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
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Directory

von PatherasVersion 1.0.0i★ –iLäuft in der Cloud
Name in der Registrycom.anots/directory

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

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

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 in der Cloud
  • Transport: Streamable HTTP
  • 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 dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

Welche App nutzt du?

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

Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://api.anots.com/mcp

Führe das in deinem Terminal aus

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

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

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

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

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

ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://api.anots.com/mcp

Menünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.

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

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain anots.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 17 % der anderen 7223 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7223 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 Directory 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.0) kam vor 5 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.

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 vor 3 Tagen
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 vor 44 Tagen
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.

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
  1. Chronicle: Conversation history in chapters
  2. Hive Mind: Semantic indexing for search
  3. 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

PopNx fragen