NOETRA

Name: NOETRA
Author: NOETRA2

作者：NOETRA2バージョン 0.1.0-alpha.4i★ –iパソコンで動く

レジストリ名io.github.NOETRA2/noetra

インストール

概要

作者による説明（英語の原文）

Local-first evidence tracking, formal logic checks and prerequisite planning for AI agents.

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。
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？

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": {
    "noetra": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "noetra",
        "mcp",
        "--project",
        "your-value"
      ]
    }
  }
}

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add noetra -- npx -y noetra mcp --project your-value

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

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": {
    "noetra": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "noetra",
        "mcp",
        "--project",
        "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。

このサーバーは起動コマンドに値を入れる必要があるので、設定をコピーして入力してください。

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": {
    "noetra": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "noetra",
        "mcp",
        "--project",
        "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。

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 NOETRA2 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32684件のうち0%よりスターが多い
このカテゴリのほかの32684件のうち73%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32684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

NOETRA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（0.1.0-alpha.4）がレジストリに届いたのは13 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, Master CSS

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

Master CSS

作者：master-co

Inspect Master CSS classes, generated CSS, and project stylesheets from your AI client.

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。

NOETRA — Universal Cognitive Engine

Give AI agents a checkable trail: evidence, formal logic and prerequisite plans.

Local-first, open-source MCP server · CLI · TypeScript SDK. The core runs on an ordinary CPU with Node.js; no GPU, AI subscription or model API key needed. It stores attributed evidence, checks supplied integer constraints through Z3, and plans from explicit dependencies. It does not replace your host AI.

Open the recorded preview · Try the engine locally · npm · Connect your agent · Tool API · Launch status

Developer alpha `0.1.0-alpha.4`. Check release availability for current npm, MCP Registry and hosted-demo status. Source and local tarball installation are available independently of those services. Image-to-3D is an optional, unfinished advanced workflow; no validated 90% fidelity claim exists.

Try it in one minute

With Node.js 24.11+ in 24.x, or Node.js 26+, run the published exact version:

npx --yes noetra@0.1.0-alpha.4 demo

Open http://127.0.0.1:7860. Check a claim, toggle a missing prerequisite or inspect an evidence record. These controls execute the actual engine, not canned results. Every run has a separate in-memory database, discarded afterward. No model downloads or optional 3D tools are installed. Stop with Ctrl+C.

No installation yet? The free online preview lets you inspect real recorded examples and the walkthrough. It displays stored results; it does not run the engine remotely. The command above runs the actual engine locally. The npm artifact was checked against the reviewed upload and a fresh anonymous registry installation passed the MCP/SQLite/Z3 self-test.

Watch the 60-second result walkthrough · How to reproduce the examples

The walkthrough presents actual engine outputs as labelled cards; it is not a browser recording. Capture provenance.

A result you can inspect

Example	What NOETRA does	Scope
Integer premise `x ≥ 2`, claim `x ≥ 1`	Z3 checks entailment	Valid only for the supplied integer premises
Same premise, stronger claim `x ≥ 5`	Returns a counterexample	A formal counterexample, not a real-world measurement
Build → review → release, tests missing	Reports blocked actions	Actions/effects are supplied; nothing is published
One observed test result	Stores origin, digest and limitations	Remains an untrusted observation, not proof

Maintained by NOETRA2. Core code is MIT licensed. Optional providers have their own licences and are not bundled or installed automatically. NOETRA is independent of Nexa apps and is not endorsed by Tencent, OpenAI, REA, Blender or other upstream projects.

What is implemented

Evidence records, assumptions, unknowns and revision history in project-local SQLite memory; explicit local export/removal.
Structured world graphs, rule deduction and contradiction detection.
Z3/WASM checks for supplied integer-linear constraints, entailment and counterexamples. A formal result is scoped to its premises, not empirical truth.
Dependency/precondition planning and ranking host-authored candidates.
Eleven default MCP operations; 23 optional reconstruction operations when deliberately configured, plus one optional Ghidra route.
Optional REA integration for permission-scoped software investigation.
Reference preservation, source hashes, calibrated-silhouette experiments, bounded part correction and local mesh export/render validation.
Automatic observed-colour families, connected image regions, boundaries and texture directions. Colour regions are not verified anatomical parts.
Real xatlas UV generation and Blender PBR-map baking; a measured-palette preview uses an existing attributed layout and preserves original geometry.

Install from this repository

Prerequisite: Node.js 24.11+ in the 24.x line, or Node.js 26+ and npm. No GPU is needed for the core reasoning/MCP tools.

git clone https://github.com/NOETRA2/NOETRA.git

cd NOETRA npm ci --ignore-scripts npm run build node dist/apps/cli/src/index.js help node dist/apps/cli/src/index.js doctor node dist/apps/cli/src/index.js test

GitHub's Code → Download ZIP also provides the source; extract it and run the npm commands from that folder. Once the exact release appears under the verified owner harshavardhan2 on npm, it can be run without a source build:

npx --yes noetra@0.1.0-alpha.4 test

npx --yes noetra@0.1.0-alpha.4 demo

Use a project-local installation for durable AI-host registration, rather than relying on an npm temporary cache path. Availability and publish verification are tracked in the release-status document; these commands are not a claim that an unverified package or hosted endpoint is live.

To build a local distributable:

npm pack

Connect an AI host

node dist/apps/cli/src/index.js setup --client codex --scope project

node dist/apps/cli/src/index.js setup --client cursor --scope project node dist/apps/cli/src/index.js setup --client claude --scope project

Setup previews configuration first. Cursor/Claude JSON setup requires a reviewed --apply --yes; Codex registration prints a TOML snippet for manual review. Reconnect the host afterward. No existing AI-client or REA settings are silently replaced. See installation.

Models and tools used

Component	Role	What it does not establish
Codex host agent	Interpreted the brief, authored scripts/candidates and reviewed output	Exact host model identifier was not recorded in the original experiment
Built-in image-generation tool	Created reference/concept artwork	Those images are not renders of a mesh; exact image-model/version was not recorded
Tencent Hunyuan3D-2mini Turbo	Actual learned lion geometry	Hidden surfaces, accurate anatomy, physical scale and materials remain unverified
TripoSR + U2Net/rembg	Optional local shape backend / foreground estimation	Not automatically fused detailed multi-view reconstruction
Blender 5.2.2 LTS	Mesh assembly, PBR baking, export and actual renders	A successful render is not an accuracy score
xatlas 0.0.11; OpenCV; NumPy/SciPy	UV charts, measured appearance, image/geometry calculations	Colour clusters do not identify anatomy or recover depth
Z3	Checks explicit formal constraints	Does not judge artistic quality or physical truth
REA 6.7.0 / optional Ghidra	Authorized software investigation	They are analysis tools, not image-to-3D generators

The lion model revision is f90a0f7df7d5e6f71109cf333f6a95a0ae3194a6; the upstream source commit is f8db63096c8282cb27354314d896feba5ba6ff8a. The pinned manifest includes full checkpoint/source hashes. Model weights, third-party applications, private accounts and local model caches are excluded.

Hunyuan is a separately licensed optional provider, not MIT-licensed model weights. Review its licence, notice and model/source provenance before provisioning it. Its licence contains territory and use restrictions. Powered by Tencent Hunyuan when that provider is enabled; Tencent does not sponsor, endorse or operate this independent project.

Real mesh demonstrations

The images below are Blender renders of actual meshes, not generated concept pictures presented as 3D output. Details, settings and limitations are in comparisons.

Lion: standalone Blender mesh beside the NOETRA workflow

Left: without NOETRA, a new host-authored procedural lion built directly in Blender from primitives, remeshing and solid geometry. No NOETRA code or learned shape model generated that mesh. Right: with NOETRA, the existing lion created through its Hunyuan3D-2mini Turbo workflow. Both pictures render real meshes using the same clay material, lighting, view directions and normalized height. The procedural lion is stylized; these different methods are not a controlled test of NOETRA's quality or accuracy. The downloadable mesh, script and second angle are in comparisons.

We also ran a separate direct Hunyuan inference with NOETRA bypassed and otherwise matching inputs/settings. That result is identical to the workflow's raw mesh; the report preserves this evidence. No numerical accuracy gain is claimed.

Validation and limitations

The local core TypeScript/build checks, 71 Node tests and CLI protocol self-test passed. The reconstruction Python suite and focused cache/region tests passed (156 tests across the recorded runs). The example meshes were actually exported, reimported and rendered. GitHub Actions results, once available, are separate from these local checks.

The lion mesh and painting remain partial. Accurate facial anatomy, semantic part-to-mesh correspondence, calibrated detailed multi-view fusion, intrinsic albedo/PBR recovery and reliable unseen geometry are unfinished. The automatic appearance-readiness gate remains false; an explicitly requested unverified paint preview does not override it or replace the accepted model.

Accuracy is not measured by triangle count, watertightness, successful export or a visually pleasing screenshot. We need a defined metric, independent ground-truth 3D data, held-out inputs and reproducible evaluation before making a numerical fidelity claim such as 90%.

Documentation

Architecture · Tool API · Security · REA · Reconstruction · Appearance analysis · Surface painting · Third-party notices

Development

npm ci --ignore-scripts

npm run check

Python reconstruction tests require separately provisioned local dependencies; model inference is optional and is not run merely by installing the core package. Report reproducible problems through GitHub Issues, with sanitized inputs and logs. Do not upload credentials, private images, AI-client settings or model weights.

NOETRA

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

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

Master CSS

作者のREADME

NOETRA — Universal Cognitive Engine

Try it in one minute

A result you can inspect

What is implemented

Install from this repository

Connect an AI host

Models and tools used

Real mesh demonstrations

Lion: standalone Blender mesh beside the NOETRA workflow

Validation and limitations

Documentation

Development