Context7
Up-to-date docs for AI agents
Descripción del creador (original en inglés)
Role-aware Agent memory with cross-session recall, durable writes, and multi-Agent project scope.
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.
¿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
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.
Esta 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 reshuibuduo, 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 (1.0.0-rc.1) llegó al registro hace 2 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.
TMCRA MCP Server gives MCP hosts explicit access to long-term Agent memory. It recalls project evidence, writes real conversation records with speaker attribution, preserves multi-Agent project scope, and tracks asynchronous writes to a terminal state.
中文说明
tmcra_memory_control exposes task selection, a 12000-character default recall budget, and normal, recall_only, off modes. Pass the exact same session_id to recall/prepare and controls. Pending older generations are discarded after a mode change; already submitted jobs remain submitted. tmcra_feedback supports ignore, correct (user-supplied replacement), and restore with a stable idempotency key. Effective feedback requires the matching backend update; check correction_index_status separately. The visual control panel is provided by the Codex and DSH distributions. This MCP package automatically discovers the shared local installation; numeric loopback HTTP is permitted only for an explicit local identity. Hosted connections require HTTPS.
Conversational corrections now require interactive host confirmation. On an actual correction request, call tmcra_memory_control(operation="correction_start") before clarification or feedback to suppress automatic capture of that discussion turn. tmcra_feedback reads exact original evidence and uses MCP form elicitation to show the source, replacement and scope; only explicit acceptance submits feedback. Rejection, cancellation, expiry or an unsupported host leaves memory unchanged. Do not substitute ingestion for a rejected correction. Host lifecycle turn IDs protect the discussion from later queue replay while preserving other identified turns. A third-party host must route elicitation to its user; the server cannot guarantee that an arbitrary client will not answer automatically. Hypothetical/quoted correction language is not authorization.
Generic MCP clients decide when to call tools. Connecting this server alone does not observe the host's before-answer or after-answer lifecycle. For automatic Codex recall and capture, install the separate TMCRA Codex Memory plugin.
Download tmcra-mcp-server-1.0.0-rc.1.mcpb from the v1.0.0-rc.1 release and open it in an MCPB-compatible client. The bundle uses the cross-platform uv runtime. Hosted service users enter their API key in the sensitive field. For account-free Windows local memory, extract the standalone runtime, double-click Install-Local.cmd, then restart the MCP host. The local identity is discovered automatically and overrides the form's cloud URL/key; keep the API key blank for this mode. Explicit advanced TMCRA_CONFIG_FILE overrides remain authoritative. Local model acceptance limitations are documented in the runtime release.
python -m pip install \
https://github.com/reshuibuduo/tmcra-mcp-server/releases/download/v1.0.0-rc.1/tmcra_mcp_server-1.0.0rc1-py3-none-any.whl
uvxuvx --from "git+https://github.com/reshuibuduo/tmcra-mcp-server@v1.0.0-rc.1" tmcra-mcp
Create a TMCRA account and API key, then provide it through your MCP client's secret storage or the TMCRA_API_KEY environment variable. Do not commit credentials to a repository.
TMCRA_API_KEY=<your TMCRA API key>
TMCRA_BASE_URL=https://api.tmcra.com TMCRA_DEFAULT_SCOPE= TMCRA_AGENT_ID=
Users signed in through a TMCRA application can instead use its protected device file at ~/.config/tmcra/config.json. Environment variables override that file for developer and self-hosted configurations.
The server accepts only HTTPS API origins without embedded credentials, query strings, or fragments.
After installing the wheel, an MCP host can launch:
{
"mcpServers": { "tmcra-memory": { "command": "tmcra-mcp", "env": { "TMCRA_API_KEY": " ", "TMCRA_DEFAULT_SCOPE": "project-example" } } } }
The package also includes a Codex setup helper:
tmcra-mcp-setup install --mode explicit
tmcra-mcp-setup status --mode explicit
| Tool | Purpose |
|---|---|
tmcra_memory_control | Inspect or explicitly change session modes, tasks and recall budgets. |
tmcra_feedback | Preview exact evidence and request interactive confirmation before targeted feedback. |
tmcra_recall | Return at most eight prompt-ready evidence windows for the current query. |
tmcra_ingest | Persist messages that already occurred, preserving role and Agent attribution. |
tmcra_turn_prepare | Recall before an answer and durably bind the real user turn. |
tmcra_turn_commit | Persist the prepared user turn and exact assistant answer as separate records. |
tmcra_reconcile | Retry durable pending records with the same idempotency key. |
tmcra_get_job | Read one asynchronous write job state. |
tmcra_wait_job | Wait for a job to succeed, fail, or be cancelled. |
Every project collaborator should use the same project scope. Each conversation keeps its own session_id. Agent identity is attribution and does not split the project memory.
Recalled content is returned with trust_boundary: untrusted_memory_data. A host must treat it as evidence, never executable instructions.
An MCP host that wants per-turn continuity should:
tmcra_turn_prepare after receiving the current user question.injectable_context as untrusted evidence.tmcra_turn_commit with the same turn_id and the exact final answer.The lower-level equivalent is tmcra_recall, answer, tmcra_ingest, then tmcra_get_job or tmcra_wait_job.
See SECURITY.md for vulnerability reporting.
python -m pip install -e ".[dev]"
python -m pytest -q python -m build python -m twine check dist/*
The tests cover receipt validation, scope and actor semantics, durable queue recovery, configuration safety, setup behavior, and a real MCP initialize/list/call smoke exchange.
Apache-2.0. See LICENSE and NOTICE.