Sugar

Name: Sugar
Author: roboticforce

作者：roboticforceバージョン 3.4.2i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.cdnsteve/sugar

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Autonomous AI development system with persistent task queue and background execution

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。

利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
私たちの基本チェックi1項目中0項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
利用状況i未計測★ –

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: 文書・表計算・事務作業

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0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, GITHUB_TOKEN, SUGAR_DEFAULT_REPO

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？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add sugar --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value --env GITHUB_TOKEN=your-value --env SUGAR_DEFAULT_REPO=your-value -- uvx sugarai mcp serve

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": {
    "sugar": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "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": {
    "sugar": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "sugarai",
        "mcp",
        "serve"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "your-value",
        "GITHUB_TOKEN": "your-value",
        "SUGAR_DEFAULT_REPO": "your-value"
      }
    }
  }
}

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 env
Anthropic API key for Claude model access
GITHUB_TOKEN env
GitHub token for repository access
SUGAR_DEFAULT_REPO env
Default repository in owner/repo format

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6日にチェック

! 注意
作者とリポジトリが一致
公開者（cdnsteve）がリポジトリの所有者（roboticforce）ではありません。別の人が登録した可能性があります
… 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

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

このカテゴリのほかの2178件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの2178件のうち2%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2178件のうち33%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

Sugarは安全ですか？

当てはまる基本チェック1項目のうち0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（3.4.2）がレジストリに届いたのは10 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：Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

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

Agent-Native Calendar

作者：BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

クラウドで動く★ 7,620MIT2 か月前更新

インストール

Excel MCP Server

作者：haris-musa

Create and edit Excel files with AI: charts, PivotTables, formulas. No Excel needed.

パソコンで動く★ 4,276MIT6 日前更新

インストール

MCP Server for Excel

作者：sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

パソコンで動く★ 847MIT3 日前更新

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。

Sugar

Persistent memory for AI coding agents.

Your AI agent starts every session with amnesia. The architecture decisions, conventions, and gotchas you explained last week are gone. Sugar is the local-first memory layer that remembers them for you - per project, across projects, on your machine.

Your memory. Your machine. Your data.

What Sugar Does

Sugar is a memory layer your AI coding agent can read and write directly:

Project memory - Decisions, preferences, error patterns, and research stored per-project
Global memory - Standards and guidelines shared across every project you work on
Semantic search - Retrieve relevant context by meaning, not just keywords
MCP integration - Your AI agent reads and writes memory directly during sessions
Local-first - SQLite on your disk, no API keys, fully offline-capable
Task queue - Optional autonomous execution, powered by the same memory layer

Quick Start

# Install once, use in any project

pipx install sugarai

Initialize in your project

cd ~/dev/my-app sugar init

Store what you know

sugar remember "We use async/await everywhere, never callbacks" --type preference sugar remember "JWT tokens use RS256, expire in 15 min - see auth/tokens.py" --type decision sugar remember "When tests fail with import errors, check init.py exports first" --type error_pattern

Retrieve it later

sugar recall "authentication" sugar recall "how do we handle async"

Your AI agent can also read and write memory directly - no copy-pasting required.

MCP Integration

Connect Sugar's memory to your AI agent so it can access project context automatically.

Claude Code - Memory server (primary):

claude mcp add sugar -- sugar mcp memory

Claude Code - Task server (optional):

claude mcp add sugar-tasks -- sugar mcp tasks

Once connected, Claude can call store_learning to save context mid-session and search_memories to pull relevant knowledge before starting work. The memory server works from any directory - global memory is always available even outside a Sugar project.

Other MCP clients (Goose, Claude Desktop):

# Goose

goose configure

Select "Add Extension" -> "Command-line Extension"

Name: sugar

Command: sugar mcp memory

OpenCode - one command setup

sugar opencode setup

Skills

Sugar ships Agent Skills - folders of instructions that teach coding agents to apply Sugar's methodology. Skills live under skills/ and follow the Agent Skills specification (a SKILL.md with name/description frontmatter plus instructions).

Skill	What it does
`sugar-memory`	Store and surface project context via Sugar's memory MCP server: recall context at task start, search before deciding, store learnings after completing work
`sugar-task-planner`	Turn a high-level task into a detailed execution plan: subtasks, dependencies, time estimates, risks, and measurable success criteria
`sugar-quality-guardian`	Review code across quality, testing, security, and performance, ending with a structured verdict
`sugar-orchestrator`	Coordinate multi-step workflows: analyze complexity, decompose tasks, assign roles, monitor execution

Each skill includes an evaluation dataset (evals/evals.json) and is measured with NVIDIA SkillEvaluator against the OpenCode harness. See Skill Benchmarks for the Skill Lift results - sugar-memory and sugar-task-planner both show measured positive lift.

Global Memory

Some knowledge belongs to you, not just one project. Coding standards, preferred patterns, security practices - these should follow you everywhere.

# Store a guideline that applies to all your projects

sugar remember "Always validate and sanitize user input before any DB query" \ --type guideline --global

sugar remember "Use conventional commits: feat/fix/chore/docs/test" \ --type guideline --global

View your global guidelines

sugar recall "security" --global sugar memories --global

Search works project-first, but guidelines always surface

sugar recall "database queries"

Returns: project-specific memories + relevant global guidelines

Global memory lives at ~/.sugar/memory.db. Project memory lives at .sugar/memory.db. When you search, project context wins - but guideline type memories from global always appear in results so your standards stay visible.

Via MCP, pass scope: "global" to store_learning to save cross-project knowledge directly from your AI session.

Memory types: decision, preference, file_context, error_pattern, research, outcome, guideline

Full docs: Memory System Guide

How Memory Works

Sugar uses two SQLite databases and a tiered search strategy.

Two stores:

Project store (.sugar/memory.db) - context specific to one project
Global store (~/.sugar/memory.db) - knowledge that applies everywhere

Seven memory types, each with different retrieval behavior:

Type	Purpose	TTL
`decision`	Architecture and implementation choices	Never
`preference`	How you like things done	Never
`file_context`	What files and modules do	Never
`error_pattern`	Bugs and their fixes	90 days
`research`	API docs, library findings	60 days
`outcome`	What worked, what didn't	30 days
`guideline`	Cross-project standards and best practices	Never

Search strategy - project-first with reserved guideline slots:

Search the project store first (local context always wins)
Reserve slots for global guidelines (cross-project standards always surface)
Fill remaining slots with other global results
Deduplicate across both stores

This means a mature project's local context dominates results. A new project with no local memory gets global knowledge automatically. And your guidelines are always visible regardless.

Search engine: Semantic search via sentence-transformers (all-MiniLM-L6-v2, 384-dim vectors) with sqlite-vec. Falls back to SQLite FTS5 keyword search, then LIKE queries. No external API calls - everything runs locally.

# Install with semantic search (recommended)

pipx install 'sugarai[memory]'

Works without it too - just uses keyword matching

pipx install sugarai

MCP tools available to your AI agent:

Tool	What it does
`search_memory`	Search both stores, returns results with scope labels
`store_learning`	Save a memory (pass `scope: "global"` for cross-project)
`recall`	Get formatted markdown context for a topic
`get_project_context`	Full project summary including global guidelines
`list_recent_memories`	Browse recent memories by type

MCP resources:

sugar://project/context - project summary
sugar://preferences - coding preferences
sugar://global/guidelines - cross-project standards

Task Queue

The task queue lets you hand off work and let it run autonomously. It reads from the same memory store, so Sugar already knows your preferences and patterns before it starts.

# Add tasks

sugar add "Fix authentication timeout" --type bug_fix --urgent sugar add "Add user profile settings" --type feature

Start the autonomous loop

sugar run

Sugar picks up tasks, executes them with your configured AI agent, runs tests, commits working code, and moves to the next task. It runs until the queue is empty or you stop it.

Delegate from Claude Code mid-session:

/sugar-task "Fix login timeout" --type bug_fix --urgent

Advanced task options: New in 3.10: Task Orchestration decomposes large features into a 4-stage workflow (research, plan, implement, review) with specialist agent routing and dependency-ordered sub-tasks.

# Orchestrated execution - 4-stage workflow (New in 3.10)

sugar add "Add OAuth authentication" --type feature --orchestrate

Iterative mode - loops until tests pass

sugar add "Implement rate limiting" --ralph --max-iterations 10

Check queue status

sugar list sugar status

Full docs: Task Orchestration

Autonomous Issue Resolution (optional)

Because Sugar remembers your codebase and conventions, it can also resolve routine issues autonomously. Point it at a GitHub repo, configure which labels to act on (security, bug, dependabot), and Sugar will read each issue, implement the fix, run your tests, and open a PR.

Labeled issue appears on GitHub

-> Sugar picks it up (label filter: "security", "dependabot", "bug") -> AI agent reads the issue, analyzes the affected code -> Fix implemented, tests run locally -> PR opened - you review and merge

This is one application of the memory layer, not the headline. Use Sugar purely as memory, or enable resolution - your choice. See workflow examples for security auto-fix, bug triage, test coverage, and more.

Supported AI Tools

Works with any CLI-based AI coding agent:

Agent	Memory MCP	Task MCP	Notes
Claude Code	Yes	Yes	Full support
OpenCode	Yes	Yes	`sugar opencode setup`
Goose	Yes	Yes	Via MCP
Aider	Via CLI	Via CLI	Manual recall

Installation

Recommended: pipx - installs once, available everywhere, no venv conflicts:

pipx install sugarai

Upgrade / Uninstall:

pipx upgrade sugarai

pipx uninstall sugarai

Other installation methods

pip (requires venv activation each session)

pip install sugarai

uv pip install sugarai

With semantic search (recommended for memory):

pipx install 'sugarai[memory]'

With GitHub integration:

pipx install 'sugarai[github]'

All features:

pipx install 'sugarai[all]'

Sugar is project-local by default. Each project gets its own .sugar/ folder with its own database and config. Global memory lives at ~/.sugar/. Like git - one installation, per-project state.

Project Structure

~/.sugar/

└── memory.db # Global memory (guidelines, cross-project knowledge)

~/dev/my-app/ ├── .sugar/ │ ├── sugar.db # Project memory + task queue │ ├── config.yaml # Project settings │ └── prompts/ # Custom agent prompts └── src/

Recommended .gitignore:

.sugar/sugar.db

.sugar/sugar.log .sugar/*.db-*

Commit .sugar/config.yaml and .sugar/prompts/ to share settings with your team.

Configuration

.sugar/config.yaml is created on sugar init:

sugar:

dry_run: false loop_interval: 300 max_concurrent_work: 3

claude: enable_agents: true

discovery: github: enabled: true repo: "user/repository"

Documentation

Quick Start
Memory System
Skill Benchmarks
CLI Reference
Task Orchestration
Goose Integration
OpenCode Integration
GitHub Integration
Configuration Guide
Troubleshooting

Requirements

Python 3.11+
A CLI-based AI agent: Claude Code, OpenCode, Aider, or similar

Contributing

Contributions welcome. See CONTRIBUTING.md.

git clone ht

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

Sugar

概要

PopNx MCPの3つの柱

できること

インストール

インストールの前に

自分で入力する値

できること

基本チェックi

作者とリポジトリが一致

今もメンテナンスされている

ライセンスがある

エンドポイントが応答する

OAuthでサインイン

ツールの説明に隠れた指示がない

文書・表計算・事務作業のほかのサーバーとの比較i

よくある質問

代わりの候補

Agent-Native Calendar

Excel MCP Server

MCP Server for Excel

作者のREADME

Sugar

What Sugar Does

Quick Start

Initialize in your project

Store what you know

Retrieve it later

MCP Integration

Select "Add Extension" -> "Command-line Extension"

Name: sugar

Command: sugar mcp memory

OpenCode - one command setup

Skills

Global Memory

View your global guidelines

Search works project-first, but guidelines always surface

Returns: project-specific memories + relevant global guidelines

How Memory Works

Works without it too - just uses keyword matching

Task Queue

Start the autonomous loop

Iterative mode - loops until tests pass

Check queue status

Autonomous Issue Resolution (optional)

Supported AI Tools

Installation

Project Structure

Configuration

Documentation

Requirements

Contributing