Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Stateful memory for AI agents. Temporal awareness, error loop detection, and preventive constraints.
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.
DATABASE_URL¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Descargar el archivo .mcpb del creador
El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.
Ejecuta esto en tu terminal
Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.
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.
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.
DATABASE_URL 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 aranajhonny, 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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 (0.3.0) llegó al registro hace 5 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB 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.
Vlk² gives AI agents a sense of time: what's happening now (PRESENT), what's already been tried (PAST), and what should guide future decisions (FUTURE). It runs as a single binary over MCP, backed by SQLite, and manages these temporal transitions autonomously.
The killer demo: when an agent repeats the same Rust/TS/Python/Go error 3 times, Vlk² auto-archives the loop and injects a preventive constraint so the agent stops retrying the same broken approach. But the architecture is general — the temporal state machine can track any kind of past→present→future transition across any agent framework.
error[E0277]), TypeScript/JS (TS2345, TypeError), Python (ValueError, KeyError), Go (panic: nil pointer), HTTP (503 Service Unavailable), test frameworks (expected: X, got: Y), with a timestamp-stripping fallback. When the same fingerprint appears ≥3 times, Vlk² auto-archives the loop to PAST and injects a FUTURE constraint.General memory systems (agentmemory, Hindsight, Mem0, Supermemory) store facts, preferences, and context. Vlk² does one thing they don't: detect that the same Rust compile error repeated 3 times across different files and inject a constraint so the agent stops retrying the same broken approach. It's not a replacement — it's a specialized fault-detection layer that runs alongside them.
| Capability | Vlk² | agentmemory | Hindsight | Supermemory |
|---|---|---|---|---|
| Fact/persona memory | — | ✅ 53 tools | ✅ hooks | ✅ keywords |
| Cross-language error fingerprinting | ✅ 7 strategies | — | — | — |
| Autonomous loop breaking | ✅ ≥3 repeats auto-archive | — | — | — |
| Reconsolidation on retrieval | ✅ | — | — | — |
| Token-bounded context | ✅ 8K default | — | — | — |
cd vlk-core
cargo build --release DATABASE_URL="sqlite:vlk.db?mode=rwc" ./target/release/vlk-core
Any MCP client connects via stdin/stdout — JSON-RPC 2.0, one line per message.
| Tool | Purpose |
|---|---|
vlk_record_state | Push a log/error as a PRESENT slot for loop detection |
vlk_fetch_context | Clean context with reconsolidation + loop interception |
vlk_time_travel | Archive PRESENT → PAST and inject a FUTURE constraint |
vlk_get_history | Full timeline audit |
vlk_search_memory | Keyword search across logs and constraints |
vlk_summarize_session | State counts + token estimates |
vlk_revoke_future | Remove incorrectly learned constraints |
vlk_get_facts | Retrieved distilled patterns |
vlk_consolidation_status | Show consolidation agent state with token bar |
vlk_pin_memory | Protect a pattern from forgetting |
vlk_unpin_memory | Restore normal forgetting eligibility |
error[E...], TS TS..., Python TypeError:, Go panic:, HTTP 503, test assertion, or first-80-chars fallback[SYSTEM ANCHOR] preventive constraintmemory_contents (immutable, team-agnostic)
└── FK ──► agent_timeline (PRESENT / PAST / FUTURE / PURGED) ├── memory_metadata (temporal vectors, importance, connectivity) └── semantic_facts (distilled patterns from errors) └── fact_contradictions (resolution tracking)
Consolidation Agent (background tokio, 30s cycle) SCAN → EVALUATE importance → BUDGET_CHECK → ARCHIVE low-value → FORGET stale
What's tested: the core loop detection path is verified: 3 identical Rust errors → auto-archive to PAST + FUTURE constraint injection. All 13 MCP tools respond correctly.
Not yet tested: pin/unpin with non-existent timeline_ids, token budget enforcement under load, conflict resolution.
Loop detection smoke test — sends the same Rust error[E0277] 3 times and verifies auto-archive + constraint injection:
import subprocess, json, tempfile, os, sys
db = tempfile.mktemp(suffix='.db') proc = subprocess.Popen(['./target/release/vlk-core'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.DEVNULL, env={'DATABASE_URL': f'sqlite:{db}?mode=rwc'})
def rpc(msg): proc.stdin.write((json.dumps(msg) + '\n').encode()) proc.stdin.flush() return json.loads(proc.stdout.readline())
rpc({'jsonrpc':'2.0','id':1,'method':'initialize','params':{ 'protocolVersion':'2024-11-05','capabilities':{}, 'clientInfo':{'name':'test','version':'1.0'}}})
error = 'error[E0277]: cannot add str to str' for i in range(3): r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':i+2,'method':'tools/call','params':{ 'name':'vlk_record_state', 'arguments':{'raw_log': error, 'file_context': f'lib.rs:{i*10}'}}}) assert 'PRESENT state recorded' in r'result'0 print(f' Record {i+1}: OK')
r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':5,'method':'tools/call','params':{ 'name':'vlk_fetch_context','arguments':{}}}) txt = r'result'0 assert 'E0277' in txt, 'error missing after fetch' assert any(kw in txt for kw in ['SYSTEM ANCHOR', 'PREVENTIVE', 'CONSTRAINT']), \ 'no constraint injected' print(f' Fetch: loop archived + constraint injected')
proc.terminate(); proc.wait() for f in (db, db + '-wal', db + '-shm'): try: os.remove(f) except FileNotFoundError: pass print('PASS: loop detection works')
Add to Hermes, OpenCode, Claude Code, Codex, or any MCP host:
# ~/.hermes/config.yaml or equivalent
mcp_servers: vlk2: command: "vlk2" env: DATABASE_URL: "sqlite:~/.hermes/vlk/vlk.db?mode=rwc" timeout: 30
Compatible with any MCP client. Works alongside agentmemory, Hindsight, Supermemory, or Hermes built-in memory.
Actively developed. The core loop detection and corrective memory cycle is implemented and E2E-tested. Vlk² is a specialized complement to general memory systems — not a replacement.