Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Memory you own: capture on WhatsApp, filed into your Markdown vault, recalled with citations.
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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://cloud.zenod.dev/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http memory https://cloud.zenod.dev/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"memory": {
"url": "https://cloud.zenod.dev/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": {
"memory": {
"type": "http",
"url": "https://cloud.zenod.dev/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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://cloud.zenod.dev/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Der Server verlangt eine Anmeldung, bevor er seine Tools auflistet.
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 über die Domain zenod.dev bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 496 ms (HTTP 401)
Gibt OAuth-Anmeldung an, damit deine KI-App dich zum Einloggen weiterleiten kann
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.0) kam heute in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
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
Up-to-date docs for AI agents
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.
Zenod is a memory agent you talk to over plain MCP (streamable HTTP). You give it a GitHub repo to use as your memory vault; it stores what you tell it as immutable evidence + filed meaning with citations, and lets you search and read it back. Every write lands as a real git commit — Zenod hands you the commit SHA and GitHub URL as the receipt.
One box, one endpoint, one repo. Zenod is the only thing that holds your repo token. You never write the repo from anywhere else — attempts from another path fail loudly.
You need: Docker, a GitHub repo you own (empty is fine) + a token that can push to it, and an LLM key (Anthropic or OpenAI). No suite, no console — just this unit.
From this folder (units/zenod/). Until the repo split fires, the image is the repo root image with AGENT=zenod:
# from the repo root
docker build -t zenod .
docker run --rm -p 8080:8080 \ -v "$PWD/zenod-data:/data" \ -e AGENT=zenod \ -e ZENOD_DATA_DIR=/data \ -e VAULT_REPO="your-org/your-memory-repo" \ -e GITHUB_TOKEN="ghp_xxx_a_token_that_can_push_to_that_repo" \ -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." \ -e ZENOD_API_TOKEN="pick-any-long-secret-string" \ zenod
That is Option B: configure by hand — the three env vars above are all Zenod needs. (In the full suite the keyring/Console mints the MCP token and pushes VAULT_REPO + GITHUB_TOKEN + LLM key to /api/provision instead; a stranger self-hosting doesn't need that path.)
Zenod is now serving MCP at `http://localhost:8080/mcp`. Check it is up:
curl -s http://localhost:8080/api/health
The endpoint is vanilla MCP over streamable HTTP. Any MCP client works — e.g. Claude Desktop / claude with a custom connector, or the reference @modelcontextprotocol/inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector
Your token. /mcp always requires a bearer token — there is no tokenless mode. You control it two ways:
ZENOD_API_TOKEN in the run command above to any long secret string. That IS your bearer token — use it directly.ZENOD_API_TOKEN is unset, Zenod generates a token on first boot and prints it once to the container logs (docker logs | grep 'MCP bearer'). Copy it from there.Send it as Authorization: Bearer on every MCP call. (Treat it like a password. Note: GET /api/token is itself auth-gated — you need the token to call it — so use one of the two paths above to learn it in the first place.)
Run tools/list. You should see store_memory, ingest_memory, search_memory, get_memory, ask_brain, and get_task_result (full surface in SEAM-SURFACE.md).
Codex Desktop's MCP server settings have two separate concepts:
https:// /mcp.ZENOD_MCP_TOKEN.Do not paste the token itself into the Bearer token env var field. Codex reads that field as the name of an environment variable, then reads the actual bearer token from the Codex process environment.
For Codex CLI, this works when codex is launched from the same shell:
export ZENOD_MCP_TOKEN="<token>"
codex mcp add zenod --url https:// /mcp --bearer-token-env-var ZENOD_MCP_TOKEN
A normal shell export is temporary: it lasts only for that shell session and child processes. It does not survive a machine restart, and it does not affect an already running macOS GUI app launched from Finder, Dock, or Spotlight. For Codex Desktop, set the variable in the environment before starting Codex Desktop, or use a literal Authorization: Bearer header in the MCP server settings.
Store (mutating, async — returns a jobId, then poll):
// tools/call store_memory
{ "content": "My home insurance renews on March 3rd every year." } // -> returns { jobId: "..." } (status: queued)
// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done: // { status: "done", result: { // evidenceRef: "Log/2026-07-05.md#^e-7f3a2c", // pagesTouched: ["Areas/Insurance.md"], // commitSha: "a1b2c3d...", // <- your receipt: a real git commit // githubUrls: ["https://github.com/your-org/your-memory-repo/blob/main/Areas/Insurance.md"] // } }
Open the githubUrls link — the memory is a committed file in your repo.
Ingest media/artifacts (mutating, async — returns a jobId, then poll):
// tools/call ingest_memory
{ "mediaType": "screenshot", "artifactUrl": "https://example.test/screen.png", "filename": "screen.png", "sourceHint": "Claude upload", "contentHint": "remember the renewal date visible in this screenshot", "hints": ["insurance"] } // -> returns { jobId: "...", kind: "media_ingest", status: "queued" }
// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done, result includes: // { // status: "done", // rawArtifact: { handle, archiveUrl, sha256 }, // extraction: { handle, ocrHandle, transcriptHandle, archiveUrl, provider }, // digest: { evidenceRef, pagesTouched, commitSha, githubUrls } // } // Opaque handles that Zenod cannot resolve still return a loud // media_ingest_processor_unavailable receipt instead of fake success.
Search (read, fast, no LLM):
// tools/call search_memory
{ "query": "insurance renewal" } // -> hits: [{ path, snippet, score, githubUrl }], or the explicit text // "No memories match 'insurance renewal'." when there are none.
Get (read one note by path from a search hit):
// tools/call get_memory
{ "path": "Areas/Insurance.md" } // -> { path, frontmatter, body, githubUrl }
For fuzzy or cross-note questions ("what do I know about X?"), call `ask_brain` instead of search_memory — it runs a read-only research loop and returns a synthesized answer with cited sources.
tools/list + tools/call is all a caller needs to know. See ../../docs/SEAM-SPEC.md.store_memory gives you a commitSha + GitHub URL (via get_task_result). ingest_memory gives an async media receipt with raw artifact, extraction/transcript archive, digest, commit, and archive fields. A read returns data or an explicit "none". No silent acks; failures error loudly with { code, message }./api/provision) and read in exactly one place internally. Nothing else in the suite can write your repo. Any write attempt down another path fails loudly.| File | What it is |
|---|---|
README.md | this quickstart (an acceptance item) |
SEAM-SURFACE.md | the MCP tool surface + receipt shapes |
EXTRACTION-MAP.md | file-level extraction map (blueprint, RD-4 staged) |
Dockerfile | root-image-reuse note (staged; build from repo-root Dockerfile) |
docker-compose.zenod.yml | deploy stub |
Status honesty: this folder is the *seam of record* for Zenod-as-a-unit. The
physical extraction from the fused Console is STAGED behind the RD-4 split trigger
and has not fired — see
EXTRACTION-MAP.md. The running behavior above is real
today (image with
AGENT=zenod); the standalone folder is blueprint.