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

OpenReflex

von vishnu-77Version 0.10.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.vishnu-77/openreflex

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Optional diagnostics MCP server for OpenReflex's ambient project muscle memory.

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

  • 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": {
    "openreflex": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openreflex",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add openreflex -- uvx openreflex mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "openreflex": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openreflex",
        "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": {
    "openreflex": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openreflex",
        "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 6. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto vishnu-77 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 7246 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 78 % der anderen 7246 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 7246 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 OpenReflex 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 (0.10.1) kam vor 10 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: 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 heute
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 20 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 letzten Monat
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.

Website · Docs · Walkthrough · PyPI · Issues · Buy me a coffee


What is OpenReflex

OpenReflex gives AI coding agents ambient project muscle memory across coding, investigation, and reasoning work. Lifecycle hooks quietly record how work actually goes, compile repeated project behaviour into reusable Reflexes, and inject only the relevant project procedure into new tasks. The model does not need to remember to call OpenReflex, and MCP diagnostics are opt-in rather than loaded into normal agent context.

You install it once and keep working normally. Core memory stays on your machine in a local SQLite database. There is no OpenReflex account or hosted service. Claude Code token counts are read from the session transcript Claude Code already writes locally, and only counts are stored. openreflex tokens enable optionally adds estimated cost through Claude Code's OpenTelemetry export to a loopback-only receiver.

A recorded Claude Code session. OpenReflex injects compact relevant context before work; lifecycle hooks capture tools and verification and close the execution automatically. MCP is not required for the normal path. The step-by-step walkthrough is in docs/walkthrough.md .

Why OpenReflex

  • It learns how the project behaves. OpenReflex compiles successful work into project-scoped Reflexes such as authentication changes, Helm configuration, database migrations or CI work. Resolution combines semantic intent, task family and module/file locality, so a novel task can reuse a project procedure without repeating an earlier task.
  • It catches loops while they happen. Repeated failing commands, identical retries, stalled progress, and runaway context growth raise one alert that says whether to continue, pivot to another approach, or stop and check in with you, never a stream of nags.
  • It learns after every task. Build work closes against tests/lint/build evidence; investigations can close against cross-checked sources; reasoning-only work can complete without external tools. A simple Path check only names a better option when comparable past tasks actually support one.
  • It is private by design. Only coarse, project-relative metadata is stored. File contents, commands, tool output, and transcripts never are, and capture is off until you approve a project.

Quick start

Requires Python 3.11 or newer.

Claude Code — recommended: install the plugin, reload it, inspect the current state, then explicitly enable project memory.

/plugin marketplace add vishnu-77/openreflex

/plugin install openreflex@openreflex /reload-plugins /openreflex /openreflex approve

Claude may display the canonical plugin namespace as /openreflex:openreflex; both refer to the same user-invoked OpenReflex control surface when the bare alias is available. The no-argument command is read-only and compact. approve explicitly enables local memory for the current project. The plugin prepares an exact-version runtime under ~/.openreflex/runtime/ and normal agent work remains ambient after approval.

The Claude plugin does not execute a global openreflex from PATH. An older pipx/uv/pip installation can coexist without taking over the plugin runtime.

CLI / other agents: use a persistent package install.

pipx install openreflex            # or: uv tool install openreflex

cd your-project openreflex install codex # or cursor / opencode / claude-code

After a few tasks:

openreflex context "fix the login redirect bug"   # preview the context a task would receive

openreflex status # what has been captured and learned openreflex doctor # installation checks and recent hook errors openreflex update --check # check the latest stable release

Package updates preserve local memory and project configuration. Managed pipx and uv tool installs can use openreflex update, openreflex update --reinstall, or openreflex self reinstall. The Claude plugin manages its own pinned runtime automatically; these package-manager commands are only needed for standalone CLI installs.

Use it with your agent

OpenReflex installs per project with openreflex install , or as a plugin.

AgentConnects throughInstallVerified
Claude CodePlugin hooks, or project hooksclaude plugin marketplace add vishnu-77/openreflex then claude plugin install openreflex@openreflex, or openreflex install claude-codeLive sessions
CodexPlugin hooks, or project hookscodex plugin marketplace add vishnu-77/openreflex, or openreflex install codex, then trust the hooks once in /hooksLive sessions
CursorLifecycle hooksopenreflex install cursorProtocol and fuzz tests
OpenCodeLocal lifecycle pluginopenreflex install opencodeProtocol and fuzz tests

With the Claude plugin, /openreflex shows a compact read-only state view. Use /openreflex approve to enable local memory for the current project, then work normally. Other explicit controls include status, reflexes, memory, doctor, why, trace, and revoke. OpenReflex control turns are not learned as project experiences and do not trigger normal task verification. The control skill is user-invoked only and does not enable MCP diagnostics or participate in normal model routing. Claude may show the canonical namespaced form /openreflex:openreflex. Per-agent guides: Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode.

How it works

Hooks send lifecycle events (prompt, tool start, tool end, compaction, stop) to the OpenReflex engine, which stores them in an Experience Graph:

Task -caused-> Execution -used-> Context -used-> Experience

CandidatePath -recommended_for-> Task Lesson -recommended_for-> Task Execution -failed_with-> ToolCall -resolved_by-> ToolCall Execution -caused-> Outcome -caused-> Experience -caused-> Lesson

  • Before a task: similar experiences are retrieved and OpenReflex first identifies the work mode. BUILD uses inspect-first, test-first, and incremental; INVESTIGATE uses source-first, cross-check, and broad-then-deep; THINK uses reason-first, compare-options, and evidence-first. Paths are ranked using past evidence, estimated cost, risk, uncertainty and reversibility. Injected text is re-read by every later API call, so context is injected only when it is specific to the task: a matched Reflex, or a lesson about a failure already seen in this project. One substantial task in five (the evaluation.holdout_percent policy value) is a holdout: OpenReflex records it but shows nothing, so openreflex status can compare model tokens per task with and without OpenReflex.
  • Between tasks (Claude Code): when a new, unrelated task starts in a session already carrying a large history (context.reset_hint_tokens), OpenReflex suggests /clear to you; the model never sees the suggestion. After /clear, the new session gets a short summary of the cleared task instead of its full history.
  • During a task: an identical call that already failed twice, with no edit or passing check since, is refused before it runs (Claude Code) or flagged (other agents). The first failure with an error this project has resolved before shows what resolved it. When a detector finds a failure loop, repeated calls, stalled progress or context growth, OpenReflex estimates the marginal value of more work. Over-budget alerts are off by default; set detectors.over_budget_tiers to turn them on. The current path's success estimate is updated with each call that makes no progress or fails, and compared with the cost of the work left and with the best untried alternative. The alert ends with a recommendation to continue, pivot to another strategy, or stop and ask the user. Each problem, pivot, or stop is raised once, with a cooldown between messages.
  • After a task: lifecycle hooks close the execution automatically from work-mode-appropriate evidence; the model does not need to call OpenReflex. Explicit MCP outcome/path operations remain available only for manual or diagnostic workflows. The Path check says either better option: when comparable completed tasks support it or better option: none proven. Recommendations are never presented as paths that were actually executed.

Every recommendation is stored as a decision snapshot with a Reflex Score (0-100): how strong the recommendation is, which is separate from the estimated chance that the task succeeds. openreflex why explains the latest decision and openreflex trace shows the timeline. In Claude Code, a short recap appears when a task starts, when OpenReflex recommends a pivot or stop or detects trouble, and when the task completes.

Set optional limits for every task with OPENREFLEX_BUDGET, for example calls=40,minutes=20,tokens=60000. Routing, scoring, budget and recap settings come from a versioned policy: the packaged defaults, over

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

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