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

Locus

von EDKarlssonVersion 0.6.2i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.EDKarlsson/locus

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Hierarchical markdown memory palace for AI agents — structured palace navigation via MCP tools.

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: 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?

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add locus -- uvx locus-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "locus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "locus-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": {
    "locus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "locus-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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto EDKarlsson 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 7250 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 4 % der anderen 7250 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7250 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 Locus 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 (0.6.2) kam vor 8 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 heute
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 letzten Monat
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.

Locus

Hierarchical markdown-based memory system for autonomous AI agents. Each directory is a room (locus) in the palace, containing specific knowledge navigated on demand. Named for the atomic unit of the Method of Loci.

Core idea: Keep context windows small. Load only the room you need, not the whole palace.


How it works

palace/

INDEX.md ← always read first (~50 lines max) global/ toolchain/ toolchain.md ← canonical facts about tools projects/ my-project/ my-project.md ← room overview + key files technical-gotchas.md ← specialty: issues & resolutions sessions/ 2026-03-02.md ← append-only session log

An agent reads INDEX.md, navigates to the relevant room, and reads only that room. Session logs accumulate until consolidation merges them into canonical files.

See the wiki for full documentation.


Quick start

# Install

pip install locus-mcp

or: uvx locus-mcp --palace ~/.locus (no install needed)

Create a palace from the packaged example

locus init ~/.locus

Edit ~/.locus/INDEX.md to describe your palace

Run the MCP server

locus-mcp --palace ~/.locus

or: LOCUS_PALACE=~/.locus locus-mcp


Installation

MCP server (recommended for MCP-capable clients)
pip install locus-mcp

Or run without installing using uvx:

uvx locus-mcp --palace ~/.locus
Agent skills

The skill files are the one part of Locus written for a specific runtime. The palace convention, the MCP server, and the recall / lint / index CLIs are runtime-neutral and work from anything that can read a file or speak MCP. The skills in skills/claude/ are written and maintained for Claude Code, and that is the only set shipped here. They are plain markdown with YAML frontmatter, so another runtime is welcome to adapt them. Per-runtime copies used to live in skills/codex/ and skills/gemini/; they were removed because keeping three variants honest cost more than it returned.

Install them from a clone:

git clone https://github.com/Nano-Nimbus/locus.git

cd locus make install-skills # copies skills/claude/* to ~/.claude/skills/ make install-skills-dry # print what would be copied, write nothing

CLAUDE_SKILLS_DIR overrides the destination.

SkillCommandDescription
locus/locusRecall, navigate the palace, write rooms and session logs, regenerate indexes
locus-consolidate/locus-consolidateMerge session logs into canonical files
locus-audit/locus-auditAudit palace health
locus-feedback/locus-feedbackRecord explicit feedback on a palace recall
locus-release/locus-releasePost-release verification workflow (contributors)
locus-security/locus-securityTrust tags, nonce discipline, and the locus-security CLI
locus-palace-init/locus-palace-initBootstrap a palace from existing memory files
Agent SDK (Python)
pip install locus-mcp

locus --palace ~/.locus --task "What toolchain conventions are set?"


MCP Server

The locus-mcp command exposes five tools over the Model Context Protocol.

Use stdio for all local integrations (Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini — default, no extra flags needed). SSE transport is available for network deployments (--transport sse) and requires FASTMCP_HOST=0.0.0.0 to be set explicitly — the server binds to loopback by default.

ToolDescription
memory_listReturns INDEX.md (no args) or lists a room's files
memory_readReads any file in the palace
memory_writeAtomically writes a file (guarded — cannot write to _metrics/, sessions/, .sig/, .security/)
memory_searchRanked full-text search over the shared FTS5 index (see Recall); ripgrep only without FTS5
memory_batchReads up to 20 palace files in a single call — use for multi-room loads

Add --security to enable Ed25519 signature verification on reads and automatic signing on writes. See Security below.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "locus": { "command": "locus-mcp", "args": ["--palace", "/path/to/palace"] } } }

Or using uvx (no install required):

{

"mcpServers": { "locus": { "command": "uvx", "args": ["locus-mcp", "--palace", "/path/to/palace"] } } }

Cursor / Zed
{

"mcp": { "servers": { "locus": { "command": "locus-mcp", "args": ["--palace", "/path/to/palace"] } } } }

Environment variable

All clients support LOCUS_PALACE as an alternative to --palace:

export LOCUS_PALACE=~/.locus

locus-mcp

See MCP Server Configuration for the full client setup guide and spec/mcp-server.md for architecture details.


Recall

locus recall answers "what do I already know about this?" in one call, fast enough to run on every prompt from a hook. It keeps a SQLite FTS5 index (standard library only, no PyYAML) over any number of markdown roots: a palace, an OKF bundle, a Claude Code memory directory, or all of them at once.

locus recall --root ~/memory --root ./docs "why does the flux kustomization stall"
Recalled memory:
  1. Flux healthcheck stall (human-reviewed, 2026-08-22) /home/me/memory/project_flux-healthcheck-stall.md Flux Kustomization with wait:true stalls on health checks for a bad revision ...
  2. [STALE] Old Flux bootstrap procedure (unverified, 2025-11-02) /home/me/docs/runbooks/flux-bootstrap.md Bootstrap Flux with a personal access token ...
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to index; repeatable
-k N3Number of hits
--budget BYTES4096Hard cap on text output
--include journaloffInclude type: Journal files
--type TYPEallOnly this frontmatter type; repeatable
--jsonoffPrint a JSON list instead of text
--refreshoffRebuild the index from scratch

Frontmatter drives the result: title (or name, or the first heading), description, tags, type (or metadata.type), modified (else generated.at, else file mtime), status, stale_after, and verified. Ranking is bm25 with title and description weighted above the body; exact ties go to human-reviewed files, then to the newest modified. A hit is flagged STALE when its stale_after has passed or its status is deprecated. Trust tiers follow OKF: unverified, machine-confirmed (only non-human verified entries), human-reviewed (any verified entry whose by starts with human:).

Roots can live in a .locus.toml in the project or any parent directory:

[recall]

roots = ["docs", "~/memory/shared"]

The index is stored at ${XDG_CACHE_HOME:-~/.cache}/locus/ .sqlite, never inside a root, and is refreshed incrementally (mtime, then content hash) on every call. With no hits the text output is empty and the exit status is still 0, so a prompt hook can call it unconditionally:

#!/bin/sh

Claude Code UserPromptSubmit hook: whatever this prints is injected as context.

prompt=$(jq -r .prompt) exec locus recall -k 3 --budget 4096 "$prompt"

The MCP server's memory_search uses the same index, so MCP results are ranked the same way. Full rules in spec/recall.md.


Lint and index

locus lint checks markdown roots for Open Knowledge Format v0.2 conformance and the Locus palace conventions. locus index generates the index files those conventions define. Both read the same frontmatter recall indexes, and neither imports the Agent SDK, so a CI job that only checks conformance does not install it.

locus lint  --root docs --check          # CI gate: exit 1 on any error

locus lint --root docs --fix # add inferable fields, rewrite nothing locus index --root docs --check # exit 1 when a generated index drifted

docs/runbooks/valve-chatter.md: error [okf.type-missing] frontmatter has no non-empty type (fix: add type: Runbook) docs/log.md: error [okf.log-order] entries run oldest first: 2026-05-09 follows 2026-05-01 docs/reference/platform.md: warning [locus.size-limit] 214 lines exceeds the 200-line soft limit for a specialty file 2 error(s), 1 warning(s), 1 fixable

lint
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to check; repeatable
--checkoffExit non-zero on any error. For CI
--strictoffTreat warnings as errors under --check
--fixoffAdd inferable fields. Never rewrites an existing key
--type-map DIR=TYPEnoneInfer this OKF type under DIR; repeatable
--archive-glob GLOBnonePaths that should carry status: deprecated; repeatable
--jsonoffPrint a JSON report instead of text

Rules split in two. okf.* checks what the specification requires: a parseable frontmatter block with a non-empty type on every non-reserved document, an index.md with no frontmatter beyond a bundle-root okf_version, a log.md that is date-headed and newest first, and ISO 8601 timestamps. Unknown keys and unknown type values are never reported: the spec requires consumers to tolerate both. locus.* checks the palace conventions: the size limits from spec/size-limits.md and the room main-file rule from spec/room-conventions.md.

Errors fail --check; warnings are advisory. A palace legitimately carries no frontmatter at all, so on a palace root the missing type rules are warnings rather than a CI failure on a layout the palace spec itself describes.

--fix adds three fields and only three: type from --type-map or [lint.types], generated.at from the file's first git commit, and status: deprecated for archive paths. It never rewrites or deletes a key, it never invents a generated block (nothing in a file says who produced it), and running it twice produces identical bytes.

index
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to index; repeatable
--checkoffWrite nothing; exit non-zero on drift. For CI
--kindautoForce okf, palace, or memory classification
--jsonoffPrint a JSON report instead of text

What gets generated depends on the root: an OKF bundle gets an index.md per directory in section 8 form (* [Title](path) - description, with okf_version: "0.2" frontmatter at the bundle root only), a palace gets the 50-line routing table INDEX.md, and a Claude Code memory directory gets a MEMORY.md of one - [Title](file.md) - description line per topic file. Output is deterministic, so --check is a byte comparison, and only index files are ever written.

Configure both from one .locus.toml:

[lint]

roots = ["docs"] archive_globs = ["archive/*"]

[lint.types] "." = "Reference" runbooks = "Runbook"

Full rules in [`spec/lint-and-index

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

PopNx fragen