Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Vlk MemAct

de aranajhonnyversión 0.3.0i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.aranajhonny/vlk-core

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Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Stateful memory for AI agents. Temporal awareness, error loop detection, and preventive constraints.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

¿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.

Valores que debes completar

  • DATABASE_URL env
    SQLite database path (default: sqlite:vlk.db?mode=rwc)

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub aranajhonny, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5654 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 18% de los otros 5654 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5654 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Vlk MemAct?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.3.0) llegó al registro hace 5 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Context7, Codebase Memory, Exa

Alternativas

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
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Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
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Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 2 meses
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README del creador

Abrir el README

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 — Temporal State Machine for AI Agents

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.

What It Does

  • Temporal state machine — each memory has a state: PRESENT (active context), PAST (archived, hidden from context), FUTURE (preventive constraints), PURGED (forgotten). A background agent transitions entries between states without agent intervention.
  • Cross-language loop detection — fingerprints errors by language, not by string match. Recognizes Rust (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.
  • Reconsolidation on retrieval — every recall checks current beliefs; if contradictory, the memory rewrites itself.
  • Token budget enforcement — every 30s, estimates total tokens in PRESENT + FUTURE. If over budget (8K default), archives lowest-importance entries until under budget.
  • Autonomous consolidation — background task (30s cycle) evaluates importance, archives stale entries, and forgets disconnected ones.

Why Not Just a Memory System?

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.

CapabilityVlk²agentmemoryHindsightSupermemory
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———

Quick Start

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.

MCP Tools

ToolPurpose
vlk_record_statePush a log/error as a PRESENT slot for loop detection
vlk_fetch_contextClean context with reconsolidation + loop interception
vlk_time_travelArchive PRESENT → PAST and inject a FUTURE constraint
vlk_get_historyFull timeline audit
vlk_search_memoryKeyword search across logs and constraints
vlk_summarize_sessionState counts + token estimates
vlk_revoke_futureRemove incorrectly learned constraints
vlk_get_factsRetrieved distilled patterns
vlk_consolidation_statusShow consolidation agent state with token bar
vlk_pin_memoryProtect a pattern from forgetting
vlk_unpin_memoryRestore normal forgetting eligibility

How Loop Detection Works

  1. Each error is fingerprinted by type: Rust error[E...], TS TS..., Python TypeError:, Go panic:, HTTP 503, test assertion, or first-80-chars fallback
  2. Fingerprints group near-duplicates — same error code with different timestamps/line numbers count as one pattern
  3. At ≥3 repeats → auto-archives the loop + injects [SYSTEM ANCHOR] preventive constraint
  4. Future context fetches include the constraint, so the agent stops repeating

Architecture

memory_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

Verification

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())

Init

rpc({'jsonrpc':'2.0','id':1,'method':'initialize','params':{ 'protocolVersion':'2024-11-05','capabilities':{}, 'clientInfo':{'name':'test','version':'1.0'}}})

Send the same Rust error 3 times to trigger loop detection

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')

fetch_context triggers loop detection → auto-archive → constraint injection

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')

Integration

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.

Requirements

  • Rust 2021 edition
  • SQLite (bundled via sqlx)
  • 6.4MB binary

Current Status

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.

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