Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Reconciling memory for AI agents: a changed fact retires the old value, with history and approval.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
OPENAI_API_KEY, VAYL_DBLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"vayl": {
"command": "uvx",
"args": [
"vayl-mcp"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"VAYL_DB": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add vayl --env OPENAI_API_KEY=your-value --env VAYL_DB=your-value -- uvx vayl-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"vayl": {
"command": "uvx",
"args": [
"vayl-mcp"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"VAYL_DB": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"vayl": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"vayl-mcp"
],
"env": {
"OPENAI_API_KEY": "your-value",
"VAYL_DB": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
VAYL_DB envEsta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ac12644, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: OPENAI_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.10.0) llegó al registro hace 16 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
The reconciling memory layer for AI agents.
When a fact changes, most agent memory keeps both versions and lets the model guess which is current. Vayl replaces the old value, keeps it in history, and can hold high-stakes changes until a person approves them. It runs locally on SQLite and works with any MCP client: Claude Code, Cursor, Claude Desktop, or your own agent.
A real run with gpt-6-luna and the clinical preset. The patient is fictional. Script: assets/demo/clinical_demo.py
check_before_act blocks an action that depends on a disputed, stale or just-changed fact.pip install vayl-mcp
Add it to Claude Code:
claude mcp add vayl -e LLM_PROVIDER=openai -e OPENAI_API_KEY=sk-... -e VAYL_DB=$HOME/.vayl/vayl.db -- vayl-mcp
For Cursor, Claude Desktop and other clients, see the quickstart. Run vayl-demo to try reconciliation with no API key.
from vayl import Vayl
with Vayl(user_id="cust_5521") as m: m.remember("Acme's invoice bounced. Account suspended until payment clears.") print(m.recall("Is Acme's account in good standing?"))
Agent frameworks. Backends plug into the framework's own memory, so facts are stored and recalled on every turn. Tool adapters give the agent memory tools to call.
| Framework | Install | Use |
|---|---|---|
| Google ADK | pip install 'vayl-mcp[adk]' | from vayl.integrations.adk import VaylMemoryService (memory backend) |
| LlamaIndex | pip install 'vayl-mcp[llamaindex]' | from vayl.integrations.llamaindex import VaylMemory (memory block) |
| AutoGen | pip install 'vayl-mcp[autogen]' | from vayl.integrations.autogen import VaylMemory (memory backend) |
| LangGraph / LangChain | pip install 'vayl-mcp[langgraph]' | from vayl.integrations.langgraph import VaylMemory (tools) |
| OpenAI Agents SDK | pip install 'vayl-mcp[openai-agents]' | from vayl.integrations.openai_agents import VaylMemory (tools) |
| CrewAI | pip install 'vayl-mcp[crewai]' | from vayl.integrations.crewai import VaylMemory (tools) |
| Pydantic AI | pip install vayl-mcp 'pydantic-ai-slim[openai,mcp]' | MCPToolset over MCP, no adapter |
| Agno | pip install vayl-mcp agno openai | MCPTools over MCP, no adapter |
| Vercel AI SDK | npm i @vayl.dev/client ai zod | import { vaylTools } from "@vayl.dev/client/vercel" |
| Mastra | npm i @vayl.dev/client @mastra/core zod | import { vaylTools } from "@vayl.dev/client/mastra" |
Examples for each are in Agent frameworks.
MCP clients. Install vayl-mcp, then add it to your client: Claude Code · Cursor · VS Code · Windsurf · Zed · Cline · Continue · Codex CLI · Gemini CLI. For a shared team memory, run vayl-server and call it over MCP or REST.
| Quickstart | Install and connect a client |
| How Vayl works | Extraction, reconciliation and retrieval |
| Tutorial: a hospital medication assistant | Clinical preset, critical facts and approval |
| Tutorial: a customer-support assistant | Account state and safety checks |
| MCP tools | All 30+ tools |
| Deploying vayl-server | Team server, auth, Docker, Postgres |
| Benchmarks | Stale-value and retraction results against Mem0 and Graphiti |
See CONTRIBUTING.md. The unit tests run offline, with no API key. Good starting points are labeled good first issue.
Data is encrypted at rest by default, and Vayl sends nothing anywhere except to the model endpoints you configure. Vayl is not certified for clinical use and has not been audited by a third party. Report vulnerabilities as described in SECURITY.md.
Apache-2.0