Context7
Up-to-date docs for AI agents
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local persistent memory and Markdown wiki for AI coding agents: 24 MCP tools, no gateway required.
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.
DUDUCLAW_MCP_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"duduclaw": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"duduclaw",
"mcp-server"
],
"env": {
"DUDUCLAW_MCP_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add duduclaw --env DUDUCLAW_MCP_API_KEY=your-value -- npx -y duduclaw mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"duduclaw": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"duduclaw",
"mcp-server"
],
"env": {
"DUDUCLAW_MCP_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"duduclaw": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"duduclaw",
"mcp-server"
],
"env": {
"DUDUCLAW_MCP_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 zhixuli0406 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.
Das musst du eintragen: DUDUCLAW_MCP_API_KEY
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 (1.74.0) kam vor 22 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: 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.
English · 繁體中文 · 日本語
DuDuClaw turns AI command-line tools such as Claude Code and Codex into AI employees who actually deliver: they staff eleven messaging apps like Telegram, LINE, and Discord, an independent judge reviews their work before it ships, and every dollar they spend gets logged.
All you need is one Rust binary. Channel routing, conversation memory, multi-account rotation, behavioral guardrails, local inference, and a web dashboard are built in; swap the AI brain between ten CLI backends (Claude Code, Codex, Grok and others) or any OpenAI-compatible API whenever you like, and your config and memory stay on your own machine. The core is Apache 2.0.
The task board in the v1.74.0 dashboard. The staff and tasks are demo data.
Quick start (needs Node.js 20+; prefer a desktop app? see Install):
npm install -g duduclaw
duduclaw run # then open http://localhost:18889
If you run claude or gemini in a terminal now and then, the native CLIs are all you need. The moment you want an AI staffing your LINE official account, covering your team's Discord, or running several agents with different jobs, you end up building a whole infrastructure layer yourself. DuDuClaw ships that layer:
| Need | Native CLI | DuDuClaw |
|---|---|---|
| Telegram / LINE / Discord access | Terminal only | 11 channels, per-agent bot tokens |
| Multi-LLM failover | Manual restart | 4 rotation strategies + cross-provider failover |
| Context survives switching LLMs | Lost | Preserved |
| Conversation memory and knowledge base | Single session | SQLite temporal memory + layered wiki, auto-injected |
| Tools shared across LLMs | Rewrite per vendor | 253 MCP tools written once, reachable from the Claude, Codex, Grok and OpenAI-compatible runtimes |
| Guardrails / audit / secret management | Build it yourself | Policy kernel + OS sandbox + AES-256-GCM built in |
| A whole box to hand to a customer | Install Linux yourself, manage updates and tamper resistance yourself | DuDuClaw OS image: A/B update with rollback + read-only root, plug in and go; a desktop shared by a person and the AI without getting in each other's way |
v1.76.0: scheduled assignments let you hand work to an AI employee for later or on a repeat, from chat or the dashboard. Each run checks the creator's current permission.
The AI runtime is the brain, DuDuClaw is the plumbing, and MCP (JSON-RPC 2.0) is the bridge. Swap the brain, keep the plumbing:
AI Runtime (brain) — Claude Code / Codex / Grok / … (10 CLIs) / OpenAI-compat
↕ MCP Protocol (JSON-RPC 2.0, stdin/stdout) DuDuClaw (plumbing) ├─ Channel Router — Telegram / LINE / Discord / Slack / WhatsApp / Feishu │ / Google Chat / Microsoft Teams / WeCom / DingTalk / WebChat ├─ Multi-Runtime — 11 runtime ids (10 CLIs + OpenAI-compat), auto-detected, per agent ├─ Session Memory — native --resume + temporal memory + key facts + layered wiki ├─ MCP Server — 253 tools (channels, memory, agents, skills, tasks, wiki, ERP) ├─ Evolution Engine — prediction-driven + AEE playbook rules + MistakeNotebook ├─ Security — PolicyKernel reference monitor + OS sandbox + redaction vault ├─ Inference Engine — OpenAI-compatible local server (llama-server / Ollama / vLLM) / llamafile ├─ Account Rotator — OAuth + API key rotation, budgets, health checks └─ Web Dashboard — React 19 SPA, embedded via rust-embed
The Rust workspace is 24 crates: the duduclaw-core foundation, the duduclaw-gateway service layer, the duduclaw-llm unified API layer, duduclaw-inference for local models, duduclaw-memory for cognitive memory, duduclaw-security, and more. Full design in ARCHITECTURE.md.
Experimental calibrated local routing uses Varun Kotte's UCCI (arXiv:2605.18796). See UCCI calibrated cascade for configuration and data preparation.
The same gateway + dashboard also ships as a whole machine: DuDuClaw OS is a Yocto-built appliance image. Its Yocto layer and release pipeline live in their own repo and vendor this repo's Rust workspace as a trimmed snapshot; see the Install section below.
DuDuClaw doesn't ship its own LLM — you need an AI brain first. Pick one (you can also set this up later in the browser wizard):
In the Dashboard, one-click login supports Claude, Codex, Grok, Kimi, Copilot, Kiro and OpenCode when the CLI is installed. Codex uses codex login --device-auth: open the verification page shown by the CLI, enter its device code, and wait for completion. The browser does not need access to a Docker callback port, and pasting a callback URL code into the Dashboard does not authenticate. On the Accounts page, the API Token card can delete a saved account after you confirm its account id; revoke the key separately at its provider if needed.
A native Tauri build that starts the local gateway automatically when you launch it — no terminal required — and shares ~/.duduclaw with the CLI. Download from Releases:
| Platform | File | Notes |
|---|---|---|
| macOS (Apple Silicon / Intel) | DuDuClaw_*.dmg | Signed + Apple notarized, opens cleanly |
| Windows x64 | DuDuClaw_*_x64_en-US.msi | No Authenticode certificate yet, so SmartScreen warns; click "More info" then "Run anyway" to install — unblock details in docs/guides/desktop-unblock.md |
| Linux | *_amd64.AppImage / .deb | No signing needed |
The macOS desktop build is available again from v1.68.1 (signed and notarized). v1.67.0 through v1.68.0 have no macOS build; Windows and Linux builds exist for those versions.
Open it and you're done — the in-app wizard walks you through picking an AI backend and creating your first agent, no commands needed.
For running on a server, scripting automation, or if you just prefer the command line. The only prerequisite is Node.js 20+:
npm install -g duduclaw
This installs a prebuilt binary for your platform (macOS ARM64/x64, Linux x64/ARM64, Windows x64). No compiler, no Rust.
⚠️ If the install asks you for Rust / MSVC Build Tools and a 1.5-hour compile, you took a wrong turn. That path is "build from source" for contributors; regular users should use the npm command above.
If you would rather not dedicate a computer, get a box that runs the moment you plug it in: DuDuClaw OS is a Yocto-built Linux operating system in which the AI agent is a native resident: it boots into its own desktop (compositor / shell, lock screen, Cmd+K delegation bar), so a person and the AI share one x86-64 box without getting in each other's way — the agent's GUI work runs in a shadow workspace by default, and the moment you touch the keyboard or mouse, whatever it was driving on your desktop yields. The desktop edition ships with A/B atomic updates and rollback, a read-only root, and preloaded Chromium / LibreOffice (Steam installs from Flathub) plus a Chinese IME; Secure Boot signing, dm-verity and TPM2 are build-time overlay options that remain disabled as of the current v0.4.0 release, so boot with Secure Boot turned off in the BIOS/UEFI.
The current release is v0.4.0 (embedding platform v1.73.4). The gateway now runs as a non-root user with its containers on rootless Podman, SSH is off by default, and the base image gets the same firewall as the desktop edition. The upgrade is one-way: once v0.4.0 has booted successfully, a device cannot roll back to v0.3.0 or earlier, which stay on the Releases page only as older releases. Download the whole-disk .wic.zst (desktop edition), the installer-desktop installer .iso (writes the desktop edition), or the plain installer .iso (writes the base image, without the app layer) from DuDuClaw-OS Releases; every file comes with a .sha256 and a minisign signature, and the verification commands are on the OS README on the docs site. This is a bring-up line (0.x): QEMU-verified, not yet booted on real hardware, and upgrading an existing v0.3.0 box through the A/B update has not been verified yet. Hardware requirements and compatible machines: docs/guides/hardware-requirements.md; product overview: docs/features/50-duduclaw-os-appliance.md.
Prerequisites: Rust 1.85+, Node.js 20+.
git clone https://github.com/zhixuli0406/DuDuClaw.git
cd DuDuClaw cd web && npm ci --legacy-peer-deps && npm run build && cd .. cargo build --release -p duduclaw-cli -p duduclaw-gateway --features duduclaw-gateway/dashboard ./target/release/duduclaw run
The core
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo