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

Hivelore

作者:Doucs91バージョン 0.53.1i★ –iパソコンで動く
レジストリ名io.github.Doucs91/hivelore

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Deterministic gate: blocks any commit whose diff reintroduces a documented team mistake.

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: その他

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": {
    "hivelore": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@hivelore/mcp"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add hivelore -- npx -y @hivelore/mcp

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": {
    "hivelore": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@hivelore/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。

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": {
    "hivelore": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@hivelore/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6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 Doucs91 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

その他のほかのサーバーとの比較i

  • このカテゴリのほかの32464件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの32464件のうち16%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32464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

Hivelore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(0.53.1)がレジストリに届いたのは4 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:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu

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

Remote Desktop Commander

作者:desktop-commander

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

クラウドで動く★ 211昨日更新
インストール

yontu

作者:senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

パソコンで動く今日更新
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。

Hivelore

The deterministic policy gate for agent-written code — it refuses the commit that repeats a mistake your team already paid for.

A repo-native context policy for coding-agent harnesses; the rules live as team memory. Formerly published as hAIve ( @hiveai/* ).

Hivelore is the enforcement layer inside an AI coding-agent harness. It briefs agents with the team's non-obvious knowledge before they act, then turns each hard-won lesson into a deterministic gate — in MCP, Git hooks, and CI — that blocks the change about to repeat it. Same diff, same verdict, on every machine. Memory is the substrate; the gate is the product.

A capable model already knows generic best practice. What it *cannot* guess is your team's arbitrary, repo-specific knowledge: that public ids are id + 100000 prefixed AC-, that the status field must be "OK"/"KO", that you never edit an applied migration. Left to itself, a confident agent invents a plausible answer - clean, tested, green, and wrong by policy. Hivelore carries that unguessable knowledge into the task and blocks the change that's about to violate it.

Hivelore's job is not to replace tests, linters, or observability. It makes the repo-specific knowledge those tools cannot infer available, auditable, and enforceable.

Capture a mistake → attach a validated guard → the commit that repeats it is refused. Same diff, same verdict, on every machine and in CI. Reproduce it in 60 seconds ↓


The problem

AI coding agents are powerful, but they often act with incomplete repo context. Compaction, parallel sessions, agent switches, and stale advisory docs all create the same failure mode: the agent changes code without carrying the team's current decisions into the work.

Most teams work around this with instructions and hope:

  • *"Please read our architecture decisions first."*
  • *"Don't repeat the migration mistake from last sprint."*
  • *"Remember to capture what you learned."*
  • *"Don't merge code that invalidates a team decision."*

Those rules are easy to skip. Hivelore turns them into repo-native context policy.


How it works

AI agent ──▶ Hivelore briefing ──▶ code change ──▶ Hivelore policy gate ──▶ merge

▲ │ └── context breadcrumbs · decisions · gotchas · anchors

  1. hivelore init creates a .ai/ context policy layer in your repo.
  2. Agents start every session with get_briefing — one MCP call that returns small default context plus deeper breadcrumbs ranked by task relevance.
  3. Decisions, gotchas, failed attempts, and session recaps live as Markdown files anchored to the code paths they describe. When code moves, Hivelore detects stale anchors.
  4. hivelore enforce check and CI enforcement block unsafe states: missing briefing, stale critical decisions, an anchored anti-pattern your diff is about to repeat, or uncaptured session knowledge.

Memory is the substrate. Context enforcement is the product promise.

AI changes should not enter the codebase without consulting the team's current knowledge.

For the changes prompted by the September 18 client reports, including evidence checks, quieter briefings and completion scoped to a task, see the implementation notes.

Where Hivelore fits in the harness

Harness engineering is about the environment around the model: feedforward guidance before it acts, feedback sensors after it acts, and workflow gates that keep bad states from landing. Hivelore owns the repo-specific context policy part of that harness.

Harness concernHivelore role
Feedforward guidanceget_briefing, module context, skills, decisions, gotchas, failed attempts
Feedback and gatesMCP ordering policy, pre_commit_check, Git hooks, CI enforcement, stale-anchor detection
Knowledge lifecycleGit-native Markdown records, path/symbol anchors, confidence, retirement, linting
BoundariesHivelore complements unit/e2e tests, type checks, runtime traces, security scanners, and LLM evals; it does not try to replace them

The narrow positioning is intentional: Hivelore is not a general memory database or an agent dashboard. It is the control layer that helps coding agents act with the validated, non-obvious knowledge of the team.

Scope & boundaries — the three harnesses

Harness engineering regulates three different things about agent-written code. Hivelore deliberately covers two of them and treats the third as out of scope, for now.

Harness dimensionQuestion it answersHivelore today
MaintainabilityIs the code clean? (patterns, footguns, conventions)✅ Covered — executable sensors + anti-pattern gate
Architecture fitnessDoes it respect the team's structural decisions?🟡 Partly — anchored decision/architecture memories + decision-coverage gate
BehaviourDoes the code do the *functionally correct* thing?🟡 Bridged — command sensors route your own tests to lessons (see below)

Why no behaviour harness yet. Verifying functional correctness needs an *oracle* — an independent source of truth for what the code *should* do — and that oracle problem (plus the trap of an agent grading its own work) is the least-mature part of the field. That territory belongs to your tests, property-based checks, and LLM-evals; Hivelore does not try to replace them. What Hivelore *does* do is carry the unguessable intent a behaviour test would otherwise have to encode (status must be OK/KO, public ids = id + 100000) as feedforward context and deterministic sensors — a partial, static slice of behaviour control, not a runtime functional oracle.

The bridge exists (v0.33.0): command sensors. A lesson can carry a *command* instead of a regex — your own test or invariant script. When a diff touches the sensor's paths, the gate executes it and a non-zero exit refuses the commit with the lesson as the message. Hivelore does not invent the oracle (the unsolved problem); it routes the oracle your team already owns to the lesson it protects:

hivelore memory tried \

--what "refund exceeded the captured amount" \ --why-failed "prod incident #442 — refunds must clamp to capture" \ --paths src/payments/ \ --sensor-command "npx vitest run tests/payments/refund-invariants.spec.ts"

→ validated (the oracle must PASS on the current tree), then enforced at commit + CI

Saved team-scoped by default: an enforced lesson must travel to every machine and CI.

Rules that keep it honest: opt-in per repo (enforcement.runCommandSensors: true — it executes repo-authored commands), a proposal whose oracle *fails on the presumed-correct tree* is rejected, an oracle that is still a pending stub cannot arm a block sensor, and an unrunnable command (not found, timeout) warns but never blocks — a broken harness must not masquerade as a failing test. Commands run with a scrubbed environment (test-runner basics only — no cloud credentials or tokens). And you can make the guarantee demonstrable: --red-ref replays the incident in a scratch worktree and requires the oracle to FAIL there — the sensor then records red_proven: true, shown in the prevention receipt. A crash is not a RED: if the oracle errors before reaching its assertion on the incident state (the guarded code doesn't exist yet, an import or syntax error, "no tests found"), the replay reports red-unrunnable and refuses to claim proof. Full behaviour verification (test generation, LLM evals) remains your test suite's job.

Since v0.43.0, prove-RED is mandatory for a blocking shell/test sensor: an oracle without a reproducible incident state remains warn. CI can also set commandSensorUnrunnable: "block" so a missing required oracle fails as a broken harness, and sensorWeakeningGate: "block" so protection cannot be silently demoted or removed.

The on-ramp (v0.36.0): scaffold the test from the incident. A command sensor needs a test to route — so Hivelore generates the skeleton from the lesson. hivelore sensors scaffold (or the scaffold_test MCP tool, so agents do it in-session) detects your test framework (vitest / jest / pytest / go), writes a pending test carrying the incident's provenance in its header, and prints the exact sensors propose --kind test line to arm it. It never arms a sensor itself (propose_sensor stays the sole validated writer); the stub stays pending so the suite is green until you write the assertion. In a monorepo, the framework and location come from the package that owns the lesson's anchor paths (a lesson under packages/api/ scaffolds into packages/api/tests/…), not the repo root — and a lesson that spans several packages scaffolds one pending test per owning package, all armed by a single sensor whose oracle chains their run commands. A scaffold left pending or never armed is an open loop: doctor and enforce finish nudge it (post-incident-test-unarmed) until the oracle is routed.

Pass the incident and the stub writes itself around the fix (v0.46.0). Add --red-ref and the scaffold names the symbols the fix (red_ref..HEAD) actually touched and pre-fills the example around them — import { refund } …, expect(refund(/* incident input */)).toBe(/* post-fix expected */) instead of a blank subjectUnderTest(). It stays a pending, commented stub (no live import, suite stays green) — a deterministic head-start, never an LLM guessing your assertion.

hivelore sensors scaffold 2026-07-03-attempt-refund-exceeds-capture --red-ref <pre-fix-commit>

→ tests/incidents/refund-exceeds-capture.test.ts (pending; names the touched symbols from the fix)

then: fill the assertion → run it → arm it with the printed propose command.

Lower the cost of expressing the invariant (v0.48.0): `--style`. The behaviour harness leaves the *oracle* to you — so the scaffold offers the two deterministic ways to make that cheaper (no LLM guessing your assertion):

  • --style property — a fast-check / Hypothesis skeleton: state the invariant once (refund(a, b) ≤ b) and it is checked over many generated inputs.
  • --style differential --reference — state no invariant at all: assert the subject *agrees* with a reference implementation (a legacy version, a second impl) for all generated inputs.
hivelore sensors scaffold <lesson> --red-ref <pre-fix-commit> --style property

hivelore sensors scaffold --style differential --reference ../legacy/refund

Both stay pending, commented stubs (the suite stays green) and arm through the same validated prove-RED path once you fill them in.

**Measure the behaviour harness (v0.45.0).*

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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