Hicortex — AI Fleet Memory

Name: Hicortex — AI Fleet Memory
Author: gamaze-labs

von gamaze-labsVersion 0.25.0i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.gamaze-labs/hicortex

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Shared fleet memory for AI agents: nightly self-correction, recall every prompt (supported agents).

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
Das musst du eintragen: HICORTEX_AUTH_TOKEN

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).
Das trägst du selbst ein: HICORTEX_AUTH_TOKEN, HICORTEX_SERVER_URL

Als geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.

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": {
    "hicortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add hicortex --env HICORTEX_AUTH_TOKEN=your-value --env HICORTEX_SERVER_URL=your-value -- npx -y @gamaze/hicortex

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": {
    "hicortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "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": {
    "hicortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@gamaze/hicortex"
      ],
      "env": {
        "HICORTEX_AUTH_TOKEN": "your-value",
        "HICORTEX_SERVER_URL": "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

HICORTEX_AUTH_TOKEN geheim env
Bearer token for a remote Hicortex server (server prints it via `hicortex status`). Optional — a local server needs no token.
HICORTEX_SERVER_URL env
URL of a remote Hicortex server (e.g. https://your-server:8787). Optional — omit for a local server on this machine.

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 gamaze-labs 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 7241 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 81 % der anderen 7241 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7241 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 Hicortex — AI Fleet Memory 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?

Das musst du eintragen: HICORTEX_AUTH_TOKEN

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 (0.25.0) kam vor 8 Tagen 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.

Hicortex — AI Fleet Memory

Shared memory for AI agents — it corrects itself overnight, and what one agent learns, the whole fleet knows. One memory across every agent, every project, every machine — they stop assuming and start knowing.

One brain, every harness — Claude Code, Hermes, OpenClaw, Pi, OpenCode, and any MCP-compatible agent share the same memory.
Pushed, not pulled — in every supported coding agent, a compact recall index is injected on *every prompt*, so the decisions, corrections, and context an agent needs are already in front of it. No re-explaining, no copy-paste, nothing to maintain. Zero LLM calls per turn — no API cost or rate-limit hit from recall.
Consolidates overnight — each night it reads the day's sessions, distills what matters, and turns it into Learnings, links, and a knowledge graph.
Local-first — raw sessions never leave the machine; only distilled memory is stored.

Install

npx @gamaze/hicortex init

Claude Desktop: one "yes" during init.

Auto-detects your environment, configures one LLM (Ollama, the Claude CLI, or an API key), installs a local daemon (launchd on macOS, systemd on Linux), and registers MCP tools with Claude Code.

For multi-machine setups, point thin clients at a shared server — no local DB or LLM on the clients:

npx @gamaze/hicortex init --server https://your-server.example.com

init auto-detects the other harnesses and installs their clients: a Pi extension (~/.pi/agent/extensions/hicortex.ts — pushed recall, identity + lessons, the ten tools; or copy pi-extension/hicortex/index.ts there manually), an OpenCode plugin (~/.config/opencode/plugins/hicortex.ts — the same trio; or copy opencode-plugin/hicortex/index.ts there manually), the Hermes plugin, and the OpenClaw plugin. pi-mcp-adapter remains a generic MCP escape hatch for any harness (verified against the SSE endpoint) — Pi no longer needs it. See the install docs.

How it works

CAPTURE (nightly)        CONSOLIDATE (nightly)             RECALL (every prompt)

sessions → denoise score · reflect · link a compact index of → POST /distill decay · dedup · supersede relevant memories is (one model, all phases) pushed into the prompt → full text lazy-loaded

Memories strengthen when agents use them, fade when they don't, and link to related ones automatically. Retrieval is hybrid BM25 + vector search — zero-LLM at query time.

The first nightly run captures the last 7 days of sessions by default (not your entire history) — run hicortex nightly --recapture-window once to import more.

Features

Per-prompt recall push — relevant memory lands in context every turn; the agent fetches full content with hicortex_get only when it needs it.
Memory analytics at /dashboard — growth, recall adoption, and a nightly digest of what was learned.
Knowledge graph at /viz — memories clustered by domain, connected by relationship edges.
Domains & tags — multi-tag classification with a configurable vocabulary; your categories drift with your data.
Learnings from reflection — nightly reflection extracts general, reusable Learnings, not just Experience logs.
Self-correcting store — every night, stale facts are rewritten in place with dated provenance; near-duplicates resolve into one (verbatim copies kept free, merges recoverable); superseded decisions are demoted, never re-surfaced. No zombie memory.
Unprompted by design — coding agents get recall injected via hooks; instruction-capable clients (Claude Desktop, Cursor-class) get standing instructions, so memory is used without being asked. Plain MCP clients keep full search.
Self-calibrating — recall, decay and merge boundaries report their own statistics; tuning is measured, never guessed.
Standing context layer — hand-edited "who you are / how to work" Markdown, injected every session, never decayed.

MCP

Nine MCP tools — hicortex_search, hicortex_get, hicortex_recent, hicortex_ingest, hicortex_lessons, hicortex_index, hicortex_graph, hicortex_update, hicortex_delete — plus a /learn skill to save explicit learnings. Full reference →

Stack

TypeScript · Node.js 20+ · SQLite + sqlite-vec + FTS5 (semantic + full-text in one DB) · ONNX embeddings (bge-small-en, CPU) · MCP over HTTP/SSE · one configurable LLM (Ollama, Claude CLI, or any OpenAI-compatible endpoint).

Development

git clone https://github.com/gamaze-labs/hicortex.git

cd hicortex

AGENTS.md at the repository root defines the machine-checkable verification contract. "Done" means the full command chain exits with code 0. The contract mirrors what CI runs. Contributors — human or agent — run it before claiming work complete.

Contributions welcome — see CONTRIBUTING.md.

License

Personal and noncommercial use is free under the PolyForm Noncommercial License 1.0.0. Commercial use requires a per-seat license — see hicortex.gamaze.com.

Hicortex — AI Fleet Memory

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

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

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Codebase Memory

Exa

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