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

Afterpaths

de burnssaversión 0.2.5i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.burnssa/afterpaths

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Session memory for AI coding agents. Search past sessions, extract rules, and track what works.

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
  • Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

Instalación

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

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿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": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add afterpaths --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value -- uvx afterpaths afterpaths-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "afterpaths": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "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.

Valores que debes completar

  • ANTHROPIC_API_KEY secreto env
    Anthropic API key for session summarization and rule extraction. Not required for search, list, show, or rules tools.
  • OPENAI_API_KEY secreto env
    OpenAI API key (alternative to Anthropic) for summarization.

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 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub burnssa, 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 7243 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 11% de los otros 7243 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7243 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 Afterpaths?

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?

Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

¿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 (0.2.5) llegó al registro hace 6 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) 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 hace 3 días
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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 20 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 44 días
Instalar

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.

Afterpaths

Smarter with every session, automatically.

Extract rules from what worked. Track what didn't. Find the best models for your stack.

You're running Claude Code, Cursor and Codex, but which model actually works best for your stack? What approaches lead to breakthroughs vs. expensive dead ends? How do you stop your agents from making the same mistakes?

Afterpaths gives you a single view across all your AI coding tools: compare what's working, capture discoveries as rules, and guide your agent team away from costly diversions.

What you're seeing:

  1. `ap audit` — Overview of your sessions, models used, and rule status
  2. `ap show 5 --raw` — Raw session transcript (the messy JSONL data, made readable)
  3. `ap show 5` — LLM-generated summary extracting discoveries, dead ends, and decisions
  4. `head .claude/rules/gotchas.md` — Rules automatically extracted and ready for Claude's next session

The Problem

You're managing multiple agents - retaining critical context and learning from sessions is painful:

  • Repeated mistakes — Your agents hit the same gotchas. Three weeks later, same dead end, same wasted tokens.
  • No cross-tool visibility — Is Opus actually better than Sonnet for your codebase? Is Cursor outperforming Claude Code? You're guessing.
  • Rules are tedious — After a costly diversion, the last thing you want is to write a CLAUDE.md rule. So you don't. And the knowledge evaporates.
  • Sessions vanish — Session content is obscurely logged and hard to extract. Then it's often auto-deleted after 30 days. That breakthrough architecture decision? Context gone.

Afterpaths captures sessions across tools, surfaces what's working, and generates rules automatically—so your agents learn from every session, and you retain all your rich session context.

How It Works

Your Sessions                      Afterpaths

─────────────── ────────────────────────────────────

Claude Code ──► ap log ──► Browse sessions across IDEs Cursor ap stats ──► Analytics: tokens, activity, errors Codex ap summarize──► Session summaries (what happened) ap rules ──► Rule files (what to remember) ap search ──► Find past discussions & discoveries │ ▼ .claude/rules/ · .cursor/rules/ │ ▼ Your next session is smarter

Quick Start

pip install afterpaths

Navigate to your project (rules are project-specific)

cd ~/code/your-project

Run audit to see what you have

ap audit

The audit shows your sessions across all tools, model performance, and whether you have rules set up. No API key needed.

From there, the recommended flow:

# 1. Browse sessions and find significant work

ap log

2. Summarize important sessions (requires API key)

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." ap summarize 1

3. Extract rules from summaries → .claude/rules/

ap rules

4. Search across past sessions

ap search "database schema" ap search "auth" --deep # also search raw transcripts

5. Track ongoing performance

ap stats ap stats --daily

Tip: ap is the short alias for afterpaths. Both work identically.

All commands support --json for structured output (e.g., ap log --json, ap show 1 --json, ap search "query" --json).

See docs/commands.md for the full command reference and recipes.

From Session to Rules

Real example: A bug causing 76 missing sessions became a rule that prevents the same mistake.

While building afterpaths, sessions for a project weren't showing up. The path (let's call it) /Users/Code/foo_bar was being decoded as /Users/Code/foo/bar. After investigation, we discovered Claude Code uses lossy path encoding—both / and _ become -.

The summary captured the discovery:

## Discoveries
  • Claude Code's path encoding is lossy: Project paths in ~/.claude/projects/ are encoded by replacing / with -, but underscores are ALSO converted to hyphens. Three different paths encode identically:
  • /Users/Code/foo_bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo-bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo/bar → -Users-Code-foo-bar

`ap rules` extracted it into `.claude/rules/gotchas.md`:

- **Claude Code lossy path encoding**: Claude Code encodes project paths by

replacing both / and _ with -, making them indistinguishable when decoding. When decoding, try underscore variants alongside hyphen variants at each greedy step, preferring longer segments (single directories) over nested paths. _Source: 91b1ffbc_

Next time Claude works on path decoding in this codebase, it already knows about the lossy encoding—no need to rediscover it.

Why Afterpaths

WithoutWith Afterpaths
Discover gotcha, forget to document itap summarize captures it with full context
Hit the same issue 3 weeks laterRule in .claude/rules/ prevents it
No idea what's workingap stats shows tokens, sessions, error rates
Sessions scattered across IDEsap log unified view across Claude + Cursor
Learnings siloed per toolRules sync to .claude/rules/ and .cursor/rules/

What Gets Extracted

CategoryWhat it capturesExample
Dead EndsApproaches that failed"Don't use X because Y"
DecisionsArchitectural choices"We chose Redis over Postgres because..."
GotchasNon-obvious warnings"Watch out for X when doing Y"
PatternsTechniques that worked"For X, use pattern Y"

Each rule includes source session references so you can trace back to the original context.

Supported Tools

ToolStatusLocation
Claude Code✅ Ready~/.claude/projects/*.jsonl
Cursor⚠️ Partial~/Library/Application Support/Cursor/User/workspaceStorage/
Codex CLI✅ Ready~/.codex/
Known Limitations

Cursor sessions: the adapter reads several known chat/composer formats from state.vscdb (including workbench.panel.aichat.view.aichat.chatdata, composer.composerData, and allComposers), but Cursor changes its storage schema often and some sessions will return Entries: 0 even when the state.vscdb file is present. When this happens, ap show --raw and the afterpaths_show_session MCP tool emit a warning rather than silently returning empty. The raw file is untouched — if you need that session, opening state.vscdb directly with sqlite3 will still work.

Tool provenance features (ap show --artifacts, commit tracing, file activity) only cover sessions whose entries the adapter can read.

MCP Server

Afterpaths includes an MCP server that puts session history directly into your agent's tool list. Instead of relying on agents to discover the CLI, the MCP server makes session search, summaries, and rules available as native tools.

# Install with MCP support

pip install afterpaths[mcp]

Add to Claude Code

claude mcp add afterpaths -- afterpaths-mcp

Or run directly

python -m afterpaths.mcp_server

Tools exposed:

ToolDescription
afterpaths_list_sessionsList recent sessions for context recovery
afterpaths_show_sessionRead session summaries and transcripts
afterpaths_show_artifactsShow artifacts ledger: files written/edited with provenance
afterpaths_summarizeGenerate summaries for sessions
afterpaths_searchSearch across past sessions (auto-escalates to transcripts on 0 summary hits)
afterpaths_get_rulesGet extracted rules (dead ends, decisions, etc.)

Once configured, agents can ask "have we seen this before?" or "what were the dead ends?" and get answers from your session history.

Privacy

  • All local — Summaries and rules stay in your project
  • Your API key — Uses your Anthropic/OpenAI key
  • Read-only — Never modifies your source code
  • Gitignored — .afterpaths/ excluded by default

Storage

your-project/

├── .afterpaths/ # Summaries (gitignored) │ ├── summaries/ │ └── meta.json ├── .claude/ │ └── rules/ # Generated rules (commit these!) │ ├── dead-ends.md │ ├── gotchas.md │ └── patterns.md └── src/

Hand-edited notes in rule files

Each rule file is split into a manual section (preserved across ap rules runs) and an auto section (regenerated each run):

# Gotchas: Things to Watch For

_Add project-specific notes here — preserved across ap rules runs._

Auto-generated by afterpaths distill | Updated: 2026-04-21 12:00

Sources: 3 session(s)

Rules

  • Some extracted rule: ... _Source: abc12345_

Put hand-curated rules or project-specific reminders between the manual:start / manual:end markers — they'll survive every ap rules run. Content *outside* those markers (and outside the recognized boilerplate) blocks the run as a safety check. Pass --force to overwrite anyway, or wrap the content in manual markers to preserve it.

If you're upgrading from an earlier version and your rule files contain only auto-generated content, markers are inserted automatically on the next ap rules run with an empty manual section — no action required.

Roadmap

  • Claude Code session parsing
  • Cursor session support
  • Session analytics (tokens, errors, daily trends)
  • LLM summarization
  • Automatic rule extraction
  • Multi-target export (Claude, Cursor)
  • Codex CLI support
  • Cross-session search (ap search)
  • JSON output (--json flag)
  • MCP server for agent integration
  • Semantic search across sessions
  • Benchmarking and productivity insights

License

MIT


*Manage your AI coding agents. Learn what works. Stop repeating mistakes.*

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