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

ContextLattice

作者:sheawinklerバージョン 1.0.0i★ –iクラウドで動く
レジストリ名io.github.sheawinkler/contextlattice

インストール

概要

作者による説明(英語の原文)

Private-by-default, local-first memory/context/task orchestrator for MCP apps and 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。

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: クラウドで動く
  • トランスポート: Streamable HTTP
  • 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1項目に合格
  • 作者のサーバーで動きます。あなたが頼んだ内容は、作者のサーバーを通ります。
  • 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

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。

ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:

  1. Settings → Connectors を開く
  2. Add custom connector を押す
  3. 下のアドレスを貼り付けて Add を押す
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://contextlattice.io/mcp

ターミナルでこれを実行します

claude mcp add --transport http contextlattice https://contextlattice.io/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": {
    "contextlattice": {
      "url": "https://contextlattice.io/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": {
    "contextlattice": {
      "type": "http",
      "url": "https://contextlattice.io/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。

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:

  1. ウェブ版のChatGPTを開き → Settings → Connectors (Apps)
  2. Create または Add を押す(プランによっては、先に Advanced で Developer mode をオンにする必要があります)
  3. 下のアドレスを貼り付け、名前を付けて保存する
  4. サインインを求められたら、作者のサービスにサインインする
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://contextlattice.io/mcp

メニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。

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

このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。

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 sheawinkler 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

  • … 未チェック

    エンドポイントが応答する

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    OAuthでサインイン

    まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています

  • … 未チェック

    ツールの説明に隠れた指示がない

    まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります

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2197件のうち0%よりスターが多い
  • このカテゴリのほかの2197件のうち4%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2197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

ContextLattice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?

作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。

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(1.0.0)がレジストリに届いたのは9 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。

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

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★ 847MIT4 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。

ContextLattice

Open an agent. Already there.

The local-first intelligence layer that gives AI agents durable continuity, explainable retrieval, portable context, and verified learning across harnesses.

Quickstart · How it works · Agent setup · Architecture · Docs · Updates

Stop replaying the brief

Models can reason. Harnesses can act. Neither reliably retains the mission when a chat, model, tool, account, or computer changes.

ContextLattice gives that work a durable, inspectable context layer. It reconstructs the active objective, selects the evidence that matters, carries it safely, and records what actually worked—without turning every prompt into a transcript dump or making cloud storage mandatory.

CapabilityWhat changes
Durable continuityReopen the objective, decisions, repository state, risks, proof, and next move as one bounded packet.
Explainable retrievalRank evidence by impact per token and expose source coverage, omissions, opposition, degradation, and receipts.
Portable contextMove signed, least-privilege continuation across agents and machines while keeping execution and transport caller-owned.
Verified skill evolutionDiscover skills without loading every file, evaluate repeated wins on holdouts, and require review before promotion.
Privacy-bounded Aggregate SignalLearn from explicitly opted-in, clipped statistics while raw memory remains local; production activation stays hard-blocked pending independent privacy and utility review.

The CLI is the primary interface. The dashboard makes behavior and proof visible. HTTP and MCP are companion integration surfaces for applications and harnesses.

How it works

StageContextLattice does
01 · ReopenReconstructs the one active mission from durable checkpoints and current state.
02 · SelectRetrieves high-signal evidence into a compact Context Pack with provenance.
03 · MoveCarries signed, bounded context through Agent Packets, Passports, and encrypted continuation envelopes.
04 · EarnRecords outcomes and promotes reusable behavior only after deterministic proof and human approval.
05 · CompoundImproves future retrieval while preserving corrections, contradictions, freshness, and retirement semantics.

ContextLattice does not replace your agent harness, choose goals from retrieved text, or execute imported context. Local tools remain execution surfaces; memory and remote content remain evidence.

Quickstart

Requirements: macOS, Linux, or Windows through WSL2; a Compose v2-compatible container runtime; and gmake, jq, rg, python3, and curl. The tested macOS baseline uses OrbStack through its explicit Docker context; see the container runtime decision.

1. Install
git clone https://github.com/sheawinkler/ContextLattice.git

cd ContextLattice cp .env.example .env gmake quickstart

gmake quickstart is the prescribed technical install path; installers are bootstrap alternatives. The command prepares environment wiring, asks for a runtime profile, launches the selected local stack, and validates initial readiness.

2. Verify the runtime and retrieval path
curl -fsS http://127.0.0.1:8075/health | jq

contextlattice doctor --pretty contextlattice state status --pretty contextlattice context "verify this ContextLattice installation" \ --project contextlattice \ --pretty

Healthy containers are only the first check. The state command verifies the canonical gateway-owned storage inventory; the final command exercises the actual context path and reports source coverage, degradation, evidence, and next actions. Existing installs can use the explicit, reversible procedure in gateway state migration.

For a fuller lifecycle proof from the repository:

scripts/agent/agent-runtime-proof-pack --pretty

scripts/agent/agent-adoption-proof-matrix \ --skip-provider-smoke \ --progress \ --pretty

Connect your agents

Run integration from the repository that should use ContextLattice:

cd /path/to/your/project

contextlattice_adopt integrate \ --repo . \ --agents codex,claude-code,opencode,hermes-agent,hermes-ultra,omp,mercury-agent,pi,droid \ --pretty

contextlattice_adopt integrate \ --repo . \ --agents codex,claude-code,opencode,hermes-agent,hermes-ultra,omp,mercury-agent,pi,droid \ --check \ --pretty

The integration command writes bounded managed blocks while preserving existing instruction text. It does not install Codex, Claude Code, OpenCode, Hermes, OMP, Mercury, Pi, Droid, or another third-party agent harness.

External provider discovery is network-free. Provider execution remains explicit and caller-authorized; see the external-provider boundary.

If an agent is performing the installation, it should follow the quickstart directly, avoid cloning a second checkout when already inside one, report the exact failing command and path, and rerun the deterministic check after any repair.

The daily agent loop

# Confirm readiness when the environment is uncertain.

contextlattice doctor --pretty

Retrieve scoped context before substantial work.

contextlattice context "debug the current release regression" \ --project contextlattice \ --pretty

Save concise, durable progress.

contextlattice remember \ "Root cause verified; regression test added; focused checks pass." \ --project contextlattice \ --pretty

Resume without replaying the transcript.

contextlattice resume --project contextlattice --pretty

Repair stale or wrong recall without silently rewriting history.

contextlattice correct \ "The prior deployment record is stale." \ --category stale \ --project contextlattice \ --pretty

Close the loop with the verified outcome.

contextlattice finish \ "Regression fixed and verified." \ --success \ --project contextlattice \ --pretty

Project the next bounded move or bind a completed response to durable proof.

contextlattice_continuous_cognition status "prepare the next verified move" \ --project contextlattice --session-id --agent-id codex_gpt5 \ --task-id --objective-id --as-of --pretty contextlattice_continuous_cognition evaluate "verify the completed response" \ --project contextlattice --session-id --agent-id codex_gpt5 \ --task-id --task-identity-id --as-of --pretty

Prepare context for an external worker without exposing its one-shot claim.

contextlattice agent-fit context-prep-schedule --project contextlattice \ --session-id --agent-id codex_gpt5 --payload-file prep-request.json --raw contextlattice agent-fit context-prep-claim --project contextlattice \ --session-id --agent-id codex_gpt5 --prep-id \ --worker-id --claim-token-file prep.claim --raw contextlattice agent-fit context-prep-complete --project contextlattice \ --session-id --agent-id codex_gpt5 --prep-id \ --claim-token-file prep.claim --payload-file prep-artifact.json --raw contextlattice agent-fit context-prep-use --project contextlattice \ --session-id --agent-id codex_gpt5 --prep-id \ --task-id --effective-profile-digest \ --source-generation --raw

Continuous Cognition is advisory-only: each invocation makes one bounded request, returns opaque evidence references, and never dispatches a runner or performs an external mutation. Context-preparation claims stay in an owner-only file and cross the completion/failure boundary only through the protected header; successful explicit use consumes the artifact once.

Find a capability without loading every skill body:

contextlattice_skills_index search "browser automation" --pretty

The active Skills Index scans configured Codex, Hermes, Hermes Ultra, and shared agent roots read-only. It reports each harness and root inventory separately, collapses byte-identical SKILL.md files by SHA-256 digest while retaining every source path as provenance, and requires discriminating query-term coverage instead of ranking generic words such as skill, index, or agent. Quarantine discovery remains separate, read-only by default, and never auto-promotes retrieved content.

Architecture

The default local control path is:

Agent or application

│ ▼ ContextLattice CLI / HTTP / MCP │ ▼ Gateway :8075 ├── durable write and outbox fanout ├── scoped retrieval and source receipts ├── session, objective, graph, and outcome state └── dashboard-visible proof and operations

Writes are validated and durably persisted before fanout. Retrieval merges the available sources, ranks bounded evidence, and reports missing or degraded coverage instead of hiding it.

The active application path is Go and Rust. Python remains in build, development, migration, and audit tooling rather than the live request path. The exact runtime and toolset choices are recorded in the v4 runtime decision and container decision.

Public and paid boundaries

The public local lane is account-free and useful on its own. It includes the CLI-first memory lifecycle, Context Packs, sessions, graph and claim surfaces, Skills Index discovery, Agent Packets, public Passport and Mesh contracts, and local proof tooling.

Paid artifacts add governed collaboration, protected activation, workspace operations, advanced analytics, and hosted distribution. They do not turn local memory into a mandatory cloud dependency.

See plans and distribution boundaries for the current contract.

Install options

macOS technical preview: unsigned DMG bootstrap launcher; expect Gatekeeper warnings until Developer ID notarization is configured, and prefer the source/CLI path.

| Path |

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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