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

Sugar

von roboticforceVersion 3.4.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.cdnsteve/sugar

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Autonomous AI development system with persistent task queue and background execution

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: Dokumente, Tabellen & Büroarbeit

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 0 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Das trägst du selbst ein: ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, SUGAR_DEFAULT_REPO

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add sugar --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value --env SUGAR_DEFAULT_REPO=your-value -- uvx sugarai mcp serve

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "sugar": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

Werte, die du selbst einträgst

  • ANTHROPIC_API_KEY env
    Anthropic API key for Claude model access
  • GITHUB_TOKEN env
    GitHub token for repository access
  • SUGAR_DEFAULT_REPO env
    Default repository in owner/repo format

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

  • ! Vorsicht

    Entwickler passt zum Repo

    Der Herausgeber (cdnsteve) ist nicht der Repo-Inhaber (roboticforce); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen

  • … 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 Dokumente, Tabellen & Büroarbeiti

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 2174 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 2174 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 34 % der anderen 2174 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 Sugar sicher?

Er hat 0 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 (3.4.2) kam vor 10 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Läuft in der Cloud★ 7.620MITAktualisiert vor 2 Monaten
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Excel MCP Server

von haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Läuft auf deinem Computer★ 4.276MITAktualisiert vor 6 Tagen
Installieren

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Läuft auf deinem Computer★ 847MITAktualisiert vor 3 Tagen
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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.

Sugar

Persistent memory for AI coding agents.

Your AI agent starts every session with amnesia. The architecture decisions, conventions, and gotchas you explained last week are gone. Sugar is the local-first memory layer that remembers them for you - per project, across projects, on your machine.

Your memory. Your machine. Your data.

What Sugar Does

Sugar is a memory layer your AI coding agent can read and write directly:

  • Project memory - Decisions, preferences, error patterns, and research stored per-project
  • Global memory - Standards and guidelines shared across every project you work on
  • Semantic search - Retrieve relevant context by meaning, not just keywords
  • MCP integration - Your AI agent reads and writes memory directly during sessions
  • Local-first - SQLite on your disk, no API keys, fully offline-capable
  • Task queue - Optional autonomous execution, powered by the same memory layer

Quick Start

# Install once, use in any project

pipx install sugarai

Initialize in your project

cd ~/dev/my-app sugar init

Store what you know

sugar remember "We use async/await everywhere, never callbacks" --type preference sugar remember "JWT tokens use RS256, expire in 15 min - see auth/tokens.py" --type decision sugar remember "When tests fail with import errors, check init.py exports first" --type error_pattern

Retrieve it later

sugar recall "authentication" sugar recall "how do we handle async"

Your AI agent can also read and write memory directly - no copy-pasting required.

MCP Integration

Connect Sugar's memory to your AI agent so it can access project context automatically.

Claude Code - Memory server (primary):

claude mcp add sugar -- sugar mcp memory

Claude Code - Task server (optional):

claude mcp add sugar-tasks -- sugar mcp tasks

Once connected, Claude can call store_learning to save context mid-session and search_memories to pull relevant knowledge before starting work. The memory server works from any directory - global memory is always available even outside a Sugar project.

Other MCP clients (Goose, Claude Desktop):

# Goose

goose configure

Select "Add Extension" -> "Command-line Extension"

Name: sugar

Command: sugar mcp memory

OpenCode - one command setup

sugar opencode setup

Skills

Sugar ships Agent Skills - folders of instructions that teach coding agents to apply Sugar's methodology. Skills live under skills/ and follow the Agent Skills specification (a SKILL.md with name/description frontmatter plus instructions).

SkillWhat it does
sugar-memoryStore and surface project context via Sugar's memory MCP server: recall context at task start, search before deciding, store learnings after completing work
sugar-task-plannerTurn a high-level task into a detailed execution plan: subtasks, dependencies, time estimates, risks, and measurable success criteria
sugar-quality-guardianReview code across quality, testing, security, and performance, ending with a structured verdict
sugar-orchestratorCoordinate multi-step workflows: analyze complexity, decompose tasks, assign roles, monitor execution

Each skill includes an evaluation dataset (evals/evals.json) and is measured with NVIDIA SkillEvaluator against the OpenCode harness. See Skill Benchmarks for the Skill Lift results - sugar-memory and sugar-task-planner both show measured positive lift.

Global Memory

Some knowledge belongs to you, not just one project. Coding standards, preferred patterns, security practices - these should follow you everywhere.

# Store a guideline that applies to all your projects

sugar remember "Always validate and sanitize user input before any DB query" \ --type guideline --global

sugar remember "Use conventional commits: feat/fix/chore/docs/test" \ --type guideline --global

View your global guidelines

sugar recall "security" --global sugar memories --global

Search works project-first, but guidelines always surface

sugar recall "database queries"

Returns: project-specific memories + relevant global guidelines

Global memory lives at ~/.sugar/memory.db. Project memory lives at .sugar/memory.db. When you search, project context wins - but guideline type memories from global always appear in results so your standards stay visible.

Via MCP, pass scope: "global" to store_learning to save cross-project knowledge directly from your AI session.

Memory types: decision, preference, file_context, error_pattern, research, outcome, guideline

Full docs: Memory System Guide

How Memory Works

Sugar uses two SQLite databases and a tiered search strategy.

Two stores:

  • Project store (.sugar/memory.db) - context specific to one project
  • Global store (~/.sugar/memory.db) - knowledge that applies everywhere

Seven memory types, each with different retrieval behavior:

TypePurposeTTL
decisionArchitecture and implementation choicesNever
preferenceHow you like things doneNever
file_contextWhat files and modules doNever
error_patternBugs and their fixes90 days
researchAPI docs, library findings60 days
outcomeWhat worked, what didn't30 days
guidelineCross-project standards and best practicesNever

Search strategy - project-first with reserved guideline slots:

  1. Search the project store first (local context always wins)
  2. Reserve slots for global guidelines (cross-project standards always surface)
  3. Fill remaining slots with other global results
  4. Deduplicate across both stores

This means a mature project's local context dominates results. A new project with no local memory gets global knowledge automatically. And your guidelines are always visible regardless.

Search engine: Semantic search via sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2, 384-dim vectors) with sqlite-vec. Falls back to SQLite FTS5 keyword search, then LIKE queries. No external API calls - everything runs locally.

# Install with semantic search (recommended)

pipx install 'sugarai[memory]'

Works without it too - just uses keyword matching

pipx install sugarai

MCP tools available to your AI agent:

ToolWhat it does
search_memorySearch both stores, returns results with scope labels
store_learningSave a memory (pass scope: "global" for cross-project)
recallGet formatted markdown context for a topic
get_project_contextFull project summary including global guidelines
list_recent_memoriesBrowse recent memories by type

MCP resources:

  • sugar://project/context - project summary
  • sugar://preferences - coding preferences
  • sugar://global/guidelines - cross-project standards

Task Queue

The task queue lets you hand off work and let it run autonomously. It reads from the same memory store, so Sugar already knows your preferences and patterns before it starts.

# Add tasks

sugar add "Fix authentication timeout" --type bug_fix --urgent sugar add "Add user profile settings" --type feature

Start the autonomous loop

sugar run

Sugar picks up tasks, executes them with your configured AI agent, runs tests, commits working code, and moves to the next task. It runs until the queue is empty or you stop it.

Delegate from Claude Code mid-session:

/sugar-task "Fix login timeout" --type bug_fix --urgent

Advanced task options: New in 3.10: Task Orchestration decomposes large features into a 4-stage workflow (research, plan, implement, review) with specialist agent routing and dependency-ordered sub-tasks.

# Orchestrated execution - 4-stage workflow (New in 3.10)

sugar add "Add OAuth authentication" --type feature --orchestrate

Iterative mode - loops until tests pass

sugar add "Implement rate limiting" --ralph --max-iterations 10

Check queue status

sugar list sugar status

Full docs: Task Orchestration

Autonomous Issue Resolution (optional)

Because Sugar remembers your codebase and conventions, it can also resolve routine issues autonomously. Point it at a GitHub repo, configure which labels to act on (security, bug, dependabot), and Sugar will read each issue, implement the fix, run your tests, and open a PR.

Labeled issue appears on GitHub

-> Sugar picks it up (label filter: "security", "dependabot", "bug") -> AI agent reads the issue, analyzes the affected code -> Fix implemented, tests run locally -> PR opened - you review and merge

This is one application of the memory layer, not the headline. Use Sugar purely as memory, or enable resolution - your choice. See workflow examples for security auto-fix, bug triage, test coverage, and more.

Supported AI Tools

Works with any CLI-based AI coding agent:

AgentMemory MCPTask MCPNotes
Claude CodeYesYesFull support
OpenCodeYesYessugar opencode setup
GooseYesYesVia MCP
AiderVia CLIVia CLIManual recall

Installation

Recommended: pipx - installs once, available everywhere, no venv conflicts:

pipx install sugarai

Upgrade / Uninstall:

pipx upgrade sugarai

pipx uninstall sugarai

Other installation methods

pip (requires venv activation each session)

pip install sugarai

uv

uv pip install sugarai

With semantic search (recommended for memory):

pipx install 'sugarai[memory]'

With GitHub integration:

pipx install 'sugarai[github]'

All features:

pipx install 'sugarai[all]'

Sugar is project-local by default. Each project gets its own .sugar/ folder with its own database and config. Global memory lives at ~/.sugar/. Like git - one installation, per-project state.

Project Structure

~/.sugar/

└── memory.db # Global memory (guidelines, cross-project knowledge)

~/dev/my-app/ ├── .sugar/ │ ├── sugar.db # Project memory + task queue │ ├── config.yaml # Project settings │ └── prompts/ # Custom agent prompts └── src/

Recommended .gitignore:

.sugar/sugar.db

.sugar/sugar.log .sugar/*.db-*

Commit .sugar/config.yaml and .sugar/prompts/ to share settings with your team.

Configuration

.sugar/config.yaml is created on sugar init:

sugar:

dry_run: false loop_interval: 300 max_concurrent_work: 3

claude: enable_agents: true

discovery: github: enabled: true repo: "user/repository"

Documentation

  • Quick Start
  • Memory System
  • Skill Benchmarks
  • CLI Reference
  • Task Orchestration
  • Goose Integration
  • OpenCode Integration
  • GitHub Integration
  • Configuration Guide
  • Troubleshooting

Requirements

Contributing

Contributions welcome. See CONTRIBUTING.md.

git clone ht

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

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