Twin Me Up

Name: Twin Me Up
Author: GitDakky

作者：GitDakkyバージョン 0.2.1i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.GitDakky/twin-me-up

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

A personal work twin for every AI agent: your confirmed guidance and explicit grants, enforced.

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1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: 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。
自分で入力するもの： TWINMEUP_HOME

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": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add twin-me-up --env TWINMEUP_HOME=your-value -- uvx twin-me-up

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": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "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": {
    "twin-me-up": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "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

TWINMEUP_HOME env
Directory holding your twin. Defaults to ~/.twinmeup. Run `twinmeup init` there first.

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 GitDakky 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32700件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32700件のうち63%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32700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

Twin Me Up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（0.2.1）がレジストリに届いたのは22 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：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Agent Data Tools: Utilities

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

Spec Driven Development

作者：formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新

インストール

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★ 211一昨日更新

インストール

Agent Data Tools: Utilities

作者：Nutshell2000

103 tools: JSON repair, CSV, hashes, cron, dates, units, validators. 25 free calls.

クラウドで動く今日更新

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。

Teach it once. Every agent you use works the way you would, and asks before it acts.

Quick start · One-prompt install · How it works · Works with · The research · Safety

Why

You probably use more than one AI agent. Each one starts from zero. It does not know what you care about, which corners you never cut, or which decisions you always want to make yourself. So you repeat yourself, correct the same mistakes, and hope nothing consequential happens before you look.

Twin Me Up is a small, local, open-source service that gives every agent the same answers to three questions:

How does this person want this kind of work done? Your confirmed guidance, criteria, exceptions and red lines, briefed to the agent at the start of work.
Am I allowed to do this? Explicit grants, scoped to a workflow and a set of actions, with optional expiry. Anything not granted returns ask. Optional hooks enforce that outside the model.
What did I just learn? Your decisions and corrections become candidate lessons. Only you can confirm them.

It is not a chatbot of you, a personality clone or an autonomous replacement for you. The evidence does not support those claims, and the research explains why.

What makes it different


Learning you ratify	Agents propose lessons. Only you confirm, revise, reject or retire them. Every lesson keeps its origin, sources and history.
Authority you grant	Agents act on explicit grants for a workflow and named actions, optionally expiring. Actions in the reserved `twin.` namespace can never be granted to anyone.
Enforcement outside the model	Pre-action hooks for Hermes, Claude Code and pi block or escalate ungranted tool calls. They fail closed.
Evidence, not vibes	Freeze held-out decisions, then test the twin against a generic assistant and a rules-only baseline. Results come with sample-size warnings.
One twin, every agent	One MCP server, a native pi extension, a CLI bridge and function-calling schemas. Thirteen agent systems and frameworks documented, ten verified live.
Yours	Local SQLite with owner-only files, a tamper-evident audit log, portable export, and erasure that removes everything derived from a record. No telemetry.

Compared with what you might use today

	A rules file or system prompt	Built-in agent memory	Twin Me Up
Works across every agent you use	Copied into each one	Within one product	One twin, over MCP
Learns from your corrections	No	Often, automatically	Yes, as proposals
You approve what it learns	You write all of it	Usually after the fact	Always, before it counts
Stops actions you have not allowed	No	No	Yes: grants, `ask` and hooks
Shows whether it actually helps	No	No	Held-out tests against baselines
Where your data lives	Your files	The vendor	Your machine

Quick start

You need Python 3.11 or later and uv (or pipx). macOS and Linux are tested. Windows should work but is untested.

uv tool install twin-me-up        # or: pipx install twin-me-up

twinmeup init # your name and a passphrase, in your own terminal twinmeup connect --list # every supported agent system twinmeup connect claude-code # the exact steps for one of them, with your paths twinmeup doctor # check everything, including a live MCP handshake

twinmeup init asks for your name and a passphrase. The passphrase guards everything only you should do: confirming lessons, granting authority, exporting and erasing. Agents are never given it, and those commands refuse to run without it.

Only need the MCP server? After twinmeup init, any MCP client can start it with uvx twin-me-up. Prefer the latest code? uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up.

Upgrading? Run uv tool upgrade twin-me-up (or pipx upgrade twin-me-up), then twinmeup doctor. The FAQ explains what an upgrade changes for your twin.

Using Claude Desktop? After twinmeup init, download the .mcpb desktop extension from the latest release and open it. One bundle works on macOS, Windows and Linux.

Install with one prompt

Already working inside an agent? Paste this into it.

Copy-paste install prompt

Install Twin Me Up for me and connect it to yourself. Twin Me Up is a local, open-source

work twin: it learns how I make decisions, briefs you at the start of work and tells you when you need my approval. Repository: https://github.com/GitDakky/twin-me-up

Work step by step and show me each command you run.

Install it. Prefer uv: uv tool install twin-me-up If uv is not available, use pipx: pipx install twin-me-up If PyPI cannot be reached, install from GitHub instead: uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up Then check with: twinmeup version

Ask me to run twinmeup init myself, in my own terminal, and wait until I say it is done. It sets my name and a passphrase that only I know. Do not run it for me, do not ask me for the passphrase, and never type a passphrase anywhere.

Run twinmeup connect --list, pick the entry that matches you (or generic), then run twinmeup connect and carry out the steps it prints to register the MCP server and install the skill. If it offers optional enforcement hooks, show me the action map and the hook configuration first, and install them only if I agree.

Run twinmeup doctor and report the result.

If your system needs a new session to load MCP tools, tell me. Otherwise call twin_brief for workflow "general" and summarise what it says.

While you work with my twin:

Call twin_brief at the start of a piece of work.
Call twin_authorise before anything consequential: sending, paying, publishing, deleting or committing on my behalf. If the answer is "ask", prepare a draft, request my approval with twin_request_approval, and act only once twin_approval_status says it is approved.
Give every write a request_id, so a retry never records anything twice.
When I correct you, record it with twin_record_correction.
Never try to confirm lessons, approve requests, grant authority, export or erase. Those are mine, and the twin will refuse you anyway.

The agent installs the package, connects itself and checks the result. The two steps that matter stay with you: choosing the passphrase, and approving any enforcement hooks. The prompt is also in docs/install-prompt.md.

How it works

flowchart LR

you([You]) twin[("Your twin local store")] agent["Any agent"] hook{{"Pre-action hook"}} you -- "confirm lessons grant and approve" --> twin twin -- "candidate lessons to review" --> you agent -- "twin_brief twin_authorise request approval" --> twin agent -- "record decisions and corrections" --> twin agent -. "every governed tool call" .-> hook hook -- "ungranted: block or ask" --> agent hook -- "checks grants" --> twin

The loop

Orient. At the start of work the agent calls twin_brief. It gets your confirmed guidance for the workflow, with boundaries and escalation rules always included, and a list of what it is authorised to do.
Check. Before anything consequential it calls twin_authorise. The answer is allow only when a live grant covers the action. Otherwise it is ask: the agent prepares a draft, requests your approval and waits for your decision.
Learn. When you make a decision or correct the agent, it records the decision or the correction and proposes lessons from it.
Ratify. You review the queue and confirm, revise or reject each lesson. Only confirmed lessons reach future briefs.
Prove. You freeze held-out decisions and test the twin against two baselines before trusting it with more.

Tools your agents get

Tool	What it does
`twin_brief`	Your confirmed guidance and current authority for a workflow. Call it at the start of work.
`twin_authorise`	May I do this now? Returns `allow` with the covering grant, or `ask`.
`twin_request_approval`	Ask you to approve one action. You decide in your own terminal.
`twin_approval_status`	Has the request been approved, declined or not yet decided?
`twin_search`	Find confirmed guidance relevant to a question.
`twin_review_queue`	Unconfirmed lessons to show you for review.
`twin_track_record`	Evidence and stage for a workflow: learning, corrections, evaluations and grants.
`twin_next_questions`	The most valuable unanswered questions about a recorded decision.
`twin_record_decision`	Capture a real decision: situation, options, choice, reasons.
`twin_amend_decision`	Merge your answers to follow-up questions into a recorded decision.
`twin_record_correction`	Record when you edit, override or reject the agent's work.
`twin_propose_lesson`	Propose a lesson. It has no authority until you confirm it.

What only you can do

These commands need your passphrase, so agents cannot run them.

Command	Purpose
`twinmeup init`	Set your name and passphrase
`twinmeup lesson confirm`, `reject`, `revise`, `retire`	Decide what your twin has learned
`twinmeup grant add`, `revoke`	Give or withdraw authority
`twinmeup approvals approve`, `decline`	Decide what agents have asked to do
`twinmeup eval create`, `add-case`, `from-episode`, `freeze`	Build held-out evaluation sets
`twinmeup export`	Write a portable bundle of your twin
`twinmeup erase episode`	Erase a decision and everything derived from it

Approvals

An agent that needs an action it has not been granted asks for it, then waits:

twin_authorise says ask. The agent prepares a draft and calls twin_request_approval with a one-line summary of what an

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

Twin Me Up

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

その他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

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Agent Data Tools: Utilities

作者のREADME

Why

What makes it different

Compared with what you might use today

Quick start

Install with one prompt

How it works

The loop

Tools your agents get

What only you can do

Approvals