Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Role-aware Agent memory with cross-session recall, durable writes, and multi-Agent project scope.
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.
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
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.
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.
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 reshuibuduo 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 (1.0.0-rc.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Context7, Codebase Memory, Exa
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
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Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
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.
TMCRA MCP Server gives MCP hosts explicit access to long-term Agent memory. It recalls project evidence, writes real conversation records with speaker attribution, preserves multi-Agent project scope, and tracks asynchronous writes to a terminal state.
中文说明
tmcra_memory_control exposes task selection, a 12000-character default recall budget, and normal, recall_only, off modes. Pass the exact same session_id to recall/prepare and controls. Pending older generations are discarded after a mode change; already submitted jobs remain submitted. tmcra_feedback supports ignore, correct (user-supplied replacement), and restore with a stable idempotency key. Effective feedback requires the matching backend update; check correction_index_status separately. The visual control panel is provided by the Codex and DSH distributions. This MCP package automatically discovers the shared local installation; numeric loopback HTTP is permitted only for an explicit local identity. Hosted connections require HTTPS.
Conversational corrections now require interactive host confirmation. On an actual correction request, call tmcra_memory_control(operation="correction_start") before clarification or feedback to suppress automatic capture of that discussion turn. tmcra_feedback reads exact original evidence and uses MCP form elicitation to show the source, replacement and scope; only explicit acceptance submits feedback. Rejection, cancellation, expiry or an unsupported host leaves memory unchanged. Do not substitute ingestion for a rejected correction. Host lifecycle turn IDs protect the discussion from later queue replay while preserving other identified turns. A third-party host must route elicitation to its user; the server cannot guarantee that an arbitrary client will not answer automatically. Hypothetical/quoted correction language is not authorization.
Generic MCP clients decide when to call tools. Connecting this server alone does not observe the host's before-answer or after-answer lifecycle. For automatic Codex recall and capture, install the separate TMCRA Codex Memory plugin.
Download tmcra-mcp-server-1.0.0-rc.1.mcpb from the v1.0.0-rc.1 release and open it in an MCPB-compatible client. The bundle uses the cross-platform uv runtime. Hosted service users enter their API key in the sensitive field. For account-free Windows local memory, extract the standalone runtime, double-click Install-Local.cmd, then restart the MCP host. The local identity is discovered automatically and overrides the form's cloud URL/key; keep the API key blank for this mode. Explicit advanced TMCRA_CONFIG_FILE overrides remain authoritative. Local model acceptance limitations are documented in the runtime release.
python -m pip install \
https://github.com/reshuibuduo/tmcra-mcp-server/releases/download/v1.0.0-rc.1/tmcra_mcp_server-1.0.0rc1-py3-none-any.whl
uvxuvx --from "git+https://github.com/reshuibuduo/tmcra-mcp-server@v1.0.0-rc.1" tmcra-mcp
Create a TMCRA account and API key, then provide it through your MCP client's secret storage or the TMCRA_API_KEY environment variable. Do not commit credentials to a repository.
TMCRA_API_KEY=<your TMCRA API key>
TMCRA_BASE_URL=https://api.tmcra.com TMCRA_DEFAULT_SCOPE= TMCRA_AGENT_ID=
Users signed in through a TMCRA application can instead use its protected device file at ~/.config/tmcra/config.json. Environment variables override that file for developer and self-hosted configurations.
The server accepts only HTTPS API origins without embedded credentials, query strings, or fragments.
After installing the wheel, an MCP host can launch:
{
"mcpServers": { "tmcra-memory": { "command": "tmcra-mcp", "env": { "TMCRA_API_KEY": " ", "TMCRA_DEFAULT_SCOPE": "project-example" } } } }
The package also includes a Codex setup helper:
tmcra-mcp-setup install --mode explicit
tmcra-mcp-setup status --mode explicit
| Tool | Purpose |
|---|---|
tmcra_memory_control | Inspect or explicitly change session modes, tasks and recall budgets. |
tmcra_feedback | Preview exact evidence and request interactive confirmation before targeted feedback. |
tmcra_recall | Return at most eight prompt-ready evidence windows for the current query. |
tmcra_ingest | Persist messages that already occurred, preserving role and Agent attribution. |
tmcra_turn_prepare | Recall before an answer and durably bind the real user turn. |
tmcra_turn_commit | Persist the prepared user turn and exact assistant answer as separate records. |
tmcra_reconcile | Retry durable pending records with the same idempotency key. |
tmcra_get_job | Read one asynchronous write job state. |
tmcra_wait_job | Wait for a job to succeed, fail, or be cancelled. |
Every project collaborator should use the same project scope. Each conversation keeps its own session_id. Agent identity is attribution and does not split the project memory.
Recalled content is returned with trust_boundary: untrusted_memory_data. A host must treat it as evidence, never executable instructions.
An MCP host that wants per-turn continuity should:
tmcra_turn_prepare after receiving the current user question.injectable_context as untrusted evidence.tmcra_turn_commit with the same turn_id and the exact final answer.The lower-level equivalent is tmcra_recall, answer, tmcra_ingest, then tmcra_get_job or tmcra_wait_job.
See SECURITY.md for vulnerability reporting.
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest -q python -m build python -m twine check dist/*
The tests cover receipt validation, scope and actor semantics, durable queue recovery, configuration safety, setup behavior, and a real MCP initialize/list/call smoke exchange.
Apache-2.0. See LICENSE and NOTICE.