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

Korg Recall MCP

von New1DirectionVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.New1Direction/korg-recall-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Cross-vendor semantic memory: recall across Claude Code / Codex / Grok sessions by meaning.

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

  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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": {
    "korg-recall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/recall-mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add korg-recall -- npx -y @korgg/recall-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "korg-recall": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/recall-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": {
    "korg-recall": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/recall-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 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto New1Direction 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 5670 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 5670 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 5670 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 Korg Recall MCP 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 (0.1.1) kam vor 5 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 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 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.

korg

A tamper-evident, SHA-256-chained ledger for AI agents. *Every step your agent takes is recorded in a hash chain anyone can verify — edit one event and the chain names it. No trust in the producer, no blockchain.*

English · 简体中文 · 繁體中文


30-second quickstart

Build the standalone verifier (~10s cold — it compiles only the ledger crates), verify a recorded Claude Code session, then rewrite one event and watch the chain catch it:

git clone https://github.com/New1Direction/korg && cd korg

cargo build --release -p korg-verify cp spec/korg-ledger-v1/web/samples/session.jsonl /tmp/session.jsonl

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✓ journal VALID — 6 events, hash-chain + DAG intact

sed -i.bak '4s/return a - b/return a + b/' /tmp/session.jsonl # rewrite the agent's edit

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✗ journal INVALID — 1 problem(s):

- seq 4: entry_hash mismatch (content was tampered) (exit 1)

No Rust toolchain? Drop the same file into the in-browser verifier — it runs locally and sends nothing.


Validated across three vendors (N=3)

The same korg-ledger@v1 format ingests traces from three architecturally different production agents, with causal structure (spec §2a) preserved through the round-trip:

AgentTransportTool shapeAdapterTests
Claude CodeJSONL on disk + live hooksAnthropic tool_use / tool_result blocksadapters/claude-code — smoke-tested on a real 3,141-event session, zero dropped58 ✓
OpenAI Codex CLIWebSocket framesOpenAI function_call + freeform custom_tool_calladapters/codex-ws11 ✓
Grok HeavyNDJSON stream16-agent parallel fan-outadapters/grok-heavy14 ✓

Because all three land in one format, one verifier checks them all — and it has byte-identical Rust, Python and JS implementations, differentially fuzzed against each other with 0 divergences. Known limits are written down rather than hidden: see the Grok Heavy limitations (ingest order vs. wall-clock concurrency, cross-agent chatroom edges).


Full demo: record → verify → rewind


AI agents are black boxes. When they fail, you can't debug. When they succeed, you can't reproduce it.

When they do something wrong, you can't undo it.

Korg fixes this.


What Korg Does

[!NOTE]

Universal Ingestion Integration Mode:

Korg v1 is an MCP-callable audit sink. Any MCP-compatible coding agent (Claude Code, Codex, etc.) can call korg's tools to record its session as a causally-linked, replayable, rewindable ledger. The agent must be instructed to log its actions — typically via system prompt or MCP server configuration. Fully passive auditing without agent cooperation is on the roadmap for future versions.

[!WARNING]

Trust Boundary & Deployment Scope:

Korg v1 is designed strictly for local, single-user workspaces. Multi-tenant and networked deployments require cryptographic authentication and permission bounds that are not yet shipped. Running the server on an untrusted or public network exposes workspace read/write access.

Korg is a cognitive hypervisor — a runtime layer that sits beneath your AI agents and governs every decision they make.

It doesn't replace your LLM. It governs what the LLM does.

Foundation Model          →  predicts, suggests, generates

──────────────────────────────────────────────────────────── Korg Cognitive Runtime → schedules, validates, isolates, reconciles, replays, heals, governs

Every agent action is:

  • Appended to an immutable, cryptographically-signed ledger
  • Ordered with Hybrid Logical Clocks (causal, deterministic, globally consistent)
  • Replayable — rebuild exact state at any point in history
  • Reversible — rewind the ledger to any prior sequence point

Try the Time-Travel Demo

You can run the built-in sandbox demo to see cognitive time-travel in action. The demo sets up a temporary workspace with a buggy Python script, lets a simulated coding agent make a wrong edit, catches the test failure, rewinds the workspace and ledger to before the edit, and speculatively commits the correct fix:

cargo run -- demo

You will see the complete, colorized time-travel sequence:

⚡ STARTING KORG COGNITIVE TIME-TRAVEL DEMO ⚡

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── [korg] Initializing sandboxed demo environment... [korg] Created temporary workspace with math_utils.py (subtraction bug present).

🚀 PHASE 1: AGENT INITIATES RUN (WRONG PATH) [seq 390] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: user_prompt | prompt: "Fix subtraction bug and verify tests pass" [seq 391] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Read | file: math_utils.py [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a + b (wrong fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ❌ FAILED (2 tests failed)

📊 LEDGER STATE (BEFORE REWIND): Before rewind: events 390-393 (prompt, read, edit-wrong, test-failed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

⏳ PHASE 2: INITIATING REVERSIBLE REWIND TO SEQ 391 [korg] Truncating journal ledger to sequence ID 391... [korg] Restoring workspace snapshot via git read-tree (O(1))... [korg] Reset math_utils.py file state back to sequence 391 bug state. [korg] Rebuilding 3 read-model projections...

📊 LEDGER STATE (AFTER REWIND): After rewind: events 390-391 (prompt, read) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390)

🚀 PHASE 3: AGENT DIVERGES DOWN CORRECT PATH (SPECULATIVE REPLAY) [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a - b (correct fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ✓ PASSED (2 passed)

📊 LEDGER STATE (AFTER DIVERGENT RUN): After new run: events 390-393 (prompt, read, edit-right, test-passed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

✓ DEMO COMPLETE: Time-travel execution succeeded! Ledger truncated, workspace rolled back, and a different future was successfully committed.

*No other AI agent runtime lets you do this.*


Core Architecture

Korg is built on the same theoretical foundations that make databases and operating systems reliable — applied to AI cognition for the first time.

InvariantWhat it means
Append-only WALEvery cognitive event is a ledger entry. Nothing is mutated, only appended. Like a database WAL, but for AI thought.
HLC Causal OrderingHybrid Logical Clocks guarantee globally consistent, causally ordered event streams — even across distributed swarm workers.
Deterministic ReplayAny campaign can be replayed byte-for-byte from the ledger. Same inputs, same outputs, every time.
Speculative BranchesFork execution into parallel hypothetical paths. Preview before committing. Discard freely.
Execution CheckpointsSnapshot the entire runtime state: ledger offset, projection views, lease maps, workspace tree. Restore in O(1).
Micro-HealingTransient failures (lock conflicts, stale state) are automatically healed at the effect level, with full retry audit trails.
Semantic GovernanceSwarm actions are validated against BERT embedding cosine similarity — semantic alignment, not keyword matching.
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ korg v0.1.0 │ session: 019e5333-efc9-7c70 │ ● ACTIVE │ ├───────────────────────────────┬────────────────────────────────┤ │ SWARM PLAN │ LIVE MERKLE LEDGER │ │ ├─ [●] Captain [PLANNING] │ (tx_00)→(tx_01)→[tx_02]→... │ │ ├─ [●] Harper [RESEARCH] │ │ │ ├─ [●] Benjamin [SYNTHESIS] │ TELEMETRY │ │ └─ [○] Lucas [IDLE] │ ├─ Velocity 85.2 t/s ▇▆▄▂█ │ │ │ ├─ Entropy 0.451 ▄▃▂▃▄ │ │ GOVERNANCE GATES │ └─ Progress 68.7 % ▂▃▄▅▆▇ │ │ ├─ 🟡 Amber Security [IDLE] │ │ │ ├─ 🟢 Consensus [ACTIVE] │ LEDGER STREAM │ │ └─ 🔵 Steering Fork [IDLE] │ [tx_03] Benjamin: patch auth │ └───────────────────────────────┴────────────────────────────────┘


Quick Start

Build from source

The crate is not yet published to crates.io; install from source:

git clone https://github.com/New1Direction/korg

cd korg cargo build --release ./target/release/korg --help

Python bridge (for korgex / korgchat)
cd crates/korg-bridge

maturin develop # builds the PyO3 extension into the active venv python3 -c "import korg_bridge; print(korg_bridge.version)"

Run your first campaign
# Interactive TUI dashboard

korg campaign --tui --prompt "Refactor the auth layer to use JWTs"

Web cockpit at localhost:8080

korg campaign --web --prompt "Optimize the database connection pool"

Pure autonomous goal mode (--goal is a top-level flag). Each persona works in

its own git worktree and runs a real cargo check, so on a large repo a cold

run takes minutes; --speculative pre-warms a shared target dir.

korg --goal "Write and validate a full test suite for src/parser.rs"

Run the full multi-persona swarm on a REAL local model — every persona

(Captain, Harper, Benjamin, Lucas, Evaluator) runs as a real worker

subprocess doing real, measured, attested work. Defaults to a hermetic

deterministic provider; --provider ollama makes it live.

korg --goal "Fix the failing test in src/lib.rs" --provider ollama --model qwen2.5:7b

Preview without committing (dry-run; --preview is a top-level flag)

korg --preview "Refactor the main event loop"

Rewind & Verify
# Rewind the capability journal (.korg/capability_journal.json) to a prior

sequence point. It is populated by campaigns (korg --goal, korg campaign);

on a fresh checkout there is nothing to rewind yet — korg demo shows the

full rewind flow in a self-contained sandbox.

korg rewind --seq 4

Drive the honest pipeline on a fixture and emit a verifiable ledger

korg run-once "Fix the add function in src/lib.rs so it adds"

Same pipeline, but with a REAL local model (ollama) on an arbitrary task —

the model writes the patch, Korg applies it, measures the real git diff +

cargo check, and attests only what actually changed.

korg run-once "Fix the bug in src/lib.rs: max() returns the minimum. Output the COMPLETE corrected src/lib.rs: \\\rust $(cat your-repo/src/lib.rs) \\\"

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

PopNx fragen