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

Tares

von glassflowVersion 1.55.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryai.glassflow/tares

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Always-on AI agents: a software factory for Claude Code, or an AI SRE that watches your systems.

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: Sonstiges
  • Das musst du eintragen: TARES_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: TARESD_URL, TARES_AUTH_TOKEN

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

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": {
    "tares": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tares",
        "mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "TARESD_URL": "your-value",
        "TARES_AUTH_TOKEN": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add tares --env TARESD_URL=your-value --env TARES_AUTH_TOKEN=your-value -- uvx tares mcp --transport stdio

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": {
    "tares": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tares",
        "mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "TARESD_URL": "your-value",
        "TARES_AUTH_TOKEN": "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": {
    "tares": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "tares",
        "mcp",
        "--transport",
        "stdio"
      ],
      "env": {
        "TARESD_URL": "your-value",
        "TARES_AUTH_TOKEN": "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

  • TARESD_URL env
    Address of the Tares the server talks to. Start one with `tares up`.
  • TARES_AUTH_TOKEN geheim env
    Token or API key for a Tares that has auth on. Leave empty for a local Tares without auth.

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 über die Domain glassflow.ai bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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 32509 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 89 % der anderen 32509 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32509 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 Tares 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: TARES_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 (1.55.1) kam vor 4 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 Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

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

Fomu MCP

von gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert 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.

Tares

The open-source platform for always-on AI agents.

Most agents wait for a prompt and forget everything when the session ends. Tares gives agents a place to work from: events from your systems land on one timeline per thing, agents wake when something happens, and what they decide (findings, plans, tickets, reviews, your answers) is kept for the next reader, human or agent. Works with Claude Code, Cursor, Codex and your own agents over MCP.

What you can build with it

Agents that watch your systems

Connect anything that emits events: logs, metrics, alerts, deploys, commits, database rows, webhooks. Tares merges them into one time-ordered timeline per service, repo, customer or job, and a trigger wakes an agent the moment something matters, with that timeline already in hand. The agent writes its conclusion back onto the timeline.

  • An AI SRE: an alert fires, the agent reads the service's whole history and writes the diagnosis before anyone opens a dashboard.
  • Shared code context: when a change matters, an agent updates the team's context repository with a pull request.
  • Anything with a failure mode: failed jobs, sandbox runs, voice calls, each with a timeline, a trigger and a finding that says what broke.

→ Build an AI SRE, Projects

A software factory

One crew of Claude Code sessions on your machine builds every project you hand it. You plan a project with Claude; an orchestrator hands out the tickets, builders open pull requests, a reviewer holds every change to a fixed bar, and builders merge once it passes and CI is green. You talk to one session, and only for decisions that are yours.

  • Plan once: a spec, milestones with acceptance checks, and tickets with a working doc each.
  • Build in parallel: one crew serves every project, a builder per milestone and repo.
  • Nothing is lost: tickets, reviews, the crew's assumptions and your answers live on Tares, so the crew carries on after a restart and you can check every choice it made.

→ Software factory, A project, end to end

Why Tares

  • One read instead of ten tool calls. An agent asks about a thing once and gets its correlated history across every source.
  • Agents that run on events, not prompts. Triggers wake your agent over MCP or a webhook, or run a Tares agent in-process.
  • A record that outlives the session. Findings, plans, tickets, reviews and decisions stay on Tares for the next reader.
  • Bring your own agent. Claude Code, Cursor, Codex or your own loop, over MCP. Any model provider for Tares's own agents.
  • Yours to run. MIT licensed, one daemon and one DuckDB file on your machine or server. No external database, no broker, no telemetry.

Quickstart

uv tool install tares                    # or: brew install glassflow/tap/tares

tares up # daemon + console on http://127.0.0.1:8787 tares mcp --transport streamable-http # in a second terminal: the MCP endpoint, :8788/mcp

Then pick what you came for.

Give an agent your systems. Add a source under Sources → Add source in the console (or start the demo stack to break something on purpose), and connect your agent:

claude mcp add --transport http tares http://localhost:8788/mcp

Ask it: *"Use tares: what happened to api-server in the last 15 minutes?"* → Quickstart

Build software with a crew. Needs Claude Code (signed in, on a plan with background sessions) and gh with write access to your repos:

tares factory crew up                         # start the crew; the first run asks how far it may go

tares factory spec "what you want to build" # in your repo: plan the project and hand it over tares factory crew attach orchestrator # answer the crew's questions

Watch it on the Crew page of the console. → Software factory

Prefer not to run it yourself? [Tares Cloud](https://console.tares-glassflow.com/) is the managed version, with the MCP endpoint already running.

Learn more

Conceptssources, timelines, triggers, agents and projects
ConnectorsPrometheus, OTLP, GitHub, Vercel, Postgres, webhooks, Claude Code sessions and more
Agentsconnect any MCP client, or run Tares agents on a trigger
Software factorythe crew, its commands, and a project from spec to merged
DeploymentDocker, servers, TLS and auth
AI resourcesfor coding assistants: Markdown endpoints and instructions to paste

Feedback

Bug reports and ideas are welcome via GitHub issues or help@glassflow.ai.

License

MIT. This licence covers everything in this repository except directories named ee, which are under the licence in ee/LICENSE.

PopNx fragen