Sugar

Name: Sugar
Author: roboticforce

de roboticforceversión 3.4.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora

Nombre en el registroio.github.cdnsteve/sugar

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Autonomous AI development system with persistent task queue and background execution

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.

Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
Nuestras revisiones básicasi0 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
UsoiAún sin medir★ –

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: Documentos, hojas de cálculo y oficina

Instalación

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

Antes de instalar

Revisiones básicas: 0 de 1 superadas
Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
Debes completar tú: ANTHROPIC_API_KEY, GITHUB_TOKEN, SUGAR_DEFAULT_REPO

Necesitas

PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)

¿Qué app usas?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add sugar --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value --env SUGAR_DEFAULT_REPO=your-value -- uvx sugarai mcp serve

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": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "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": {
    "sugar": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "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 env
Anthropic API key for Claude model access
GITHUB_TOKEN env
GitHub token for repository access
SUGAR_DEFAULT_REPO env
Default repository in owner/repo format

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

! Precaución
El creador coincide con el repo
Quien lo publicó (cdnsteve) no es el dueño del repo (roboticforce); puede que otra persona lo haya listado
… 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 Documentos, hojas de cálculo y oficinai

Más estrellas que el 0% de los otros 2188 servidores de esta categoría
Publicado en el registro más recientemente que el 2% de los otros 2188 servidores de esta categoría
Revisiones básicas iguales o mejores que el 31% de los otros 2188 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 Sugar?

Superó 0 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 (3.4.2) llegó al registro hace 10 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: Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Calendar

de BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

Se ejecuta en la nube★ 7620MITActualizado hace 2 meses

Instalar

Excel MCP Server

de haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

Se ejecuta en tu computadora★ 4276MITActualizado hace 6 días

Instalar

MCP Server for Excel

de sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

Se ejecuta en tu computadora★ 847MITActualizado hace 3 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.

Sugar

Persistent memory for AI coding agents.

Your AI agent starts every session with amnesia. The architecture decisions, conventions, and gotchas you explained last week are gone. Sugar is the local-first memory layer that remembers them for you - per project, across projects, on your machine.

Your memory. Your machine. Your data.

What Sugar Does

Sugar is a memory layer your AI coding agent can read and write directly:

Project memory - Decisions, preferences, error patterns, and research stored per-project
Global memory - Standards and guidelines shared across every project you work on
Semantic search - Retrieve relevant context by meaning, not just keywords
MCP integration - Your AI agent reads and writes memory directly during sessions
Local-first - SQLite on your disk, no API keys, fully offline-capable
Task queue - Optional autonomous execution, powered by the same memory layer

Quick Start

# Install once, use in any project

pipx install sugarai

Initialize in your project

cd ~/dev/my-app sugar init

Store what you know

sugar remember "We use async/await everywhere, never callbacks" --type preference sugar remember "JWT tokens use RS256, expire in 15 min - see auth/tokens.py" --type decision sugar remember "When tests fail with import errors, check init.py exports first" --type error_pattern

Retrieve it later

sugar recall "authentication" sugar recall "how do we handle async"

Your AI agent can also read and write memory directly - no copy-pasting required.

MCP Integration

Connect Sugar's memory to your AI agent so it can access project context automatically.

Claude Code - Memory server (primary):

claude mcp add sugar -- sugar mcp memory

Claude Code - Task server (optional):

claude mcp add sugar-tasks -- sugar mcp tasks

Once connected, Claude can call store_learning to save context mid-session and search_memories to pull relevant knowledge before starting work. The memory server works from any directory - global memory is always available even outside a Sugar project.

Other MCP clients (Goose, Claude Desktop):

# Goose

goose configure

Select "Add Extension" -> "Command-line Extension"

Name: sugar

Command: sugar mcp memory

OpenCode - one command setup

sugar opencode setup

Skills

Sugar ships Agent Skills - folders of instructions that teach coding agents to apply Sugar's methodology. Skills live under skills/ and follow the Agent Skills specification (a SKILL.md with name/description frontmatter plus instructions).

Skill	What it does
`sugar-memory`	Store and surface project context via Sugar's memory MCP server: recall context at task start, search before deciding, store learnings after completing work
`sugar-task-planner`	Turn a high-level task into a detailed execution plan: subtasks, dependencies, time estimates, risks, and measurable success criteria
`sugar-quality-guardian`	Review code across quality, testing, security, and performance, ending with a structured verdict
`sugar-orchestrator`	Coordinate multi-step workflows: analyze complexity, decompose tasks, assign roles, monitor execution

Each skill includes an evaluation dataset (evals/evals.json) and is measured with NVIDIA SkillEvaluator against the OpenCode harness. See Skill Benchmarks for the Skill Lift results - sugar-memory and sugar-task-planner both show measured positive lift.

Global Memory

Some knowledge belongs to you, not just one project. Coding standards, preferred patterns, security practices - these should follow you everywhere.

# Store a guideline that applies to all your projects

sugar remember "Always validate and sanitize user input before any DB query" \ --type guideline --global

sugar remember "Use conventional commits: feat/fix/chore/docs/test" \ --type guideline --global

View your global guidelines

sugar recall "security" --global sugar memories --global

Search works project-first, but guidelines always surface

sugar recall "database queries"

Returns: project-specific memories + relevant global guidelines

Global memory lives at ~/.sugar/memory.db. Project memory lives at .sugar/memory.db. When you search, project context wins - but guideline type memories from global always appear in results so your standards stay visible.

Via MCP, pass scope: "global" to store_learning to save cross-project knowledge directly from your AI session.

Memory types: decision, preference, file_context, error_pattern, research, outcome, guideline

Full docs: Memory System Guide

How Memory Works

Sugar uses two SQLite databases and a tiered search strategy.

Two stores:

Project store (.sugar/memory.db) - context specific to one project
Global store (~/.sugar/memory.db) - knowledge that applies everywhere

Seven memory types, each with different retrieval behavior:

Type	Purpose	TTL
`decision`	Architecture and implementation choices	Never
`preference`	How you like things done	Never
`file_context`	What files and modules do	Never
`error_pattern`	Bugs and their fixes	90 days
`research`	API docs, library findings	60 days
`outcome`	What worked, what didn't	30 days
`guideline`	Cross-project standards and best practices	Never

Search strategy - project-first with reserved guideline slots:

Search the project store first (local context always wins)
Reserve slots for global guidelines (cross-project standards always surface)
Fill remaining slots with other global results
Deduplicate across both stores

This means a mature project's local context dominates results. A new project with no local memory gets global knowledge automatically. And your guidelines are always visible regardless.

Search engine: Semantic search via sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2, 384-dim vectors) with sqlite-vec. Falls back to SQLite FTS5 keyword search, then LIKE queries. No external API calls - everything runs locally.

# Install with semantic search (recommended)

pipx install 'sugarai[memory]'

Works without it too - just uses keyword matching

pipx install sugarai

MCP tools available to your AI agent:

Tool	What it does
`search_memory`	Search both stores, returns results with scope labels
`store_learning`	Save a memory (pass `scope: "global"` for cross-project)
`recall`	Get formatted markdown context for a topic
`get_project_context`	Full project summary including global guidelines
`list_recent_memories`	Browse recent memories by type

MCP resources:

sugar://project/context - project summary
sugar://preferences - coding preferences
sugar://global/guidelines - cross-project standards

Task Queue

The task queue lets you hand off work and let it run autonomously. It reads from the same memory store, so Sugar already knows your preferences and patterns before it starts.

# Add tasks

sugar add "Fix authentication timeout" --type bug_fix --urgent sugar add "Add user profile settings" --type feature

Start the autonomous loop

sugar run

Sugar picks up tasks, executes them with your configured AI agent, runs tests, commits working code, and moves to the next task. It runs until the queue is empty or you stop it.

Delegate from Claude Code mid-session:

/sugar-task "Fix login timeout" --type bug_fix --urgent

Advanced task options: New in 3.10: Task Orchestration decomposes large features into a 4-stage workflow (research, plan, implement, review) with specialist agent routing and dependency-ordered sub-tasks.

# Orchestrated execution - 4-stage workflow (New in 3.10)

sugar add "Add OAuth authentication" --type feature --orchestrate

Iterative mode - loops until tests pass

sugar add "Implement rate limiting" --ralph --max-iterations 10

Check queue status

sugar list sugar status

Full docs: Task Orchestration

Autonomous Issue Resolution (optional)

Because Sugar remembers your codebase and conventions, it can also resolve routine issues autonomously. Point it at a GitHub repo, configure which labels to act on (security, bug, dependabot), and Sugar will read each issue, implement the fix, run your tests, and open a PR.

Labeled issue appears on GitHub

-> Sugar picks it up (label filter: "security", "dependabot", "bug") -> AI agent reads the issue, analyzes the affected code -> Fix implemented, tests run locally -> PR opened - you review and merge

This is one application of the memory layer, not the headline. Use Sugar purely as memory, or enable resolution - your choice. See workflow examples for security auto-fix, bug triage, test coverage, and more.

Supported AI Tools

Works with any CLI-based AI coding agent:

Agent	Memory MCP	Task MCP	Notes
Claude Code	Yes	Yes	Full support
OpenCode	Yes	Yes	`sugar opencode setup`
Goose	Yes	Yes	Via MCP
Aider	Via CLI	Via CLI	Manual recall

Installation

Recommended: pipx - installs once, available everywhere, no venv conflicts:

pipx install sugarai

Upgrade / Uninstall:

pipx upgrade sugarai

pipx uninstall sugarai

Other installation methods

pip (requires venv activation each session)

pip install sugarai

uv pip install sugarai

With semantic search (recommended for memory):

pipx install 'sugarai[memory]'

With GitHub integration:

pipx install 'sugarai[github]'

All features:

pipx install 'sugarai[all]'

Sugar is project-local by default. Each project gets its own .sugar/ folder with its own database and config. Global memory lives at ~/.sugar/. Like git - one installation, per-project state.

Project Structure

~/.sugar/

└── memory.db # Global memory (guidelines, cross-project knowledge)

~/dev/my-app/ ├── .sugar/ │ ├── sugar.db # Project memory + task queue │ ├── config.yaml # Project settings │ └── prompts/ # Custom agent prompts └── src/

Recommended .gitignore:

.sugar/sugar.db

.sugar/sugar.log .sugar/*.db-*

Commit .sugar/config.yaml and .sugar/prompts/ to share settings with your team.

Configuration

.sugar/config.yaml is created on sugar init:

sugar:

dry_run: false loop_interval: 300 max_concurrent_work: 3

claude: enable_agents: true

discovery: github: enabled: true repo: "user/repository"

Documentation

Quick Start
Memory System
Skill Benchmarks
CLI Reference
Task Orchestration
Goose Integration
OpenCode Integration
GitHub Integration
Configuration Guide
Troubleshooting

Requirements

Python 3.11+
A CLI-based AI agent: Claude Code, OpenCode, Aider, or similar

Contributing

Contributions welcome. See CONTRIBUTING.md.

git clone ht

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Sugar

Resumen

Los tres pilares de PopNx MCP

Qué puedes hacer con él

Instalación

Antes de instalar

Valores que debes completar

Qué puede hacer

Revisiones básicasi

El creador coincide con el repo

Sigue en mantenimiento

Tiene licencia

El endpoint responde

Inicio de sesión con OAuth

Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

Comparado con otros en Documentos, hojas de cálculo y oficinai

Preguntas frecuentes

Alternativas

Agent-Native Calendar

Excel MCP Server

MCP Server for Excel

README del creador

Sugar

What Sugar Does

Quick Start

Initialize in your project

Store what you know

Retrieve it later

MCP Integration

Select "Add Extension" -> "Command-line Extension"

Name: sugar

Command: sugar mcp memory

OpenCode - one command setup

Skills

Global Memory

View your global guidelines

Search works project-first, but guidelines always surface

Returns: project-specific memories + relevant global guidelines

How Memory Works

Works without it too - just uses keyword matching

Task Queue

Start the autonomous loop

Iterative mode - loops until tests pass

Check queue status

Autonomous Issue Resolution (optional)

Supported AI Tools

Installation

Project Structure

Configuration

Documentation

Requirements

Contributing