Hypermnesia MCP Viz

Name: Hypermnesia MCP Viz
Author: cdeust

von cdeustVersion 3.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.cdeust/hypermnesia-mcp-viz

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Read-only visualization for Cortex memory, knowledge, sessions, traces, and codebase graphs.

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

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "hypermnesia-viz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-mcp-viz"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add hypermnesia-viz -- uvx hypermnesia-mcp-viz

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "hypermnesia-viz": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-mcp-viz"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "hypermnesia-viz": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "hypermnesia-mcp-viz"
      ]
    }
  }
}

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 cdeust 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 5653 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 42 % der anderen 5653 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5653 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 Hypermnesia MCP Viz 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 (3.2.0) kam vor 2 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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 gestern

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 21 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 2 Monaten

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.

Hypermnesia MCP Viz

Hypermnesia MCP Viz is published as `hypermnesia-mcp-viz` everywhere: Python, MCP Registry, Claude Code, Codex, Gemini, and the console command.

The cross-platform visualization layer for [Cortex](https://github.com/cdeust/Cortex). Codex, Gemini CLI, Claude Code, and any stdio MCP host can launch the same read-only server and browser UI. It turns Cortex's memory store, a host-neutral live activity stream, Claude Code's historical session archive, and your codebase graph into six live reading angles: a project galaxy, a 3D anatomical brain, an execution trace, a consolidation kanban, a curated knowledge browser, and a wiki. It never writes a memory: it renders, it never remembers. (It does keep its own derived graph/layout caches in the Cortex database, listed under Boundary.)

Launch with the open_visualization tool (or /cortex-visualize). One launcher opens six reading angles; the default landing view is Trace.

The whole UI ships on the AI Architect design system: a paper-first reading surface with a persistent ink (night) toggle, greyscale chrome, and a data palette resolved from design tokens at runtime, flipping the surface re-inks every view in place without disturbing a settled layout, and every count on screen is exact and streamed, never rounded.

Getting Started

Python 3.11 or newer is required. Upgrade Python 3.10 installations before updating: the fixed Pillow 13 release requires Python 3.11.

Claude Code users can install Hypermnesia MCP Viz from the same cortex-plugins marketplace as Cortex:

claude plugin marketplace add cdeust/Cortex

claude plugin install hypermnesia-mcp-viz@cortex-plugins

This install name becomes available in the Cortex marketplace only when this repository and the matching marketplace change in cdeust/Cortex#351 are released together. Maintainers must not publish either half of the rename on its own.

Migrating from `cortex-viz`

Existing Claude Code installs are not aliases for the new plugin identity. Remove the old install, refresh the marketplace after the coordinated release, and install the canonical plugin:

claude plugin uninstall cortex-viz@cortex-plugins

claude plugin marketplace update cortex-plugins claude plugin install hypermnesia-mcp-viz@cortex-plugins

Claude composes plugin tool names from the plugin manifest name, the mcpServers key, and the tool name. Update both old full names wherever they appear in permission allowlists, hooks, skills, or agents:

mcp__plugin_cortex-viz_cortex-viz__open_visualization becomes mcp__plugin_hypermnesia-mcp-viz_hypermnesia-mcp-viz__open_visualization.
mcp__plugin_cortex-viz_cortex-viz__get_methodology_graph becomes mcp__plugin_hypermnesia-mcp-viz_hypermnesia-mcp-viz__get_methodology_graph.

The removed cortex-viz console command is not retained as an alias, so Cursor, Windsurf, VS Code, and other direct-process configurations must invoke hypermnesia-mcp-viz instead.

Hypermnesia MCP Viz is a companion to [Cortex](https://github.com/cdeust/Cortex) that never writes a memory. Install Cortex first (claude plugin install hypermnesia-mcp@cortex-plugins): the visualizer reads its shared PostgreSQL store, and writes only its own derived caches there (Boundary). Point both at the same database: the database_url plugin setting defaults to postgresql://127.0.0.1:5432/cortex; set it to the same value you gave Cortex.

Restart your Claude Code session, then launch the visualizer:

/cortex-visualize

Codex, Gemini CLI, and other MCP hosts launch the same server as a plain stdio process; see Other MCP hosts for the exact configuration.

One launcher opens all six reading angles (Graph · Brain · Trace · Knowledge · Wiki · Board) in the browser, served live from the Cortex store, your session JSONL, the code graph, and git.

Works without Cortex

No Cortex, no PostgreSQL, no setup: Hypermnesia MCP Viz is still useful on its own. The Trace view (the default landing view) reads only ~/.claude/projects/*.jsonl and your local git: every Claude Code session becomes a navigable domain → session → prompt → action → file chain, with per-file diffs and commit history. If you use Claude Code, the data is already on your disk.

Just install the plugin and run /cortex-visualize. When Cortex's database isn't reachable, the server logs one line and starts in no-DB mode automatically: Trace is fully live; the five DB-backed views (Graph, Brain, Knowledge, Wiki, Board) appear greyed out with an install pointer instead of erroring.
To skip the database probe entirely, set CORTEX_VIZ_NO_DB=1 (or pass --no-db when running the standalone server directly).

Installing Cortex later lights up the other five views against the same UI (no reconfiguration).

More options (Clone, manual run)

Clone + run from source:

git clone https://github.com/cdeust/cortex-viz.git && cd cortex-viz

pip install -e . DATABASE_URL=postgresql://127.0.0.1:5432/cortex python3 -m cortex_viz

Without Cortex/Postgres (Trace view only):

CORTEX_VIZ_NO_DB=1 python3 -m cortex_viz

The views

Graph: the Claude workflow map

Each project becomes a cloud of nodes around one gold domain hub. Inside every cloud, nodes sit in six concentric levels by the Claude surface (or the code itself) that produced them:

Level	What's there	Click through to
L1 · Setup	Skills · Commands · Hooks · Agents · MCPs	File paths; which domains share an MCP (thin indigo bridges)
L2 · Tools	One hub per Claude tool per domain (Edit · Write · Read · Grep · Glob · Bash · Task)	Files touched + total uses
L3 · Files	Every file Claude opened, read, edited, searched, or referenced, colored by primary tool	`first_seen` / `last_accessed` / `last_modified` + See diff against HEAD
L4 · Discussions	One node per Claude Code session	`started_at`, duration, message count + View full conversation replay
L5 · Memories	Persistent memories, colored by consolidation stage	Full content, tags, every scientific measurement
L6 · AST symbols	The code itself: functions, methods, classes, modules, constants parsed from 10 languages (Rust, Python, TypeScript, Java, Kotlin, Swift, Objective-C, C, C++, Go)	Qualified name, symbol type, parent file, and named `defined_in` / `calls` / `imports` / `member_of` edges

Why L6 matters. L5 and below tell you *what Claude did*; L6 tells you *what the code is*. Three things become visible for free: shared code (any symbol referenced by two projects drifts into the inter-project gap), impact (clicking a symbol surfaces every caller, importer, and member: "what breaks if I change this?" is a graph neighbourhood, not a grep), and the shape of the codebase itself (a dense petal around a file means a fat internal API; a thin one means a leaf module). A grouped filter (L1–L6 / by kind / by AST edge kind / Cross-domain) isolates any slice.

Brain: the galaxy inside a real cortex

The same graph, on a second surface: every node placed inside an anatomical cortical mesh by the neuroscience of memory systems rather than by force-direction. Episodic memories sit in the medial temporal lobe and migrate outward to neocortex along a hot→consolidated depth gradient (the complementary-learning-systems consolidation model); semantic entities in temporal neocortex; code symbols in association cortex; procedural skills in the striatum and cerebellum; domains at the connectome's rich-club hubs. Region centres are registered from real MNI152 atlas coordinates (affine fit, not vertex-exact; the mesh is a single unlabeled surface). Every synapse routes along a major white-matter tract (fornix, uncinate, SLF, corpus callosum). Node colour is the same semantic palette as the galaxy (memories by consolidation stage, entities/symbols by type), and a live Memory science panel mirrors the store's system vitals (consolidation pipeline, skills, source-monitoring, extinction, sleep phases, and every mechanism Cortex exposes).

Because the full graph (278k+ nodes, 5.5M edges) is far larger than a browser can take in one payload, the brain streams it in progressively through a bounded-queue, frame-budgeted NDJSON loader: the cloud fills in as you watch. Clicking any node opens the same rich detail card as the galaxy (content, tags, live heat, relations, git diff, impact). Open it from the Brain button in the view bar, directly at /brain, or programmatically via open_visualization(view="brain").

Board: consolidation as a kanban

Five columns by consolidation stage (labile · early_ltp · late_ltp · consolidated · reconsolidating). Each header states the stage's live count (server-side truth, not the loaded page) above its reference stage physics (decay ×, vulnerability %, plasticity %) and the stage's advancement rule (e.g. replays ≥ 1 or imp > 0.3 at `lab

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

Hypermnesia MCP Viz

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

Hypermnesia MCP Viz

Getting Started

Migrating from cortex-viz

Works without Cortex

Without Cortex/Postgres (Trace view only):

The views

Graph: the Claude workflow map

Brain: the galaxy inside a real cortex

Board: consolidation as a kanban

Migrating from `cortex-viz`