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

Vlk MemAct

作者:aranajhonnyバージョン 0.3.0i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.aranajhonny/vlk-core

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Stateful memory for AI agents. Temporal awareness, error loop detection, and preventive constraints.

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

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。

作者の .mcpb ファイルをダウンロード

リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。

ターミナルでこれを実行します

動かす前に、空欄の値を入力してください。

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。

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。

自分で入力する値

  • DATABASE_URL env
    SQLite database path (default: sqlite:vlk.db?mode=rwc)

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 aranajhonny 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5654件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの5654件のうち18%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5654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

Vlk MemAct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(0.3.0)がレジストリに届いたのは5 か月前です。

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MCPB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昨日更新
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★ 48,148MIT21 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★ 5,213MIT2 か月前更新
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。

Vlk² — Temporal State Machine for AI Agents

Vlk² gives AI agents a sense of time: what's happening now (PRESENT), what's already been tried (PAST), and what should guide future decisions (FUTURE). It runs as a single binary over MCP, backed by SQLite, and manages these temporal transitions autonomously.

The killer demo: when an agent repeats the same Rust/TS/Python/Go error 3 times, Vlk² auto-archives the loop and injects a preventive constraint so the agent stops retrying the same broken approach. But the architecture is general — the temporal state machine can track any kind of past→present→future transition across any agent framework.

What It Does

  • Temporal state machine — each memory has a state: PRESENT (active context), PAST (archived, hidden from context), FUTURE (preventive constraints), PURGED (forgotten). A background agent transitions entries between states without agent intervention.
  • Cross-language loop detection — fingerprints errors by language, not by string match. Recognizes Rust (error[E0277]), TypeScript/JS (TS2345, TypeError), Python (ValueError, KeyError), Go (panic: nil pointer), HTTP (503 Service Unavailable), test frameworks (expected: X, got: Y), with a timestamp-stripping fallback. When the same fingerprint appears ≥3 times, Vlk² auto-archives the loop to PAST and injects a FUTURE constraint.
  • Reconsolidation on retrieval — every recall checks current beliefs; if contradictory, the memory rewrites itself.
  • Token budget enforcement — every 30s, estimates total tokens in PRESENT + FUTURE. If over budget (8K default), archives lowest-importance entries until under budget.
  • Autonomous consolidation — background task (30s cycle) evaluates importance, archives stale entries, and forgets disconnected ones.

Why Not Just a Memory System?

General memory systems (agentmemory, Hindsight, Mem0, Supermemory) store facts, preferences, and context. Vlk² does one thing they don't: detect that the same Rust compile error repeated 3 times across different files and inject a constraint so the agent stops retrying the same broken approach. It's not a replacement — it's a specialized fault-detection layer that runs alongside them.

CapabilityVlk²agentmemoryHindsightSupermemory
Fact/persona memory—✅ 53 tools✅ hooks✅ keywords
Cross-language error fingerprinting✅ 7 strategies———
Autonomous loop breaking✅ ≥3 repeats auto-archive———
Reconsolidation on retrieval✅———
Token-bounded context✅ 8K default———

Quick Start

cd vlk-core

cargo build --release DATABASE_URL="sqlite:vlk.db?mode=rwc" ./target/release/vlk-core

Any MCP client connects via stdin/stdout — JSON-RPC 2.0, one line per message.

MCP Tools

ToolPurpose
vlk_record_statePush a log/error as a PRESENT slot for loop detection
vlk_fetch_contextClean context with reconsolidation + loop interception
vlk_time_travelArchive PRESENT → PAST and inject a FUTURE constraint
vlk_get_historyFull timeline audit
vlk_search_memoryKeyword search across logs and constraints
vlk_summarize_sessionState counts + token estimates
vlk_revoke_futureRemove incorrectly learned constraints
vlk_get_factsRetrieved distilled patterns
vlk_consolidation_statusShow consolidation agent state with token bar
vlk_pin_memoryProtect a pattern from forgetting
vlk_unpin_memoryRestore normal forgetting eligibility

How Loop Detection Works

  1. Each error is fingerprinted by type: Rust error[E...], TS TS..., Python TypeError:, Go panic:, HTTP 503, test assertion, or first-80-chars fallback
  2. Fingerprints group near-duplicates — same error code with different timestamps/line numbers count as one pattern
  3. At ≥3 repeats → auto-archives the loop + injects [SYSTEM ANCHOR] preventive constraint
  4. Future context fetches include the constraint, so the agent stops repeating

Architecture

memory_contents (immutable, team-agnostic)

└── FK ──► agent_timeline (PRESENT / PAST / FUTURE / PURGED) ├── memory_metadata (temporal vectors, importance, connectivity) └── semantic_facts (distilled patterns from errors) └── fact_contradictions (resolution tracking)

Consolidation Agent (background tokio, 30s cycle) SCAN → EVALUATE importance → BUDGET_CHECK → ARCHIVE low-value → FORGET stale

Verification

What's tested: the core loop detection path is verified: 3 identical Rust errors → auto-archive to PAST + FUTURE constraint injection. All 13 MCP tools respond correctly.

Not yet tested: pin/unpin with non-existent timeline_ids, token budget enforcement under load, conflict resolution.

Loop detection smoke test — sends the same Rust error[E0277] 3 times and verifies auto-archive + constraint injection:

import subprocess, json, tempfile, os, sys

db = tempfile.mktemp(suffix='.db') proc = subprocess.Popen(['./target/release/vlk-core'], stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.DEVNULL, env={'DATABASE_URL': f'sqlite:{db}?mode=rwc'})

def rpc(msg): proc.stdin.write((json.dumps(msg) + '\n').encode()) proc.stdin.flush() return json.loads(proc.stdout.readline())

Init

rpc({'jsonrpc':'2.0','id':1,'method':'initialize','params':{ 'protocolVersion':'2024-11-05','capabilities':{}, 'clientInfo':{'name':'test','version':'1.0'}}})

Send the same Rust error 3 times to trigger loop detection

error = 'error[E0277]: cannot add str to str' for i in range(3): r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':i+2,'method':'tools/call','params':{ 'name':'vlk_record_state', 'arguments':{'raw_log': error, 'file_context': f'lib.rs:{i*10}'}}}) assert 'PRESENT state recorded' in r'result'0 print(f' Record {i+1}: OK')

fetch_context triggers loop detection → auto-archive → constraint injection

r = rpc({'jsonrpc':'2.0','id':5,'method':'tools/call','params':{ 'name':'vlk_fetch_context','arguments':{}}}) txt = r'result'0 assert 'E0277' in txt, 'error missing after fetch' assert any(kw in txt for kw in ['SYSTEM ANCHOR', 'PREVENTIVE', 'CONSTRAINT']), \ 'no constraint injected' print(f' Fetch: loop archived + constraint injected')

proc.terminate(); proc.wait() for f in (db, db + '-wal', db + '-shm'): try: os.remove(f) except FileNotFoundError: pass print('PASS: loop detection works')

Integration

Add to Hermes, OpenCode, Claude Code, Codex, or any MCP host:

# ~/.hermes/config.yaml or equivalent

mcp_servers: vlk2: command: "vlk2" env: DATABASE_URL: "sqlite:~/.hermes/vlk/vlk.db?mode=rwc" timeout: 30

Compatible with any MCP client. Works alongside agentmemory, Hindsight, Supermemory, or Hermes built-in memory.

Requirements

  • Rust 2021 edition
  • SQLite (bundled via sqlx)
  • 6.4MB binary

Current Status

Actively developed. The core loop detection and corrective memory cycle is implemented and E2E-tested. Vlk² is a specialized complement to general memory systems — not a replacement.

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