Agent-Native Calendar
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Shared, source-backed memory for AI agents on your own Postgres, with an optional document engine.
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.
Du brauchst
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": {
"myco-brain": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mycobrain/mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add myco-brain -- npx -y @mycobrain/mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"myco-brain": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mycobrain/mcp-server"
]
}
}
}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": {
"myco-brain": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@mycobrain/mcp-server"
]
}
}
}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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto thegoodguysla 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 (1.3.0) kam vor 23 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking
Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.
Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.
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.
Shared memory for your AI agents, on your own Postgres. Every fact keeps its source, a change supersedes the old fact instead of overwriting it, and each client's facts stay inside that client's boundary.
npm install -g @mycobrain/mcp-server
mycobrain-setup memory
You need Node.js 20 or later. Setup asks a few questions, shows each file it is about to change, and waits for a yes. It backs up every file it edits, writes no secret into any of them, and finishes by writing one fact and reading it back. mycobrain-setup memory --uninstall removes what it added.
custom, a short interview that writes a template for your own business. A template sets how clients are split into houses, the kinds of entities, and what is worth remembering.brain_memory_context and brain_memory_write, and instructions that tell the agent to recall before it acts and to record what it learns.mycobrain-memory history shows both and the reason.mycobrain-memory binding add --house gives a contractor's agent one client and nothing else. Each tool gets its own credential, so you can see which tool wrote a fact and revoke one tool without touching the others.claude or codex CLI you are already signed in to. Embeddings run locally with Ollama if you have it. Without Ollama, recall matches the words of your prompt, which works well for names, places and numbers.mycobrain-memory review approve.Check it at any time with mycobrain-doctor --memory. Walkthrough: docs/memory-quickstart.md. Every command: docs/memory-cli.md.
Before release we ran the documented commands from the packed npm tarball in a fresh home directory, set up as a fictional landscape firm. A decision made in the first session came back unprompted in the third. A change superseded the old fact and kept its history. An agent scoped to one client found nothing from another. With the database stopped, sessions still started and a write was queued and delivered later. Uninstall put the config files back byte for byte.
The engine is the part of Myco Brain that came first: ingest documents, repos and chat exports, search them, build a knowledge graph, and trace every answer to the document it came from. It runs as a Docker stack, next to the memory layer or on its own. Add it when you want answers from your documents, not only the facts your agents record. Most of what follows is about the engine.
brain_why) — no trust-me summaries.Who it's for: dev teams running agents that need one shared memory · agencies needing hard per-client isolation · anyone who wants their assistant to remember across sessions — import your ChatGPT / Claude history (from your data export) and your AI knows you on day one.
The usual fix for agent amnesia — letting an LLM maintain its own memory — fills it with duplicates, hallucinated summaries, and confident answers nobody can trace. Myco Brain is built on the opposite contract:
**The LLM proposes. Deterministic rules decide what becomes a fact. You set
the bar** — from corroboration-gated auto-promotion (the default) to strict
human review of every fact (
BRAIN_REQUIRE_HUMAN_REVIEW=1).
Claude, Cursor, Windsurf, Continue, Zed, and custom agents all share one memory backed by your own Postgres.
⭐ If the trust model resonates, a star helps others find it.
# 1. Boot the stack (Postgres + MCP server + extraction worker)
git clone https://github.com/thegoodguysla/myco-brain.git && cd myco-brain docker compose up -d
npx -y -p @mycobrain/mcp-server mycobrain-ingest github:your-org/your-repo
[!TIP]
Zero API keys, all the way down. Full-text search, semantic search (local
embeddings), and the knowledge graph (local extraction) all run with no hosted
dependency. Add an Anthropic key only if you want the most accurate graph.
MCP-native by design — your agent knows _when_ to use memory, not just _how_. Most MCP servers expose tools and hope the model calls them. Myco ships a usage contract over MCP's instructions channel: the moment it connects, your agent knows to pull context before a task, save durable decisions, and cite sources with brain_why — no per-project prompting. Tune the policy in one copy-paste block: Teach your agent to use it well.
Quick links: Memory in two commands · Engine quickstart · Teach your agent to use it well · The trust engine · Benchmark — run it yourself · Run every proof · Who it's for · Environment variables · Architecture · Roadmap · Cloud waitlist
Most agent memory overwrites facts silently. Myco Brain compounds them:
brain_why about any fact and you get its distinct source count (per relationship, not per mention), its confidence trend over time ("0.8 → 0.86"), and any superseded history. Contradictions stay visible. Your memory can't gaslight you.works for → Halcyon Labs 0.55 [SUPERSEDED — kept, not deleted]
works for → Driftwood Analytics 0.90 [ACTIVE] claims ledger: old fact superseded_by → new fact (audited)
*Proof: npm run test:compounding — the full lifecycle runs against a live database in seconds, no LLM required.*
brain_stats: *"Brain proposed 3 new types from your data"*).BRAIN_SCHEMA_AUTO_PROMOTE=1), counted per document, not per mention, so two documents passed back and forth can't manufacture consensus. One chatty document can never promote anything.*Proofs: npm run test:dynamic-schema, npm run test:schema-promotion.*
You pick the trust dial:
| Mode | Behavior |
|---|---|
| Default | Confident facts auto-promote; novel types wait for review |
BRAIN_REQUIRE_HUMAN_REVIEW=1 | Strict curation — nothing the LLM proposes touches the canonical graph without a human decision |
BRAIN_SCHEMA_AUTO_PROMOTE=1 | Corroborated new types promote themselves, audited |
When something is waiting on you — novel types in default mode, or everything in strict mode — review it from the command line:
mycobrain review # list pending entities, relationships, types
mycobrain review approve # promote it into the graph mycobrain review reject # reject it (kept and audited, never deleted)
*Proof: npm run test:review — approving actually lands the entity / edge / type in the canonical graph; rejecting never does.*
Multi-agent teams get real isolation: documents marked private are readable only by the agent that created them — enforced in every read tool, on top of workspace row-level security. Workspace memory stays shared. *Proof: npm run test:sharing (a two-agent visibility matrix).* Like workspace isolation, it binds only under the least-privilege brain_app role (security note).
Put each client in their own workspace, share one agency-wide playbook, and the guarantee you sell is Postgres row-level security — a session scoped to Client A cannot return Client B's rows. The agency starter kit provisions it (one command) and ships the least-privilege DB role that makes the isolation actually bind. *Proof: npm run test:agency — Client A sees zero of Client B's facts.*
[!IMPORTANT]
**Isolation binds only under the least-privilege rol
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo