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

Locus

de EDKarlssonversión 0.6.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.EDKarlsson/locus

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Hierarchical markdown memory palace for AI agents — structured palace navigation via MCP tools.

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

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": {
    "locus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "locus-mcp"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add locus -- uvx locus-mcp

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "locus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "locus-mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "locus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "locus-mcp"
      ]
    }
  }
}

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.

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 EDKarlsson, 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 7256 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 4% de los otros 7256 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 7256 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 Locus?

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 (0.6.2) llegó al registro hace 8 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 hoy
Instalar

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
Instalar

Exa

de exa-labs

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

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado el mes pasado
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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.

Locus

Hierarchical markdown-based memory system for autonomous AI agents. Each directory is a room (locus) in the palace, containing specific knowledge navigated on demand. Named for the atomic unit of the Method of Loci.

Core idea: Keep context windows small. Load only the room you need, not the whole palace.


How it works

palace/

INDEX.md ← always read first (~50 lines max) global/ toolchain/ toolchain.md ← canonical facts about tools projects/ my-project/ my-project.md ← room overview + key files technical-gotchas.md ← specialty: issues & resolutions sessions/ 2026-03-02.md ← append-only session log

An agent reads INDEX.md, navigates to the relevant room, and reads only that room. Session logs accumulate until consolidation merges them into canonical files.

See the wiki for full documentation.


Quick start

# Install

pip install locus-mcp

or: uvx locus-mcp --palace ~/.locus (no install needed)

Create a palace from the packaged example

locus init ~/.locus

Edit ~/.locus/INDEX.md to describe your palace

Run the MCP server

locus-mcp --palace ~/.locus

or: LOCUS_PALACE=~/.locus locus-mcp


Installation

MCP server (recommended for MCP-capable clients)
pip install locus-mcp

Or run without installing using uvx:

uvx locus-mcp --palace ~/.locus
Agent skills

The skill files are the one part of Locus written for a specific runtime. The palace convention, the MCP server, and the recall / lint / index CLIs are runtime-neutral and work from anything that can read a file or speak MCP. The skills in skills/claude/ are written and maintained for Claude Code, and that is the only set shipped here. They are plain markdown with YAML frontmatter, so another runtime is welcome to adapt them. Per-runtime copies used to live in skills/codex/ and skills/gemini/; they were removed because keeping three variants honest cost more than it returned.

Install them from a clone:

git clone https://github.com/Nano-Nimbus/locus.git

cd locus make install-skills # copies skills/claude/* to ~/.claude/skills/ make install-skills-dry # print what would be copied, write nothing

CLAUDE_SKILLS_DIR overrides the destination.

SkillCommandDescription
locus/locusRecall, navigate the palace, write rooms and session logs, regenerate indexes
locus-consolidate/locus-consolidateMerge session logs into canonical files
locus-audit/locus-auditAudit palace health
locus-feedback/locus-feedbackRecord explicit feedback on a palace recall
locus-release/locus-releasePost-release verification workflow (contributors)
locus-security/locus-securityTrust tags, nonce discipline, and the locus-security CLI
locus-palace-init/locus-palace-initBootstrap a palace from existing memory files
Agent SDK (Python)
pip install locus-mcp

locus --palace ~/.locus --task "What toolchain conventions are set?"


MCP Server

The locus-mcp command exposes five tools over the Model Context Protocol.

Use stdio for all local integrations (Claude Desktop, Claude Code, Codex, Gemini — default, no extra flags needed). SSE transport is available for network deployments (--transport sse) and requires FASTMCP_HOST=0.0.0.0 to be set explicitly — the server binds to loopback by default.

ToolDescription
memory_listReturns INDEX.md (no args) or lists a room's files
memory_readReads any file in the palace
memory_writeAtomically writes a file (guarded — cannot write to _metrics/, sessions/, .sig/, .security/)
memory_searchRanked full-text search over the shared FTS5 index (see Recall); ripgrep only without FTS5
memory_batchReads up to 20 palace files in a single call — use for multi-room loads

Add --security to enable Ed25519 signature verification on reads and automatic signing on writes. See Security below.

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)
{

"mcpServers": { "locus": { "command": "locus-mcp", "args": ["--palace", "/path/to/palace"] } } }

Or using uvx (no install required):

{

"mcpServers": { "locus": { "command": "uvx", "args": ["locus-mcp", "--palace", "/path/to/palace"] } } }

Cursor / Zed
{

"mcp": { "servers": { "locus": { "command": "locus-mcp", "args": ["--palace", "/path/to/palace"] } } } }

Environment variable

All clients support LOCUS_PALACE as an alternative to --palace:

export LOCUS_PALACE=~/.locus

locus-mcp

See MCP Server Configuration for the full client setup guide and spec/mcp-server.md for architecture details.


Recall

locus recall answers "what do I already know about this?" in one call, fast enough to run on every prompt from a hook. It keeps a SQLite FTS5 index (standard library only, no PyYAML) over any number of markdown roots: a palace, an OKF bundle, a Claude Code memory directory, or all of them at once.

locus recall --root ~/memory --root ./docs "why does the flux kustomization stall"
Recalled memory:
  1. Flux healthcheck stall (human-reviewed, 2026-08-22) /home/me/memory/project_flux-healthcheck-stall.md Flux Kustomization with wait:true stalls on health checks for a bad revision ...
  2. [STALE] Old Flux bootstrap procedure (unverified, 2025-11-02) /home/me/docs/runbooks/flux-bootstrap.md Bootstrap Flux with a personal access token ...
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to index; repeatable
-k N3Number of hits
--budget BYTES4096Hard cap on text output
--include journaloffInclude type: Journal files
--type TYPEallOnly this frontmatter type; repeatable
--jsonoffPrint a JSON list instead of text
--refreshoffRebuild the index from scratch

Frontmatter drives the result: title (or name, or the first heading), description, tags, type (or metadata.type), modified (else generated.at, else file mtime), status, stale_after, and verified. Ranking is bm25 with title and description weighted above the body; exact ties go to human-reviewed files, then to the newest modified. A hit is flagged STALE when its stale_after has passed or its status is deprecated. Trust tiers follow OKF: unverified, machine-confirmed (only non-human verified entries), human-reviewed (any verified entry whose by starts with human:).

Roots can live in a .locus.toml in the project or any parent directory:

[recall]

roots = ["docs", "~/memory/shared"]

The index is stored at ${XDG_CACHE_HOME:-~/.cache}/locus/ .sqlite, never inside a root, and is refreshed incrementally (mtime, then content hash) on every call. With no hits the text output is empty and the exit status is still 0, so a prompt hook can call it unconditionally:

#!/bin/sh

Claude Code UserPromptSubmit hook: whatever this prints is injected as context.

prompt=$(jq -r .prompt) exec locus recall -k 3 --budget 4096 "$prompt"

The MCP server's memory_search uses the same index, so MCP results are ranked the same way. Full rules in spec/recall.md.


Lint and index

locus lint checks markdown roots for Open Knowledge Format v0.2 conformance and the Locus palace conventions. locus index generates the index files those conventions define. Both read the same frontmatter recall indexes, and neither imports the Agent SDK, so a CI job that only checks conformance does not install it.

locus lint  --root docs --check          # CI gate: exit 1 on any error

locus lint --root docs --fix # add inferable fields, rewrite nothing locus index --root docs --check # exit 1 when a generated index drifted

docs/runbooks/valve-chatter.md: error [okf.type-missing] frontmatter has no non-empty type (fix: add type: Runbook) docs/log.md: error [okf.log-order] entries run oldest first: 2026-05-09 follows 2026-05-01 docs/reference/platform.md: warning [locus.size-limit] 214 lines exceeds the 200-line soft limit for a specialty file 2 error(s), 1 warning(s), 1 fixable

lint
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to check; repeatable
--checkoffExit non-zero on any error. For CI
--strictoffTreat warnings as errors under --check
--fixoffAdd inferable fields. Never rewrites an existing key
--type-map DIR=TYPEnoneInfer this OKF type under DIR; repeatable
--archive-glob GLOBnonePaths that should carry status: deprecated; repeatable
--jsonoffPrint a JSON report instead of text

Rules split in two. okf.* checks what the specification requires: a parseable frontmatter block with a non-empty type on every non-reserved document, an index.md with no frontmatter beyond a bundle-root okf_version, a log.md that is date-headed and newest first, and ISO 8601 timestamps. Unknown keys and unknown type values are never reported: the spec requires consumers to tolerate both. locus.* checks the palace conventions: the size limits from spec/size-limits.md and the room main-file rule from spec/room-conventions.md.

Errors fail --check; warnings are advisory. A palace legitimately carries no frontmatter at all, so on a palace root the missing type rules are warnings rather than a CI failure on a layout the palace spec itself describes.

--fix adds three fields and only three: type from --type-map or [lint.types], generated.at from the file's first git commit, and status: deprecated for archive paths. It never rewrites or deletes a key, it never invents a generated block (nothing in a file says who produced it), and running it twice produces identical bytes.

index
FlagDefaultMeaning
--root DIR.locus.toml, then LOCUS_PALACEDirectory to index; repeatable
--checkoffWrite nothing; exit non-zero on drift. For CI
--kindautoForce okf, palace, or memory classification
--jsonoffPrint a JSON report instead of text

What gets generated depends on the root: an OKF bundle gets an index.md per directory in section 8 form (* [Title](path) - description, with okf_version: "0.2" frontmatter at the bundle root only), a palace gets the 50-line routing table INDEX.md, and a Claude Code memory directory gets a MEMORY.md of one - [Title](file.md) - description line per topic file. Output is deterministic, so --check is a byte comparison, and only index files are ever written.

Configure both from one .locus.toml:

[lint]

roots = ["docs"] archive_globs = ["archive/*"]

[lint.types] "." = "Reference" runbooks = "Runbook"

Full rules in [`spec/lint-and-index

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

Pregunta a PopNx