プロトタイプ · プレビュー版:公式レジストリのすべてのサーバーを掲載し、30分ごとに同期しています。レビューとアカウント機能は今後のステップで始まります。
PopNx MCPAIを使う人のためのMCPサーバー · やさしい言葉で解説

AgenticSystemCore

作者:andreibesleagaバージョン 1.0.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.andreibesleaga/agentic-system-core

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Read, cite, compose and remember over a Markdown knowledge Bundle, as MCP tools over stdio.

PopNx MCPの3つの柱

この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。

できること

このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。

  • 接続方法: パソコンで動く
  • トランスポート: stdio
  • カテゴリ: 検索・AIの記憶

インストール

使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。

インストールの前に

  • 基本チェック:1項目中1項目に合格
  • あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限(ファイル、ネットワーク、アプリ)で動きます。
  • レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。

必要なもの

  • npmNode.jsのインストール(npxコマンドに必要)

どのアプリを使っていますか?

上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add agentic-system-core -- npx -y agentic-system-core mcp

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

または、設定を自分でコピーする

プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます

{
  "servers": {
    "agentic-system-core": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。

これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。

選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。

この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。

できること

パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。

基本チェックi

誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月7日にチェック

  • ✓ 合格

    作者とリポジトリが一致

    レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント andreibesleaga で確認済みです

  • … 未チェック

    今もメンテナンスされている

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • … 未チェック

    ライセンスがある

    このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません

  • – 対象外

    エンドポイントが応答する

    これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません

  • – 対象外

    OAuthでサインイン

    パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです

検索・AIの記憶のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの7256件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7256件のうち70%より最近レジストリに公開
  • 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの7256件のうち100%と同じかそれ以上

レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。

よくある質問

AgenticSystemCoreは安全ですか?

当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。

どんなキーやコードが必要ですか?

レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。

パソコンで動きますか、それともクラウドですか?

あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。

今もメンテナンスされていますか?

GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.0.1)がレジストリに届いたのは16 日前です。

どのアプリで使えますか?

Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。

代わりに使えるものは?

同じカテゴリには:Context7, Codebase Memory, Exa

代わりの候補

同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。

カードの見方:★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i

Context7

作者:upstash

Up-to-date docs for AI agents

パソコンでもクラウドでも★ 64,224MIT今日更新
インストール

Codebase Memory

作者:DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

パソコンで動く★ 48,148MIT20 日前更新
インストール

Exa

作者:exa-labs

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

クラウドで動く★ 5,213MIT先月更新
インストール

作者のREADME

READMEを開く

作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。

Agentic System Core

A specification for publishing machine-discoverable knowledge bundles — the Agentic Knowledge Web.

What this repository holds is the specification itself — numbered normative rules, three JSON Schemas, an OWL 2 RL ontology and a suite of conformance test vectors — together with the reference engine that implements it, its command line agsc, and the nine independent checkers of AGSC-09-90 — seven validators and two generators — that anyone can run against any distribution of the format (the repository also holds the maintainer's own tools, which do not ship).

Status

Released. This tree states specification 1.0.0. spec/00-overview.md is authoritative, and it is the file to read rather than this line. The packages — agentic-system-core and its short alias agsc-cli on npm, and agentic-system-core on PyPI — carry version 1.0.1 (see "Versions" below) and are published from the package tag; the name-reservation placeholders that preceded them shipped no runtime and are marked deprecated on npm and yanked on PyPI. Install with npm install agentic-system-core, or pip install agentic-system-core (the Python checkers and reading API; the other verbs still run on the Node engine). The reference engine claims Level 3 (its claim).

Versions. Two numbers, stated apart. The *specification version* (spec_version, declared in spec/00-overview.md) names the rules, schemas, vocabulary and conformance vectors; a Bundle declares it in agsc.config.json. The *package version* (package.json, agentic-system-core and agsc-cli on npm, agentic-system-core on PyPI) names the implementation; it moves alone for a patch that changes no rule and no emitted byte — a dependency fix, a defect in a check — and a package-only release carries the package tag v and no specification tag. agsc --version prints the package version; the conformance claim names both ("agentic-system-core 1.0.1 conforms to AgenticSystemCore 1.0.0, Level 3"); the change log says for every release whether the specification moved.

The specification's own site is AgenticSystemCore.com.

In three sentences

A Bundle is a folder of Markdown files with a small block of typed fields at the top of each; the specification says how that folder becomes a knowledge node — a static website plus a graph, a search index, text files for agents and a discovery document — with the same bytes from any implementation. People and agents read a node through ordinary web addresses, change it only by proposals that a person ratifies, and compose its items into a starting harness — files an architect or an agent runtime starts from. Nodes find and cite each other with no server in between.

What is different about it

To the author's knowledge, no other system combines discovery through already-registered web mechanisms with an integrity digest on every artefact link of its discovery document, a typed graph with a published ontology, machine artefacts whose bytes are fixed by expected-byte conformance vectors, governance in which every change — human or agent — arrives as a proposal carrying its provenance and a person ratifies it (directly, or by a standing rule a person recorded in the node's configuration), and composition of the same files into a starting harness, with no server required at any point.

This is a claim about the specification's text and its vectors, not a performance claim. Other systems have some of these properties; the dated comparison is in docs/RELATED-WORK.md.

PropertyWhat it meansWhere it is stated and proved
Discovery through registered mechanismsone link set at a well-known address, found through the registered relation describedbyAGSC-06-07, AGSC-06-25; tools/validate-wellknown
A digest on every artefact linkat Level 2, each link of the discovery document to a file the node builds (the graph files, llms.txt, NOW, the skills and boards indexes, the ledger, the vocabulary files) carries the SHA-256 of that file; links to surfaces, the licence page, peers and contribution targets carry noneAGSC-06-08; the discovery vectors
A typed graph with an ontologyfourteen typed links, four RDF views, a published OWL 2 RL vocabularyspec/05-graph.md, ontology/agsc.ttl
Bytes fixed by vectorstwo implementations given one Bundle emit the same machine filesAGSC-04-24; tests/vectors/
Governance with provenanceevery change is a proposal with its provenance; a person ratifies; a ledger is derived from the historyspec/08-governance.md (AGSC-08-08, AGSC-08-20)
Composition into a harnessselected items close over their links and become seven kinds of file an architect or an agent runtime can start fromAGSC-07-12; agsc compose
No servera file format and static files; no protocol, server, database or reasoner is definedAGSC-00-02

Beside that combination, and each available elsewhere on its own: six modes of use (docs/plain/modes.md); seven tools on every item page and on `/compose/` for a browser's own agent, identical to the local tool server (AGSC-09-16); eight plugin kinds with a forward-compatibility promise (docs/PLUGINS.md, AGSC-00-24); a content version stamped on every surface (AGSC-04-25); and federation walked by the client, never by a node (AGSC-11-06).

What it is best for

For agents

  • Memory for one agent. agsc mcp in a Bundle gives an assistant seven tools to search, read, follow links and cite items by address; nothing leaves the machine (Mode 1, use case L1).
  • Shared memory for many agents. Every agent reads the same published files and writes only by proposals a person ratifies (Mode 1, docs/CONNECTORS.md).
  • A source of skills. Each cluster becomes one skill pack holding its published items — the procedures are the part an agent follows — with a lockfile of their digests, installable into agent tool folders; skills from other repositories come in as procedures (Mode 3, use case L4).
  • A starting harness. A selection of items becomes a harness — seven kinds of file an architect or a runtime can start from; it is not a running system, and no rendering for a particular runtime ships at 1.0 (Mode 4, use case M5).
  • A live board for a team of agents. Agents claim and finish tasks on shared boards until they are done; decisions stay with people (Mode 5, use case M1).
  • Knowledge across nodes. A client reads several nodes' graph dumps and joins them locally, every foreign result marked with its origin; at 1.0 the walk is a library function of the engine, not a command (Mode 1, use case D4).

For people

  • A wiki that corrects itself. Markdown in, a checked and linked site out, with every change reviewed (Mode 0, use case L5).
  • A project's living specifications. Decisions, specifications, tasks and gates as one governed memory, and steering files that keep a coding agent on course (Mode 2, use case L3).
  • A library of patterns. Concepts with sources and provenance, readable without JavaScript, composable into a starting architecture (Mode 4, docs/USE-CASES.md).
  • A team board. A board from GitHub, GitLab, Jira, Trello, Linear, Asana, Notion, Obsidian, Todo.txt or plain Markdown becomes a live board and goes back again (Mode 5, use case M7).

Quick start

From a clone of this repository (Node 22.13 or later):

npm ci                                   # the exact pinned libraries

npm test # the whole suite, offline REPO=$PWD; cp -r tests/fixtures/minimal /tmp/agsc-try && cd /tmp/agsc-try SOURCE_DATE_EPOCH=1767225600 node "$REPO/bin/agsc.js" ci # lint, build twice, compare, verify: "ci: pass"

On a folder of your own Markdown notes (Node 22.13 or later, git, a POSIX shell):

npm install agentic-system-core                          # in a working folder

export PATH="$PWD/node_modules/.bin:$PATH" # puts agsc on the PATH cd my-notes && agsc init # each note gets a header and moves to content/concepts/ mkdir -p .well-known && printf 'Contact: mailto:you@example.org\n' > .well-known/security.txt git init -q && git add -A && git commit -q -m 'my notes' # the build takes its instant from this commit agsc ci # ci: pass (warnings are advice, errors stop) agsc build # the site, the graph and the agent files in www/

Without the security contact ci stops with AGSC-E901; without a commit (or SOURCE_DATE_EPOCH) it stops with AGSC-E204. The Mode 0 guide walks through this with the lines each command prints, and five more guides do the same for the other modes. To connect an assistant, read docs/USING-WITH-ASSISTANTS.md. To teach a coding agent the engine itself, install the agent skill in [skills/agentic-system-core/](https://github.com/andreibesleaga/agentic-system-core/blob/main/sk

冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます

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