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    docker --version
    • 显示版本号(例如 Docker version …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: 安装 Docker Desktop:Mac 打开 Docker.dmg,把图标拖到“应用程序”(按电脑选择 Apple silicon 或 Intel 版本)· Windows 双击 Docker Desktop Installer.exe · 装好后打开 Docker Desktop 应用并保持运行。不需要 curl 命令

    打开 Docker 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: docker --version

    安装一次,所有需要 Docker 的工具都能用

  2. 注册并创建 Cortex 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 填写 1 项设置

    这些是程序设置,不是密钥,无需注册。按开发者的说明填写。

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    说明仍为英文原文。

  4. 打开终端

    Mac:按 Command+空格,输入 Terminal · Windows:打开 PowerShell

  5. 粘贴这条命令并按 Enter

    claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST=your-value --env CORTEX_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0

    按 Enter 前,把“your-value”改成你的密钥

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  6. 在 Claude Code 中输入 /mcp

    应能看到 Cortex 在列表中并显示已连接

  7. 试一试

    用 Cortex 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude Code 说正在使用 Cortex,或回答中出现 Cortex 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 Cursor,但需要先准备

需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 Cursor 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 Cursor 安装 MCP server Cortex,按顺序:1) 用 docker --version 检查是否有 Docker。没有的话,请让我从 https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "mcpServers": { "cortex": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value", "CORTEX_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 先保留 "your-value",请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行,然后确认 Cortex 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 Docker(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    docker --version
    • 显示版本号(例如 Docker version …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: 安装 Docker Desktop:Mac 打开 Docker.dmg,把图标拖到“应用程序”(按电脑选择 Apple silicon 或 Intel 版本)· Windows 双击 Docker Desktop Installer.exe · 装好后打开 Docker Desktop 应用并保持运行。不需要 curl 命令

    打开 Docker 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: docker --version

    安装一次,所有需要 Docker 的工具都能用

  2. 注册并创建 Cortex 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 填写 1 项设置

    这些是程序设置,不是密钥,无需注册。按开发者的说明填写。

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    说明仍为英文原文。

  4. 点击这个按钮打开 Cursor

    在 Cursor 中打开

    Cursor 会请你确认安装,点击 Install

  5. 填写你的密钥

    在 Cortex 的设置中,CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  6. 在 Cursor 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  7. 试一试

    用 Cortex 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Cursor 说正在使用 Cortex,或回答中出现 Cortex 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Cursor 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

可连接 VS Code,但需要先准备

需要 Cortex 的密钥(在开发者网站创建) · 需要填写 1 项设置(CORTEX_RECEIVER_HOST) · 需要先在电脑上安装 Docker(只需一次)

让 AI 帮你安装

把这段话复制到 VS Code 的对话里。AI 会先检查电脑,告诉你要改哪个文件,并且每次都等你同意。

请在这台电脑上为 VS Code 安装 MCP server Cortex,按顺序:1) 用 docker --version 检查是否有 Docker。没有的话,请让我从 https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 安装,不要自己安装。2) 只使用这份配置(已通过 PopNx MCP 检查):{ "servers": { "cortex": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value", "CORTEX_TOKEN": "your-value" } } } } 3) 告诉我要修改的文件完整路径或要运行的命令,等我同意。4) CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 先保留 "your-value",请我自己把真实值粘贴到文件或应用的输入框里。不要让我在对话里输入密钥。5) 按约定执行,然后确认 Cortex 的工具真的出现了。

这段话不包含你的密钥。如果需要密钥,AI 会请你自己粘贴到文件或应用的输入框里。

  1. 安装 Docker(如果还没有)

    已经装好了吗?先检查 · 打开终端,输入这条命令后按 Enter

    docker --version
    • 显示版本号(例如 Docker version …)= 已安装,可跳过这一步
    • 显示 "command not found"(Windows 显示 "is not recognized")= 还没安装,或刚装好但需要关掉终端再重新打开
    怎么打开终端

    Mac:按 ⌘ + Space,输入 Terminal 后按 Enter

    Windows:打开“开始”菜单,输入 Windows PowerShell,然后选“打开”

    还没安装: 安装 Docker Desktop:Mac 打开 Docker.dmg,把图标拖到“应用程序”(按电脑选择 Apple silicon 或 Intel 版本)· Windows 双击 Docker Desktop Installer.exe · 装好后打开 Docker Desktop 应用并保持运行。不需要 curl 命令

    打开 Docker 下载页 ↗

    装好后关掉终端再打开,重新运行同一条命令,应显示版本号: docker --version

    安装一次,所有需要 Docker 的工具都能用

  2. 注册并创建 Cortex 的密钥

    打开开发者网站,注册账户并创建 API 密钥,下一步要用。价格和免费方案请看开发者网站。

    获取密钥的方法见下方开发者的 README

  3. 填写 1 项设置

    这些是程序设置,不是密钥,无需注册。按开发者的说明填写。

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    说明仍为英文原文。

  4. 点击这个按钮打开 VS Code

    在 VS Code 中打开

    VS Code 会请你确认安装,点击 Install

  5. 填写你的密钥

    在 Cortex 的设置中,CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST 还是空的,填入你的密钥并保存

    只把密钥粘贴到应用的输入框里,不要粘贴到聊天中或发给任何人

  6. 在 VS Code 中以 Agent 模式打开 AI 聊天

  7. 试一试

    用 Cortex 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 VS Code 说正在使用 Cortex,或回答中出现 Cortex 的工具名称,就表示连接成功

1 项可选设置(不填也能用)

上面的命令不填这些也能用。想调整时再按开发者的说明添加。

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

说明仍为英文原文。

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 VS Code 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Cortex 的人💬 讨论 →
开发者专用:终端命令和 JSON 设置

安装在电脑上

Claude Code

claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST=your-value --env CORTEX_TOKEN=your-value -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "cortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "your-value",
        "CORTEX_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

需要你填写的值

  • CORTEX_RECEIVER_HOST 必填 env
    Hostname or IP of the syslog listener.
  • CORTEX_TOKEN 机密 必填 env
    Bearer token for MCP endpoint authentication.
  • CORTEX_RECEIVER_PORT env
    Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

说明仍为英文原文。

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。

一览

GitHub 星标i
4 (星标属于其他仓库)
此条目指向他人的仓库,因此星标不计入排名
每周下载量i
不在 npm/PyPI 上
已验证域名
✓ tootie.tv
许可证i
AGPL-3.0
连接方式
电脑或云端
传输方式
stdio, streamable-http
最新版本i
3.9.0
分类i
其他
发布到注册中心i
2026年7月12日
代码最后更新i
2026年11月9日
作者
jmagar
软件包
oci: ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

通过互联网连接,适用于

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

在你的电脑上运行,适用于

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

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

我们上次检查时服务器没有响应,所以无法读取它的工具。

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16日

  • ! 注意

    作者与仓库一致

    发布者(tootie.tv)不是仓库所有者(dinglebear-ai);可能是其他人代为上架的

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于7天前

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 AGPL-3.0

  • ✕ 未通过

    端点有响应

    我们检查时,6 秒内没有响应

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    我们检查时,6 秒内没有响应

  • … 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

已公开的漏洞(OSV.dev)

未检查:只能检查标明版本的 npm 和 PyPI 包

我们检查什么 → · JSON

作者:申请重新检查或报告信息错误

讨论

提问、分享技巧或报告无法使用。按“有帮助”数量排序。

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此处内容由用户撰写,不代表 PopNx 团队。

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与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19941 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19941 个服务器的 13% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19941 个服务器的 10%

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

Cortex 安全吗?

它在 4 项适用的基础检查中通过了 2 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?

你需要填写:CORTEX_TOKEN

它在我的电脑上运行还是在云端?

两种方式都可以:安装在你的电脑上,或者连接云端版本。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于7天前,最新版本(3.9.0)于4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,因此也能用于接受远程 MCP 的应用,例如网页版 ChatGPT(Business 及以上为完整 MCP;Pro 为只读)。

有什么可以替代它?

同一分类中有:World Monitor, openstatus, Oh My Posh Validator, Strata, Jitsu

功能相近的其他选择

同一分类、其他作者、命令已通过检查。官方的排在前面,再按星标排序。

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 97 tools.

作者:koala73广泛使用★ 9.1万前天更新

在云端运行✓ 服务方 · worldmonitor.app

openstatus

Manage monitors, status pages, incidents and maintenances in your openstatus workspace.

作者:openstatusHQ广泛使用★ 92692个月前更新

在云端运行✓ 服务方 · openstatus.dev

Oh My Posh Validator

Validate oh-my-posh configurations and segment snippets against the official schema.

作者:JanDeDobbeleer广泛使用★ 2.4万 整个仓库的星标27天前更新

在云端运行✓ 服务方 · ohmyposh.dev

Strata

MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)

作者:Klavis-AI正在增长★ 582714个月前更新

在云端运行仓库已归档✓ klavis.ai

Jitsu

Manage Jitsu data pipelines: destinations, streams, connections, functions, live events.

作者:jitsucom广泛使用★ 51354个月前更新

在云端运行✓ 服务方 · jitsu.com
  • World Monitor — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • openstatus — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Oh My Posh Validator — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Strata — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥
  • Jitsu — 在云端运行,无需安装 · 不需要密钥

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。

Cortex

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

It collects logs and operational evidence, stores them in SQLite with FTS5 search, and exposes one shared intelligence layer through CLI, REST, MCP, and a bundled browser workspace.

Cortex began as a syslog receiver. It now covers network logs, Docker, managed files, OpenTelemetry logs, metrics, and traces, host heartbeats, fleet inventory, shell and agent activity, and Claude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity transcripts. It correlates those sources into timelines, incidents, and an evidence-backed topology graph without making the graph a second source of truth.

At a glance

AreaWhat Cortex provides
IngestUDP/TCP syslog, OTLP/HTTP logs, metrics, and traces, Docker logs and events, managed file tails, host heartbeats, AI transcripts, shell history, agent command records, and fleet inventory
StorageSQLite in WAL mode, FTS5 full-text search, bounded metadata, retention, storage budgets, maintenance jobs, checkpoints, and 63 sequential schema migrations
InvestigationSearch, filtering, context, timelines, patterns, anomaly comparison, cross-source correlation, recurring error signatures, deterministic incident bundles, and graph explanations
Fleet intelligenceSSH and API inventory collectors, host state, service topology, container and route relationships, redacted evidence, and rebuildable graph projections
AI operationsClaude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity session indexing; skill, MCP, and hook event extraction where each provider exposes them; incident clustering; and guarded local LLM assessments
InterfacesNative CLI, one action-dispatched MCP tool, authenticated REST APIs, MCP prompts and resources, an MCP Apps search widget, and a bundled investigation workspace
OperationsSetup and repair, diagnostics, Compose control, backup, integrity checks, WAL checkpoints, vacuum, update workflows, agents, and health endpoints

[!IMPORTANT]

Cortex is designed for a trusted homelab or small private fleet. It is not a clustered log warehouse, a general-purpose SIEM, or a safe place to expose unauthenticated administrative surfaces to the public internet.

Contents

  • Quick start
  • How Cortex is built
  • Ingestion
  • Investigation and intelligence
  • Fleet inventory and graph
  • AI session intelligence
  • Alerts and notifications
  • Interfaces
  • Configuration
  • Authentication and trust boundaries
  • Storage and maintenance
  • Deployment and distribution
  • Operations
  • Development and verification
  • Documentation
  • Current boundaries
  • License

Quick start

Install and choose a role
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dinglebear-ai/cortex/main/install.sh | sh

On Windows x64:

irm https://raw.githubusercontent.com/dinglebear-ai/cortex/main/install.ps1 | iex

The checksum-verified bootstrap supports Linux x64/ARM64, macOS ARM64, and Windows x64. It runs cortex setup start, which asks whether this machine is a server, a client, or a host agent. Server setup prepares configuration, distinct MCP/REST credentials, storage and managed Compose. Client setup connects selected MCP clients. Agent setup detects local collection prerequisites and enables only the capabilities you explicitly select. First server setup also asks for authentication mode, exposure, and an optional six-hour backup schedule.

Already have the CLI, or automating installation? Select the role explicitly:

cortex setup start --role server --clients codex,claude,gemini

cortex setup start --role client --server https://cortex.example.com \ --token-file /private/mcp-token --api-token-file /private/rest-token cortex setup start --role agent --server https://cortex.example.com \ --token-file /private/ingest-token --capabilities docker,transcripts

First-time noninteractive setup requires --role; subsequent setup reuses the saved choice. --dry-run --json previews configuration and capabilities without installing services. All advanced settings remain available through --set and --secret-file; sensitive collection requires explicit selection. --backup-schedule and --no-backup-schedule save the backup scheduling choice.

cortex setup effective --json

cortex setup verify --json cortex update

Verification proves authenticated MCP access and REST access when configured; source delivery still needs its own evidence. Updates use saved deployment settings and respect version pins. See the setup guide for capability selection, OAuth, prerequisites, source builds, manual native operation, and installer environment controls; see the deployment runbook for backup and recovery.

For guided agent assistance:

npx skills add dinglebear-ai/cortex --skill install-cortex

Start a fresh task and invoke $install-cortex.

The npm launcher remains available for local CLI and stdio MCP use with Node.js 18 or newer:

npx -y @dinglebear/cortex --help

npx -y @dinglebear/cortex mcp npm install --global @dinglebear/cortex

Connect an MCP client

Query-only stdio mode reads the configured local database and starts no network listeners:

{

"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "cortex-rmcp", "mcp"], "env": { "CORTEX_DB_PATH": "/absolute/path/to/cortex.db" } } } }

Streamable HTTP mode connects to the persistent daemon:

{

"mcpServers": { "cortex": { "url": "http://127.0.0.1:3100/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-cortex-token" } } } }

A useful first call is:

{"action":"status"}

Then narrow the investigation with tail, errors, search, timeline, or context before using broader analysis operations.

How Cortex is built

Cortex is one Rust binary with multiple operating modes. The same application and service layer backs the CLI, REST handlers, and MCP handlers, so validation, limits, identity resolution, redaction, and business rules do not belong to one transport alone.

                         INGESTION

Syslog UDP/TCP OTLP signals Docker agent / pull Managed file tails Heartbeats Claude / Codex / Gemini / Antigravity Shell history Agent commands Fleet inventory \ | / \ | / +---- bounded parsing and enrichment ----+ | scrub, normalize, batch | SQLite WAL + FTS5 | +----------------+----------------+ | | authoritative records derived accelerators logs, heartbeats, rollups, signatures, inventory, sessions graph projections | | +----------------+----------------+ | shared service layer | CLI REST MCP Web workspace

The daemon supervises its receivers and background services with cooperative cancellation. Shutdown drains HTTP requests, gives maintenance tasks 10 seconds to finish before abort-and-join, gives ingest 5 seconds to flush, and then attempts a WAL checkpoint. Already-running blocking SQLite calls cannot be cancelled by Tokio.

Background services include:

  • Retention and storage-budget enforcement
  • WAL and FTS maintenance
  • Docker ingest supervision
  • File-tail supervision
  • Error-signature scanning
  • Notification evaluation, dispatch, and digest scheduling
  • Inventory refresh and backfill
  • Graph projection refresh
  • AI-session and timeline rollups
  • Database optimization and maintenance jobs

Heavy analytical reads and maintenance jobs have separate concurrency controls so one expensive investigation cannot starve the ingest path.

Ingestion

All log-like sources are normalized into the same durable log model, enriched where safe, scrubbed where configured, and written through bounded batch paths.

Syslog over UDP and TCP

Cortex listens on the same configurable port for UDP and TCP syslog. It parses common RFC 3164 and RFC 5424 shapes, preserves the raw frame, records sender identity, normalizes severity and facility, and enriches known application formats.

Relevant defaults:

  • Bind: 0.0.0.0:1514
  • Maximum message: 8 KiB
  • Maximum concurrent TCP connections: 512
  • TCP idle timeout: 300 seconds
  • Writer batch: 100 records or 500 ms
  • Write queue capacity: 10,000 records

Syslog has no application-layer authentication. Restrict senders with network controls and CORTEX_ALLOWED_SOURCE_CIDRS when the listener is reachable beyond a trusted network.

Built-in enrichment recognizes useful signals from AdGuard, Authelia, Docker lifecycle events, fail2ban, Linux kernel and OOM events, SWAG, reverse-proxy logs, and host-local Cortex Docker agent metadata. Source gates can restrict enrichment that would otherwise trust a marker inside an unauthenticated syslog body.

OpenTelemetry ingestion

Cortex accepts protobuf OTLP/HTTP export requests on the shared HTTP listener. Logs use POST /v1/logs with a 4 MiB body limit and flow through the normal writer. Metrics use POST /v1/metrics and traces use POST /v1/traces, each with an 8 MiB body limit and dedicated storage. Metric requests admit at most 5,000 points and also enforce a bounded normalized payload budget.

Current OTLP scope is intentionally narrow:

  • Logs, traces, and metrics over HTTP/protobuf are supported.
  • OTLP/gRPC is not implemented.

All three OTLP endpoints authenticate with `CORTEX_TOKEN` — the same static MCP bearer token that guards POST /mcp, read from the managed ~/.cortex/.env on a deployed host. It is not CORTEX_API_TOKEN (REST /api/*) and not CORTEX_API_ADMIN_TOKEN. Loopback and trusted-gateway policies skip the check. An OAuth-only deployment with no static token denies OTLP outright, because machine exporters have no OAuth flow — so a non-loopback OAuth-only OTLP exposure is rejected at startup unless CORTEX_TOKEN is set.

Docker logs and events

Cortex supports two Docker collection paths:

  1. Host-local agent, the preferred multi-host path. The host-local cortex agent reads the local Docker socket, converts logs and lifecycle events into bounded records, and forwards them to the server without changing Docker's daemon logging driver.
  2. Central pull compatibility mode, an optional server-side collector for explicitly configured Docker Engine or docker-socket-proxy HTTP endpoints. It records per-container checkpoints and reconnects with bounded exponential backoff.

Central pull is disabled by default. The CORTEX_DOCKER_HOSTS shorthand expands h

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