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

Afterpaths

作者:burnssaバージョン 0.2.5i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.burnssa/afterpaths

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Session memory for AI coding agents. Search past sessions, extract rules, and track what works.

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
  • 入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

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。
  • 自分で入力するもの: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。

必要なもの

  • PyPIPythonのuvのインストール(uvx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": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add afterpaths --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env OPENAI_API_KEY=your-value -- uvx afterpaths afterpaths-mcp

動かす前に、空欄の値を入力してください。

Cursorで開く

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": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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。

VS Codeで開く

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": {
    "afterpaths": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "OPENAI_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

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

  • ANTHROPIC_API_KEY 秘密 env
    Anthropic API key for session summarization and rule extraction. Not required for search, list, show, or rules tools.
  • OPENAI_API_KEY 秘密 env
    OpenAI API key (alternative to Anthropic) for summarization.

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 burnssa 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7251件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの7251件のうち11%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7251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

Afterpaths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?

入力が必要なもの:ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

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(0.2.5)がレジストリに届いたのは6 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Python (uv)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。

Afterpaths

Smarter with every session, automatically.

Extract rules from what worked. Track what didn't. Find the best models for your stack.

You're running Claude Code, Cursor and Codex, but which model actually works best for your stack? What approaches lead to breakthroughs vs. expensive dead ends? How do you stop your agents from making the same mistakes?

Afterpaths gives you a single view across all your AI coding tools: compare what's working, capture discoveries as rules, and guide your agent team away from costly diversions.

What you're seeing:

  1. `ap audit` — Overview of your sessions, models used, and rule status
  2. `ap show 5 --raw` — Raw session transcript (the messy JSONL data, made readable)
  3. `ap show 5` — LLM-generated summary extracting discoveries, dead ends, and decisions
  4. `head .claude/rules/gotchas.md` — Rules automatically extracted and ready for Claude's next session

The Problem

You're managing multiple agents - retaining critical context and learning from sessions is painful:

  • Repeated mistakes — Your agents hit the same gotchas. Three weeks later, same dead end, same wasted tokens.
  • No cross-tool visibility — Is Opus actually better than Sonnet for your codebase? Is Cursor outperforming Claude Code? You're guessing.
  • Rules are tedious — After a costly diversion, the last thing you want is to write a CLAUDE.md rule. So you don't. And the knowledge evaporates.
  • Sessions vanish — Session content is obscurely logged and hard to extract. Then it's often auto-deleted after 30 days. That breakthrough architecture decision? Context gone.

Afterpaths captures sessions across tools, surfaces what's working, and generates rules automatically—so your agents learn from every session, and you retain all your rich session context.

How It Works

Your Sessions                      Afterpaths

─────────────── ────────────────────────────────────

Claude Code ──► ap log ──► Browse sessions across IDEs Cursor ap stats ──► Analytics: tokens, activity, errors Codex ap summarize──► Session summaries (what happened) ap rules ──► Rule files (what to remember) ap search ──► Find past discussions & discoveries │ ▼ .claude/rules/ · .cursor/rules/ │ ▼ Your next session is smarter

Quick Start

pip install afterpaths

Navigate to your project (rules are project-specific)

cd ~/code/your-project

Run audit to see what you have

ap audit

The audit shows your sessions across all tools, model performance, and whether you have rules set up. No API key needed.

From there, the recommended flow:

# 1. Browse sessions and find significant work

ap log

2. Summarize important sessions (requires API key)

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." ap summarize 1

3. Extract rules from summaries → .claude/rules/

ap rules

4. Search across past sessions

ap search "database schema" ap search "auth" --deep # also search raw transcripts

5. Track ongoing performance

ap stats ap stats --daily

Tip: ap is the short alias for afterpaths. Both work identically.

All commands support --json for structured output (e.g., ap log --json, ap show 1 --json, ap search "query" --json).

See docs/commands.md for the full command reference and recipes.

From Session to Rules

Real example: A bug causing 76 missing sessions became a rule that prevents the same mistake.

While building afterpaths, sessions for a project weren't showing up. The path (let's call it) /Users/Code/foo_bar was being decoded as /Users/Code/foo/bar. After investigation, we discovered Claude Code uses lossy path encoding—both / and _ become -.

The summary captured the discovery:

## Discoveries
  • Claude Code's path encoding is lossy: Project paths in ~/.claude/projects/ are encoded by replacing / with -, but underscores are ALSO converted to hyphens. Three different paths encode identically:
  • /Users/Code/foo_bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo-bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo/bar → -Users-Code-foo-bar

`ap rules` extracted it into `.claude/rules/gotchas.md`:

- **Claude Code lossy path encoding**: Claude Code encodes project paths by

replacing both / and _ with -, making them indistinguishable when decoding. When decoding, try underscore variants alongside hyphen variants at each greedy step, preferring longer segments (single directories) over nested paths. _Source: 91b1ffbc_

Next time Claude works on path decoding in this codebase, it already knows about the lossy encoding—no need to rediscover it.

Why Afterpaths

WithoutWith Afterpaths
Discover gotcha, forget to document itap summarize captures it with full context
Hit the same issue 3 weeks laterRule in .claude/rules/ prevents it
No idea what's workingap stats shows tokens, sessions, error rates
Sessions scattered across IDEsap log unified view across Claude + Cursor
Learnings siloed per toolRules sync to .claude/rules/ and .cursor/rules/

What Gets Extracted

CategoryWhat it capturesExample
Dead EndsApproaches that failed"Don't use X because Y"
DecisionsArchitectural choices"We chose Redis over Postgres because..."
GotchasNon-obvious warnings"Watch out for X when doing Y"
PatternsTechniques that worked"For X, use pattern Y"

Each rule includes source session references so you can trace back to the original context.

Supported Tools

ToolStatusLocation
Claude Code✅ Ready~/.claude/projects/*.jsonl
Cursor⚠️ Partial~/Library/Application Support/Cursor/User/workspaceStorage/
Codex CLI✅ Ready~/.codex/
Known Limitations

Cursor sessions: the adapter reads several known chat/composer formats from state.vscdb (including workbench.panel.aichat.view.aichat.chatdata, composer.composerData, and allComposers), but Cursor changes its storage schema often and some sessions will return Entries: 0 even when the state.vscdb file is present. When this happens, ap show --raw and the afterpaths_show_session MCP tool emit a warning rather than silently returning empty. The raw file is untouched — if you need that session, opening state.vscdb directly with sqlite3 will still work.

Tool provenance features (ap show --artifacts, commit tracing, file activity) only cover sessions whose entries the adapter can read.

MCP Server

Afterpaths includes an MCP server that puts session history directly into your agent's tool list. Instead of relying on agents to discover the CLI, the MCP server makes session search, summaries, and rules available as native tools.

# Install with MCP support

pip install afterpaths[mcp]

Add to Claude Code

claude mcp add afterpaths -- afterpaths-mcp

Or run directly

python -m afterpaths.mcp_server

Tools exposed:

ToolDescription
afterpaths_list_sessionsList recent sessions for context recovery
afterpaths_show_sessionRead session summaries and transcripts
afterpaths_show_artifactsShow artifacts ledger: files written/edited with provenance
afterpaths_summarizeGenerate summaries for sessions
afterpaths_searchSearch across past sessions (auto-escalates to transcripts on 0 summary hits)
afterpaths_get_rulesGet extracted rules (dead ends, decisions, etc.)

Once configured, agents can ask "have we seen this before?" or "what were the dead ends?" and get answers from your session history.

Privacy

  • All local — Summaries and rules stay in your project
  • Your API key — Uses your Anthropic/OpenAI key
  • Read-only — Never modifies your source code
  • Gitignored — .afterpaths/ excluded by default

Storage

your-project/

├── .afterpaths/ # Summaries (gitignored) │ ├── summaries/ │ └── meta.json ├── .claude/ │ └── rules/ # Generated rules (commit these!) │ ├── dead-ends.md │ ├── gotchas.md │ └── patterns.md └── src/

Hand-edited notes in rule files

Each rule file is split into a manual section (preserved across ap rules runs) and an auto section (regenerated each run):

# Gotchas: Things to Watch For

_Add project-specific notes here — preserved across ap rules runs._

Auto-generated by afterpaths distill | Updated: 2026-04-21 12:00

Sources: 3 session(s)

Rules

  • Some extracted rule: ... _Source: abc12345_

Put hand-curated rules or project-specific reminders between the manual:start / manual:end markers — they'll survive every ap rules run. Content *outside* those markers (and outside the recognized boilerplate) blocks the run as a safety check. Pass --force to overwrite anyway, or wrap the content in manual markers to preserve it.

If you're upgrading from an earlier version and your rule files contain only auto-generated content, markers are inserted automatically on the next ap rules run with an empty manual section — no action required.

Roadmap

  • Claude Code session parsing
  • Cursor session support
  • Session analytics (tokens, errors, daily trends)
  • LLM summarization
  • Automatic rule extraction
  • Multi-target export (Claude, Cursor)
  • Codex CLI support
  • Cross-session search (ap search)
  • JSON output (--json flag)
  • MCP server for agent integration
  • Semantic search across sessions
  • Benchmarking and productivity insights

License

MIT


*Manage your AI coding agents. Learn what works. Stop repeating mistakes.*

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