Cachly Dev MCP

Name: Cachly Dev MCP
Author: cachly-dev

von cachly-devVersion 0.10.231i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.cachly-dev/mcp-server

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Solve it once. From then on, your AI knows. Experience for coding agents, hosted in the EU.

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: Sonstiges

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": {
    "cachly-dev": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cachly-dev/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add cachly-dev -- npx -y @cachly-dev/mcp-server

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "cachly-dev": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cachly-dev/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "cachly-dev": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@cachly-dev/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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 cachly-dev 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 Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 98 % der anderen 32398 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32398 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 Cachly Dev MCP 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 (0.10.231) kam gestern 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern

Installieren

AI Deprecations

von aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

Läuft in der CloudAktualisiert heute

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.

cachly — experience for coding agents (MCP server)

Solve it once. From then on, your AI knows.

Every fix, every decision and every dead end becomes experience your AI uses at

the right moment. You build faster, and your team builds on what you figured out.

@cachly-dev/mcp-server connects cachly to Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Cline, Continue.dev, Zed, Codex CLI and Gemini CLI over MCP. It offers 124 MCP tools. Your editor lists 27 entries by default and reaches the rest through one of them, cachly_tool (details under MCP Tools below). Your AI stores a lesson after a fix, and finds it again when the same problem returns. Your Brain (the store of your lessons) lives on EU servers.

Start without an account

Claude Code

/plugin marketplace add cachly-dev/cachly-mcp

/plugin install cachly-brain@cachly

There is no JSON to write, no path to set and no key to copy. Without a key, cachly creates a test Brain on EU servers when the session starts (the plugin hook does it; the first tool call does it if the hook did not). The test Brain has 14 days of the Solo tier. After that it runs on the free tier with the same key.

Check it with claude mcp list. You should see plugin:cachly-brain:cachly … ✔ Connected. claude plugin details shows MCP servers (0) even when the server runs, because it does not count them.

The plugin adds three Claude Code hooks:

Hook	What it does
`SessionStart`	Gives your AI a short briefing: the 5 most-reused lessons (on a new Brain: starter tips)
`UserPromptSubmit`	Puts the lessons that match your prompt next to it
`Stop`	Saves a lesson when the AI's last message clearly reports a fix. It skips messages that say something failed or is unclear. It tells you nothing when it saves.

Turn on auto-update once: /plugin → Marketplaces → cachly → Enable auto-update. Claude Code leaves it off for marketplaces outside Anthropic's own. The MCP server updates itself on every start, but the hooks come with the plugin and update only with it. If an update is waiting, the first session_start of a session says so in one line.

Keep your test Brain

npx @cachly-dev/mcp-server@latest claim

You sign in once in the browser. The test Brain then moves into your account with all its lessons. Every test key is revoked, and you get a new key that is stored where your editor and hooks look for it. The Brain restarts once, which takes about 20 seconds. If you already have a free Brain, the one-Brain limit of the free tier applies and the move is refused with a message.

Cursor, Windsurf, VS Code, Cline, Continue.dev, Zed

npx @cachly-dev/mcp-server@latest autopilot

autopilot finds the editors you use and writes the MCP config for each. It also writes the rule file each editor reads in every chat (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/rules/cachly.mdc, .github/copilot-instructions.md, .windsurfrules, .clinerules; GEMINI.md, .junie/guidelines.md and .continue/rules/cachly.md where you use Gemini CLI, Junie or Continue), which tells your AI to check its memory before a task. It adds a git hook that learns from your commits and fills your Brain from your git history. You sign in once in the browser (a device code, no password, no credit card), so the Brain belongs to your own account from the start. Restart your editor afterwards.

You can also add the server by hand (see Manual Setup). Without a key, the first tool call creates the same test Brain as in Claude Code. Without a rule file, Claude Code still starts each task with smart_recall, because the server's instructions ask for it. Gemini CLI also passes them on. Some editors do not (Cline, Continue and Zed, for example); there, the rule file from autopilot is what makes your AI use its memory.

Already inside Claude, Cursor or Copilot? Paste this to your AI:

`

Set up cachly for this project. Run: npx @cachly-dev/mcp-server@latest autopilot

Follow the browser sign-in, then restart the editor.

`

VS Code extension

Install [cachly Brain](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=cachly-dev.cachly-brain). It creates your Brain on first start, with no account form.

JetBrains plugin

Install [Cachly Brain](https://plugins.jetbrains.com/plugin/32059-cachly-brain) from the JetBrains Marketplace (IntelliJ IDEA, PyCharm, GoLand, WebStorm, Rider). The status bar, the Brain health and the lessons view live in the IDE. The source is at cachly-dev/cachly-intellij. The JetBrains plugin guide shows how Claude Code, Junie and JetBrains AI Assistant get the Brain over MCP.

MCP Registry

The server is listed in the official [MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=cachly) as io.github.cachly-dev/mcp-server. Clients that browse the registry find it by name. The entry points at this npm package.

Guides

Guide	What you find there
Claude Code hooks: which event to use when	`SessionStart`, `UserPromptSubmit`, `PreToolUse`, `Stop` and more, sorted by when they fire. What each one can block, add and change.
A UserPromptSubmit hook for Claude Code	The stdin JSON, `additionalContext`, a working Node script and five traps to avoid.
The same hooks in VS Code and Copilot CLI, Codex CLI and Gemini CLI	Which event takes context in each editor, and the exact file `setup` writes there.
Comparisons: Supermemory, Zep, claude-mem, Basic Memory, mem0, Letta	Side by side, each row with its source and a visible date, including when the other product fits better.
EU-hosted MCP server: what leaves your machine	Where data lands: storage in Germany, embeddings in the EU, the network edge, and a checklist.
Lessons learned for coding agents	How to write a lesson your agent finds again: symptom, decisive fact first, what failed, files, a check. With examples and a `LESSONS.md`.
JetBrains plugin guide	What the plugin does, and how Claude Code, Junie and JetBrains AI Assistant use the Brain.
Repo X-ray	Enter a public GitHub repo. In a few seconds you see how many problems its team has solved, and which ones more than once.

How it works

A fix, a decision or a dead end is stored as a lesson: topic, what worked, what failed, severity, file paths, commands and author.
At the start of a session, your AI receives a briefing with the last session, open failures and recent lessons.
When you ask for something, smart_recall looks up the lessons that match. It combines keyword search (BM25), meaning-based search and the causal graph, in 11 languages.
When an error appears, causal_trace walks from the symptom to the cause and to the fix that worked.
Before a deploy, brain_predict lists failure patterns from past incidents.
A git hook and the CI templates add lessons from commits and from red-to-green runs.
Lessons are shared in the team. Each one carries the name of whoever learned it.

To see what your AI would know before you install anything, run npx @cachly-dev/mcp-server@latest demo in a project folder. It reads your git history and prints your fixes, patterns and decisions. Nothing leaves your machine.

Our agreement with you. You can leave and take your data: npx @cachly-dev/mcp-server@latest export writes every lesson to lessons.md (to read) and lessons.jsonl (to reuse). Code excerpts are stored only if you call index_project yourself, and only on your own EU instance. Read what leaves your machine before you decide.

MCP Tools (124 total, 27 listed by default)

Your editor sees 27 entries by default: the daily tools (26 of them) and one dispatcher, cachly_tool. This is on purpose. The full list of 124 costs about 28,000 tokens in every request. The 27 listed entries cost about 8,000. All other tools (98 of them) run through the dispatcher:

cachly_tool(tool: "team_roster")                  run any of them by name

cachly_tool(tool: "team_roster", describe: true) get its schema first

Nothing is unreachable. The server dispatches by name, so team_roster called directly still works. Set CACHLY_ALLE_WERKZEUGE=1 to list all 124. Set CACHLY_PROFILE=lean to list 8 plus cachly_tool, or CACHLY_PROFILE=recall to list the 3 read-only tools.

Session and lessons (most used)

Tool	What it does
`session_start`	Full briefing: last session, open failures, recent lessons, Brain health
`session_end`	Save what you built; extract lessons from the summary and the git log
`learn_from_attempts`	Store a structured lesson after any fix, deploy or discovery (with `author`, `visibility`)
`recall_best_solution`	The known fix for a topic, with its success and failure history
`smart_recall`	Hybrid BM25 + semantic + causal-graph search, 11 languages, quality-reranked
`remember_context`	Keep architecture findings, decisions and file summaries
`compact_recover`	Recover your context after you hit the context-window limit

Team Brain and org knowledge graph

Tool	What it does
`team_learn` / `team_recall`	Share lessons across the team with author attribution
`team_confirm`	A reviewer confirms a lesson (senior or peer); confirmed lessons rank higher in recall
`team_assign_role` / `team_roster` / `team_whoami`	Roles (admin, reviewer, contributor, viewer), enforced once an admin is set
`team_audit`	Admin-only governance trail: every role change and lesson confirmation
`brain_who_knows`	Find your team's experts on a topic, ranked from authorship
`brain_file_map`	Experts and lessons per file, before you touch it
`team_expertise_map`	The team's skills matrix in one table
`brain_collab_pairs`	Who works with whom, with bus-factor alerts
`brain_portability`	Config snippets for 7 MCP clients, so the same Brain serves any model
`skill_gaps`	Knowledge blind spots: unresolved failures, missing attribution
`brain_coverage`	A 0–100 health score for the knowledge of your codebase
`madc_deliberate`	Specialist AI agents vote to resolve contradictory lessons
`memory_crystalize`	Distill all lessons into a Crystal for instant team context
`team_crystallize`	A Team Crystal: fixes that 2 or more teammates reached independently

Causal intelligence

Tool	What it does
`causal_trace`	Root-cause analysis through the causal knowledge graph
`brain_predict` / `brain_predict_failures`	Predict likely failures before they happen

| `brain_from_git` | Fill people, file

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

Cachly Dev MCP

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 Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

AI Deprecations

README vom Entwickler

cachly — experience for coding agents (MCP server)

Start without an account

Claude Code

Keep your test Brain

Cursor, Windsurf, VS Code, Cline, Continue.dev, Zed

VS Code extension

JetBrains plugin

MCP Registry

Guides

How it works

MCP Tools (124 total, 27 listed by default)

Session and lessons (most used)

Team Brain and org knowledge graph

Causal intelligence