Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Optional diagnostics MCP server for OpenReflex's ambient project muscle memory.
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": {
"openreflex": {
"command": "uvx",
"args": [
"openreflex",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add openreflex -- uvx openreflex mcpIn .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 .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.
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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto vishnu-77 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 (0.10.1) kam vor 10 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) 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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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.
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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 .
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.
OpenReflex installs per project with openreflex install , or as a plugin.
| Agent | Connects through | Install | Verified |
|---|---|---|---|
| Claude Code | Plugin hooks, or project hooks | claude plugin marketplace add vishnu-77/openreflex then claude plugin install openreflex@openreflex, or openreflex install claude-code | Live sessions |
| Codex | Plugin hooks, or project hooks | codex plugin marketplace add vishnu-77/openreflex, or openreflex install codex, then trust the hooks once in /hooks | Live sessions |
| Cursor | Lifecycle hooks | openreflex install cursor | Protocol and fuzz tests |
| OpenCode | Local lifecycle plugin | openreflex install opencode | Protocol 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.
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
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.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.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.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