Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

AgenticSystemCore

von andreibesleagaVersion 1.0.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.andreibesleaga/agentic-system-core

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read, cite, compose and remember over a Markdown knowledge Bundle, as MCP tools over stdio.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Suche & KI-Gedächtnis

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add agentic-system-core -- npx -y agentic-system-core mcp

Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server braucht Werte in seiner Befehlszeile, also kopier die Einstellungen und trag sie ein.

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "agentic-system-core": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.

Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.

Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto andreibesleaga bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 70 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7251 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist AgenticSystemCore sicher?

Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 16 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

Context7

von upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computer oder Cloud★ 64.224MITAktualisiert heute
Installieren

Codebase Memory

von DeusData

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

Läuft auf deinem Computer★ 48.148MITAktualisiert vor 20 Tagen
Installieren

Exa

von exa-labs

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

Läuft in der Cloud★ 5.213MITAktualisiert letzten Monat
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

Agentic System Core

A specification for publishing machine-discoverable knowledge bundles — the Agentic Knowledge Web.

What this repository holds is the specification itself — numbered normative rules, three JSON Schemas, an OWL 2 RL ontology and a suite of conformance test vectors — together with the reference engine that implements it, its command line agsc, and the nine independent checkers of AGSC-09-90 — seven validators and two generators — that anyone can run against any distribution of the format (the repository also holds the maintainer's own tools, which do not ship).

Status

Released. This tree states specification 1.0.0. spec/00-overview.md is authoritative, and it is the file to read rather than this line. The packages — agentic-system-core and its short alias agsc-cli on npm, and agentic-system-core on PyPI — carry version 1.0.1 (see "Versions" below) and are published from the package tag; the name-reservation placeholders that preceded them shipped no runtime and are marked deprecated on npm and yanked on PyPI. Install with npm install agentic-system-core, or pip install agentic-system-core (the Python checkers and reading API; the other verbs still run on the Node engine). The reference engine claims Level 3 (its claim).

Versions. Two numbers, stated apart. The *specification version* (spec_version, declared in spec/00-overview.md) names the rules, schemas, vocabulary and conformance vectors; a Bundle declares it in agsc.config.json. The *package version* (package.json, agentic-system-core and agsc-cli on npm, agentic-system-core on PyPI) names the implementation; it moves alone for a patch that changes no rule and no emitted byte — a dependency fix, a defect in a check — and a package-only release carries the package tag v and no specification tag. agsc --version prints the package version; the conformance claim names both ("agentic-system-core 1.0.1 conforms to AgenticSystemCore 1.0.0, Level 3"); the change log says for every release whether the specification moved.

The specification's own site is AgenticSystemCore.com.

In three sentences

A Bundle is a folder of Markdown files with a small block of typed fields at the top of each; the specification says how that folder becomes a knowledge node — a static website plus a graph, a search index, text files for agents and a discovery document — with the same bytes from any implementation. People and agents read a node through ordinary web addresses, change it only by proposals that a person ratifies, and compose its items into a starting harness — files an architect or an agent runtime starts from. Nodes find and cite each other with no server in between.

What is different about it

To the author's knowledge, no other system combines discovery through already-registered web mechanisms with an integrity digest on every artefact link of its discovery document, a typed graph with a published ontology, machine artefacts whose bytes are fixed by expected-byte conformance vectors, governance in which every change — human or agent — arrives as a proposal carrying its provenance and a person ratifies it (directly, or by a standing rule a person recorded in the node's configuration), and composition of the same files into a starting harness, with no server required at any point.

This is a claim about the specification's text and its vectors, not a performance claim. Other systems have some of these properties; the dated comparison is in docs/RELATED-WORK.md.

PropertyWhat it meansWhere it is stated and proved
Discovery through registered mechanismsone link set at a well-known address, found through the registered relation describedbyAGSC-06-07, AGSC-06-25; tools/validate-wellknown
A digest on every artefact linkat Level 2, each link of the discovery document to a file the node builds (the graph files, llms.txt, NOW, the skills and boards indexes, the ledger, the vocabulary files) carries the SHA-256 of that file; links to surfaces, the licence page, peers and contribution targets carry noneAGSC-06-08; the discovery vectors
A typed graph with an ontologyfourteen typed links, four RDF views, a published OWL 2 RL vocabularyspec/05-graph.md, ontology/agsc.ttl
Bytes fixed by vectorstwo implementations given one Bundle emit the same machine filesAGSC-04-24; tests/vectors/
Governance with provenanceevery change is a proposal with its provenance; a person ratifies; a ledger is derived from the historyspec/08-governance.md (AGSC-08-08, AGSC-08-20)
Composition into a harnessselected items close over their links and become seven kinds of file an architect or an agent runtime can start fromAGSC-07-12; agsc compose
No servera file format and static files; no protocol, server, database or reasoner is definedAGSC-00-02

Beside that combination, and each available elsewhere on its own: six modes of use (docs/plain/modes.md); seven tools on every item page and on `/compose/` for a browser's own agent, identical to the local tool server (AGSC-09-16); eight plugin kinds with a forward-compatibility promise (docs/PLUGINS.md, AGSC-00-24); a content version stamped on every surface (AGSC-04-25); and federation walked by the client, never by a node (AGSC-11-06).

What it is best for

For agents

  • Memory for one agent. agsc mcp in a Bundle gives an assistant seven tools to search, read, follow links and cite items by address; nothing leaves the machine (Mode 1, use case L1).
  • Shared memory for many agents. Every agent reads the same published files and writes only by proposals a person ratifies (Mode 1, docs/CONNECTORS.md).
  • A source of skills. Each cluster becomes one skill pack holding its published items — the procedures are the part an agent follows — with a lockfile of their digests, installable into agent tool folders; skills from other repositories come in as procedures (Mode 3, use case L4).
  • A starting harness. A selection of items becomes a harness — seven kinds of file an architect or a runtime can start from; it is not a running system, and no rendering for a particular runtime ships at 1.0 (Mode 4, use case M5).
  • A live board for a team of agents. Agents claim and finish tasks on shared boards until they are done; decisions stay with people (Mode 5, use case M1).
  • Knowledge across nodes. A client reads several nodes' graph dumps and joins them locally, every foreign result marked with its origin; at 1.0 the walk is a library function of the engine, not a command (Mode 1, use case D4).

For people

  • A wiki that corrects itself. Markdown in, a checked and linked site out, with every change reviewed (Mode 0, use case L5).
  • A project's living specifications. Decisions, specifications, tasks and gates as one governed memory, and steering files that keep a coding agent on course (Mode 2, use case L3).
  • A library of patterns. Concepts with sources and provenance, readable without JavaScript, composable into a starting architecture (Mode 4, docs/USE-CASES.md).
  • A team board. A board from GitHub, GitLab, Jira, Trello, Linear, Asana, Notion, Obsidian, Todo.txt or plain Markdown becomes a live board and goes back again (Mode 5, use case M7).

Quick start

From a clone of this repository (Node 22.13 or later):

npm ci                                   # the exact pinned libraries

npm test # the whole suite, offline REPO=$PWD; cp -r tests/fixtures/minimal /tmp/agsc-try && cd /tmp/agsc-try SOURCE_DATE_EPOCH=1767225600 node "$REPO/bin/agsc.js" ci # lint, build twice, compare, verify: "ci: pass"

On a folder of your own Markdown notes (Node 22.13 or later, git, a POSIX shell):

npm install agentic-system-core                          # in a working folder

export PATH="$PWD/node_modules/.bin:$PATH" # puts agsc on the PATH cd my-notes && agsc init # each note gets a header and moves to content/concepts/ mkdir -p .well-known && printf 'Contact: mailto:you@example.org\n' > .well-known/security.txt git init -q && git add -A && git commit -q -m 'my notes' # the build takes its instant from this commit agsc ci # ci: pass (warnings are advice, errors stop) agsc build # the site, the graph and the agent files in www/

Without the security contact ci stops with AGSC-E901; without a commit (or SOURCE_DATE_EPOCH) it stops with AGSC-E204. The Mode 0 guide walks through this with the lines each command prints, and five more guides do the same for the other modes. To connect an assistant, read docs/USING-WITH-ASSISTANTS.md. To teach a coding agent the engine itself, install the agent skill in [skills/agentic-system-core/](https://github.com/andreibesleaga/agentic-system-core/blob/main/sk

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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