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

Mif Tools

de varun29ankuSversión 0.2.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.varun29ankuS/mif-tools

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Convert, validate, and inspect AI agent memories across formats

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: Otros

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": {
    "mif-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add mif-tools -- uvx mif-tools

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "mif-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mif-tools": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

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 varun29ankuS, 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 Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32673 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 3% de los otros 32673 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32673 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 Mif Tools?

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 (0.2.1) 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: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Systemdox

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado anteayer
Instalar

Systemdox

de puglieseweb

Your architecture in your agents' context: checks, specs, ADRs and docs over MCP, at write time.

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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.

Memory Interchange Format (MIF)

Your AI agent has 6 months of memories in System A. You want to try System B. Without MIF, you lose everything. With MIF:

pip install mif-tools

mif convert mem0_export.json --to shodh -o memories.mif.json

Done. Your memories are portable.

What is MIF?

A vendor-neutral JSON envelope for AI agent memories. Like vCard for contacts or iCalendar for events — a minimal schema so memories move between providers without data loss.

3 required fields. That's it.

{

"mif_version": "2.0", "memories": [ { "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "content": "User prefers dark mode across all applications", "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z" } ] }

Everything else — memory types, tags, entities, embeddings, knowledge graph, vendor extensions — is optional. Add what you have, ignore what you don't.

Install

# Python

pip install mif-tools # core (zero dependencies) pip install mif-tools[validate] # with JSON Schema validation pip install mif-tools[mcp] # with MCP server

Node.js / TypeScript

npm install @varunshodh/mif-tools

Convert Between Formats

# mem0 → MIF

mif convert mem0_export.json --from mem0 -o memories.mif.json

MIF → Markdown (Obsidian/Letta style)

mif convert memories.mif.json --to markdown -o memories.md

Auto-detect source format

mif convert any_memory_file.json -o output.mif.json

Inspect any memory file

mif inspect memories.json

Validate MIF document

mif validate memories.mif.json

Python API

from mif import load, dump, convert, MifDocument, Memory

Load from any format (auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF)

doc = load(open("mem0_export.json").read()) print(f"{len(doc.memories)} memories loaded")

Convert between formats in one line

markdown = convert(data, from_format="mem0", to_format="markdown")

Create memories from scratch

doc = MifDocument(memories=[ Memory( id="123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000", content="User prefers dark mode", created_at="2026-01-15T10:30:00Z", memory_type="observation", tags=["preferences", "ui"], ) ]) print(dump(doc)) # MIF v2 JSON

Deep validation (UUIDs, references, timestamps, embedding dimensions)

from mif import validate_deep ok, warnings = validate_deep(open("export.mif.json").read())

Add MIF to Your MCP Server (10 lines)

from mif import load, dump

Export handler

def export_memories(user_id: str) -> str: memories = my_storage.get_all(user_id) return dump(memories)

Import handler — auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF

def import_memories(data: str) -> dict: doc = load(data) for mem in doc.memories: my_storage.save(mem.id, mem.content, mem.created_at) return {"memories_imported": len(doc.memories)}

Supported Formats

FormatIDAuto-detectDescription
MIF v2shodh"mif_version" in JSONNative format, lossless round-trip
mem0mem0JSON array with "memory" fieldmem0 memory exports
CrewAIcrewaiJSON array with "task_description"CrewAI LTMSQLiteStorage exports
LangChainlangchainJSON array with "namespace" + "value"LangChain/LangMem Item format
Generic JSONgenericJSON array with "content" fieldAny JSON memory array
MarkdownmarkdownStarts with ---YAML frontmatter (Letta/Obsidian style)

Full Spec

MIF supports optional fields for rich memory data:

  • Memory types — observation, decision, learning, error, context, conversation, and custom types
  • Entity references — named entities with type and confidence
  • Embeddings — model name, dimensions, vector (reuse or regenerate)
  • Knowledge graph — entities and relationships with confidence scores
  • Vendor extensions — system-specific metadata preserved on round-trip
  • Privacy — PII detection and redaction markers

Full specification: spec/mif-v2.md | JSON Schema: schema/mif-v2.schema.json

MCP Server

Expose MIF tools to any MCP-compatible AI client:

pip install mif-tools[mcp]

mif mcp

Tools: export_memories, import_memories, validate_memories, inspect_memories, list_formats

Adapters & Implementations

SystemStatusType
shodh-memoryProductionBuilt-in HTTP API (/api/export/mif, /api/import/mif)
mif-tools (PyPI)ProductionPython package with CLI + MCP server
@varunshodh/mif-tools (npm)ProductionTypeScript/Node.js package with CLI
mem0Adapter readyPython + npm
CrewAIAdapter readyPython + npm
LangChainAdapter readyPython + npm
Generic JSONAdapter readyPython + npm
Markdown (YAML frontmatter)Adapter readyPython + npm

Design Principles

  1. Minimal — 3 required fields. Everything else is optional.
  2. Extensible — Unknown fields and vendor extensions MUST be preserved on round-trip.
  3. Vendor-neutral — The schema doesn't favor any implementation.
  4. Forward-compatible — Importers MUST ignore unknown fields.

Contributing

We welcome adapter implementations for any memory system. See CONTRIBUTING.md.

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License

Apache 2.0

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