Dreamd

Name: Dreamd
Author: botzrDev

von botzrDevVersion 1.2.2i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.botzrDev/dreamd

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Auditable agent memory: lessons cite their sources, and bad memories can be traced and removed.

Die drei Säulen von PopNx MCP

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

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

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?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "dreamd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add dreamd -- npx -y dreamd-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "dreamd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-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": {
    "dreamd": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-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 6. Nov. 2026

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto botzrDev 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 7233 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 95 % der anderen 7233 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7233 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 Dreamd 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 (1.2.2) kam vorgestern 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 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.

dreamd

Agent memory you can audit. When a memory goes bad, trace it to its source, see what it fed, and remove it.

dreamd is local-first, long-term memory for AI agents. Every memory is a line in a file in your repo, every lesson your agents learn cites the events it came from, and each dream cycle commits its lessons to git. When an agent acts on something wrong, you can find the memory that caused it, see which lessons it fed, and take it out, with a receipt.

npx -y dreamd-mcp setup   # scaffold .agent/ and wire your harness

npx -y dreamd-mcp # MCP server (stdio): what the harness spawns

Recorded live on dreamd 1.2.0, sped up 1.5x: blame finds the event behind a bad answer, forget removes it with a receipt, and the same query comes back without it. Tape: docs/assets/blame-forget.tape.

Works today with Claude Code, Cursor, Cline and other MCP-aware harnesses. Self-hosted, single binary, Apache-2.0 core.

If you want agent memory you can trace and undo, star the repo to follow releases. When a memory goes wrong, an issue with the blame output helps us fix it.

Why auditable memory

Memory is the layer of an agent stack you usually can't see into. A prompt can be read and a model can be swapped, but when memory goes wrong there is rarely a way to tell what the agent believed, where that belief came from, or what else it touched.

That matters more now that memory is an attack surface. The OWASP Top 10 for Agentic Applications lists memory and context poisoning (ASI06): an attacker, a bad tool result or a plain mistake plants a "fact" that the agent keeps acting on in later sessions. The defenses OWASP points to start with knowing the source of every memory and being able to remove one cleanly (OWASP agentic top 10).

dreamd is built for that response:

You need to	dreamd gives you
See what drove an answer	`dreamd blame` lists the stored memories behind a recall, with ids, timestamps, source and score. `dreamd recall --explain` prints the salience factors for each hit
Know where a lesson came from	Every lesson in `LESSONS.md` cites the episodic events it was promoted from, and the provenance ledger records which event fed which lesson and index entry
Check the record is consistent	`dreamd doctor --provenance` recomputes the ledger's Merkle root and lists orphan, missing and corrupt edges. Read-only
Remove a bad memory	`dreamd forget` removes the event and the lesson state that names it. `--dry-run` shows what would change; `--proof` writes a `forget-receipt/1.0` file
Review what agents learned	`.agent/` is committed with your code, and each dream cycle commits its output as `dreamd: cycle YYYY-MM-DD`. Review new lessons with `git diff` or in a pull request, and undo a cycle with `git revert`
Read everything yourself	Plain JSONL and Markdown. `cat`, `grep` and `git log` work on every byte

What dreamd does not do. It does not detect or block poisoned writes, and it does not filter injected lesson content (SECURITY.md). source_harness is asserted by the caller, not verified. The provenance ledger and the forget receipt are unsigned, and there are no trust labels yet. dreamd makes bad memory traceable and removable; it does not make it impossible. See Roadmap for what comes next.

The audit loop in four commands

Say an agent keeps repeating advice you know is wrong.

# 1. Find the memories behind it

npx -y dreamd-mcp blame "deploy without tests" --explain

2. Check the lesson it came from and what that lesson cites

cat .agent/semantic/LESSONS.md npx -y dreamd-mcp doctor --provenance

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, `npx -y dreamd-mcp watch`, first; forget refuses while it runs)

npx -y dreamd-mcp forget evt_... --dry-run npx -y dreamd-mcp forget evt_... --proof forget-receipt.json

4. Review the change like code

git diff .agent/

After a forget, doctor --provenance reports the removed event's old ledger edges as orphans and exits 1. That is expected: the ledger is append-only, so it keeps the record that the event once existed.

To undo a whole dream cycle instead, git revert its dreamd: cycle commit with the daemon stopped, then run npx -y dreamd-mcp doctor --repair to rebuild the recall index.

Install

npm (recommended)

npx -y dreamd-mcp setup   # scaffold .agent/ and write the harness MCP config

npx -y dreamd-mcp # MCP server (stdio): your harness spawns this

stdio is the default transport. dreamd mcp --bind 127.0.0.1: is an opt-in Streamable HTTP server at /mcp. It is unauthenticated, and it is only in source builds with --features mcp-http. See docs/mcp-transports.md.

dreamd needs a project root sentinel (.git/, Cargo.toml, package.json or pyproject.toml).

setup prompts when it has a TTY. In scripts and non-interactive shells, pass --yes --harness claude|cursor|both (--harness none or --no-write-mcp scaffolds without touching any MCP config).

Cargo / from source

git clone https://github.com/botzrDev/dreamd.git

cd dreamd cargo install --path crates/dreamd-cli

See CONTRIBUTING.md for the full dev setup.

Quick start (under a minute)

If ~/your-project is a brand-new folder, run git init first.

cd ~/your-project

npx -y dreamd-mcp setup

Optional: shared daemon, recommended when several agents write

npx -y dreamd-mcp watch

Reload your harness. setup already wired the dreamd MCP server, so the harness spawns npx -y dreamd-mcp itself.

Ask the agent to search memory for something it learned earlier. It calls search_nodes and recalls prior context, with the source harness on every hit.

cat .agent/episodic/AGENT_LEARNINGS.jsonl

npx -y dreamd-mcp dream --dry # preview the lesson the next cycle would write npx -y dreamd-mcp doctor

The npm shim does not put dreamd on PATH. Use npx -y dreamd-mcp on the npm path, or cargo install --path crates/dreamd-cli for the dreamd binary. From 1.2.1 the shim forwards every dreamd command; the 1.2.0 shim did not forward recall, score, status, archive and migrate.

Adapters: Claude Code · Cursor · Cline

Recorded live, sped up 1.5x: Claude Code writes the lesson, OpenCode reads it back through the same .agent/ folder. Tape: docs/assets/demo.tape.

How agents learn

Agents write episodes (what happened, how painful it was, how important) through MCP append_node. The dream cycle clusters episodes by skill_action and promotes a recurring pattern into a lesson in LESSONS.md. With an API key it composes the lesson with an LLM under a $0.10 per-cycle spend cap; without one it writes a deterministic lesson and makes no network call. Either way the lesson cites the events it came from, and every output is staged and committed through one redo WAL, so a crash leaves the store as it was or rolls the cycle forward.

Recall ranks episodes and lessons with BM25 × salience (age decay, pain, importance, recurrence). Recall is deliberately lexical; vector recall is not shipped (docs/vectors.md). Formula: docs/salience.md.

What dreamd writes

Location	Contents	Commit?
`/.agent/`	Episodic JSONL, semantic lessons, personal prefs	Yes (this is the shared memory)
`/.agent/.dreamd/`	Local index, daemon state, config template, provenance ledger	No (gitignored by `init`)
`~/.agent/registry.toml`	Which projects have a store	No
`~/.agent/dreamd.sock`	Daemon API socket (while running)	No

setup scaffolds the store by calling init, then writes the harness MCP config. Both are idempotent. To uninstall from a machine, run npx -y dreamd-mcp uninstall. On a tty it waits for y; pass --yes in a script. Without a tty and without --yes it exits 2 and changes nothing. Project .agent/ stores are left in place. npx -y is npx's flag, not dreamd's --yes. npx -y dreamd-mcp init --uninstall-project drops only the registry entry; dreamd init puts it back and does not rewrite the store.

All inspection commands

The MCP surface is two tools (search_nodes, append_node). Everything else is CLI over the same files. dreamd --help is the reference for flags.

Command	What it does
`dreamd recall`	Ranked search as a markdown table. `--explain` prints the salience factors per hit; `--without` / `--without-cluster` drop hits before top-k, so you can see the answer without a suspect memory
`dreamd blame`	Which stored memories drove a query's ranking: id, timestamp, `skill_action`, bm25, salience, total, layer. `--json` for one compact array
`dreamd score`	Top memories by salience alone, no query
`dreamd salience-drift`	Salience distribution, top clusters, and drift against the snapshot from seven days earlier. See docs/observability.md
`dreamd dream --dry`	Print the `LESSONS.md` the next cycle would write, without writing
`dreamd forget`	Remove one episodic event and the lesson state that names it. `--dry-run` writes nothing; `--proof` writes a `forget-receipt/1.0` file (a receipt, not a signed proof). Refuses while the daemon is running
`dreamd doctor --provenance`	Recompute the provenance ledger's Merkle root and list orphan edges, missing edges and corrupt lines. Read-only. See docs/provenance.md
`dreamd memory branch\	checkout\	branches\	delete\	diff\	bisect`	Deprecated in 1.2.0, removed in 2.0. `.agent/` is plain files, so use git. See docs/branching-guide.md

Architecture (one paragraph)

Agents talk to dreamd over MCP. On Linux and macOS the MCP server proxies to a single-writer daemon (dreamd watch) over HTTP on a Unix domain socket, or runs in-process when no daemon is present. On Windows it proxies to loopback dreamd watch and exits 2 when that daemon is down. One writer lock covers every process that writes a project. The coordinator appends to AGENT_LEARNINGS.jsonl and feeds a Tantivy BM25 index; recall ranks hits with the salience formula, and each hit carries source_harness and skill_action. Details: ARCHITECTURE.md · SPEC.md · docs/http-api.md. Warm recall latency (local Criterion benches) is in PERF.md.

Roadmap

Direction, not dated commitments. Full view: ROADMAP.md.

Trust labels. A label on every memory saying where it came from and how far to trust it, joined along provenance edges, so a lesson from an untrusted source can't drive a privileged action. Needs its own spe

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

Dreamd

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Suche & KI-Gedächtnisi

Häufige Fragen

Alternativen

Context7

Codebase Memory

Exa

README vom Entwickler

dreamd

Why auditable memory

The audit loop in four commands

2. Check the lesson it came from and what that lesson cites

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, npx -y dreamd-mcp watch, first; forget refuses while it runs)

4. Review the change like code

Install

npm (recommended)

Cargo / from source

Quick start (under a minute)

Optional: shared daemon, recommended when several agents write

How agents learn

What dreamd writes

All inspection commands

Architecture (one paragraph)

Roadmap

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, `npx -y dreamd-mcp watch`, first; forget refuses while it runs)