Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Free RAM on Windows with the user's own Mem Reduct via its clean hotkey, without admin prompts.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
MEMREDUCT_MCP_COOLDOWNDu brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add memreduct --env MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN=your-value -- npx -y memreduct-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"memreduct": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memreduct-mcp"
],
"env": {
"MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN": "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 .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"memreduct": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"memreduct-mcp"
],
"env": {
"MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN": "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.
MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN envDiese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
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
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto RepressedAlliance bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
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.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
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).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff
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
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.
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.
Let AI agents (Claude Code, Codex, Cursor, Claude Desktop…) free RAM on Windows with your own [Mem Reduct](https://github.com/henrypp/memreduct), so a model, render or build that needs memory right now can get it, without admin prompts and without dialogs to click away.
中文说明
AI agents on Windows run long jobs on their own: builds, model inference, renders, many sessions and MCP servers side by side. Memory fills up along the way, and an agent has no way to give it back: idle sessions keep their pages resident, and trimming other programs' memory needs administrator rights the agent doesn't have. Mem Reduct can do it, but only when a person clicks it.
memreduct-mcp closes that gap: the Mem Reduct you already run cleans at the moments an agent needs it, and the agent is told what happened.
Mem Reduct already runs elevated in your tray. This server presses Mem Reduct's clean memory hotkey. Windows delivers registered hotkeys to the elevated Mem Reduct even from an unelevated agent, so no UAC prompt, scheduled task or admin service is involved. The server then waits until Mem Reduct records the clean (StatisticLastReduct in its ini) and measures available RAM before and after.
A hotkey clean shows no confirmation and no modal dialog. That is why this server does not use memreduct.exe -clean: the command line always ends with a message box that someone has to click.
This project does not include Mem Reduct. Mem Reduct is GPL-3.0 software by Henry++; this server only presses its hotkey.
Agents can't feel memory pressure, and written guidance alone isn't enough: in a 14-hour video job, an agent with this server's instructions never cleaned on its own, while the PC spent 75 minutes under 1 GB available. So in Claude Code the plugin also ships hooks, which run at each agent step:
| Moment | What happens |
|---|---|
| Before heavy work (subagents, workflows, background jobs, builds, renders), under 25% available | Cleans first. Measured gains fade within minutes under load, so this is the moment that counts. |
| A tool fails with an out-of-memory error (not GPU memory) | Cleans and tells the agent a retry is reasonable. |
| Under 15% for at least 30 seconds | Tells the agent the figures and the largest processes. Once per session, again after recovery or after 15 minutes. |
| Under 6% | Cleans at the next step. |
| Low again within 5 minutes of a clean | Doesn't clean again. Tells the agent the clean didn't hold, so it should lower parallelism, wait, or tell you. |
All sessions share one lock and cooldown. Hooks only run while an agent is working, so for the hours when none is, also set Mem Reduct's own *clean when usage is above* to about 92%.
Set MEMREDUCT_MCP_NEED_PCT, MEMREDUCT_MCP_WARN_PCT, MEMREDUCT_MCP_CRITICAL_PCT or MEMREDUCT_MCP_REARM_PCT to change the thresholds, and MEMREDUCT_MCP_HOOKS=off to turn the hooks off. What the hooks did is logged to %USERPROFILE%\.memreduct-mcp\hook-log.jsonl (memory figures, tool names and session ids only).
Other clients get the tools and the server's instructions, and no hooks yet, so whether the agent cleans on its own is up to the agent.
| Tool | What it does |
|---|---|
memory_status | Total, available and committed RAM, plus the largest processes. Read-only. |
clean_memory | Triggers a Mem Reduct clean and returns available RAM before and after, freedMB, and Mem Reduct's own figure when its result log is on. Optional needed_mb skips the clean when that much is already free. Has a cooldown (default 120 s, env MEMREDUCT_MCP_COOLDOWN). |
memreduct_setup_check | Says whether Mem Reduct is installed, running and has the hotkey enabled, and what to fix if not. |
clean_memory then also returns the amount Mem Reduct itself reports (memreductReported), so you don't have to trust the server's own measurement./plugin marketplace add RepressedAlliance/memreduct-mcp
/plugin install memreduct@memreduct-mcp
The server is on npm as memreduct-mcp:
codex mcp add memreduct -- npx -y memreduct-mcp
The server itself tells Codex when to clean. For the longer version Claude Code gets, also copy skills/memreduct/SKILL.md to %USERPROFILE%\.codex\skills\memreduct\SKILL.md (optional; new Codex sessions pick it up).
In clients configured with JSON (Cursor, Windsurf, Claude Desktop and others), add:
{
"mcpServers": { "memreduct": { "command": "npx", "args": ["-y", "memreduct-mcp"] } } }
Download memreduct-mcp.mcpb from Releases and open it, or drag it onto Claude Desktop's Settings > Extensions page. The cooldown can be changed in the extension's settings.
Clone the repository; dist/index.cjs is a self-contained bundle with no npm install needed. Use command node with argument C:\path\to\memreduct-mcp\dist\index.cjs.
Only at the right moment. Cleaning trims every program's working set and drops the standby cache, so available RAM jumps. How much depends on how much idle memory programs are holding. On a 16 GB test laptop, a process holding 6 GB of idle memory brought available RAM down to 3.6 GB; one clean_memory call brought it back to 10.9 GB (Mem Reduct's log: "Cleanup (Hotkey), 7.72 GB"). Right after a previous clean, with 10 GB already free, the same call freed under 1 GB.
Idle agent sessions are where it holds up best. With 8 long-lived Claude Code sessions (40 processes with their MCP servers) left idle after some work, one clean took their working set from 2.81 GB to 0.42 GB, and five minutes later they were at 1.02 GB. Their commit charge stayed at about 4 GB: cleaning frees physical RAM, it does not end processes or lower the commit charge.
Programs read those pages back from disk when they touch them again, so cleaning does not make a PC faster in general. It helps when a memory-hungry job is about to start and won't fit. The tool's cooldown and the bundled skill steer agents toward that use and away from cleaning on a schedule.
clean_memory then reports cleaned: false with a hint.npm install
npm run build # bundles src/ into dist/index.cjs npm test # end-to-end: starts the server and really cleans memory npm run test:policy # the hooks' decisions, without touching memory npm run pack:mcpb # builds memreduct-mcp.mcpb for Claude Desktop
MIT