Dreamd

Name: Dreamd
Author: botzrDev

제작자: botzrDev버전 1.2.2i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.botzrDev/dreamd

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Auditable agent memory: lessons cite their sources, and bad memories can be traced and removed.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 검색 및 AI 기억

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

npmNode.js 설치(npx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.

Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dreamd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add dreamd -- npx -y dreamd-mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "dreamd": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "dreamd": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "dreamd-mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 botzrDev 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 95%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7234개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

Dreamd, 안전한가요?

해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.2.2)은 그저께 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Context7

제작자: upstash

Up-to-date docs for AI agents

컴퓨터 또는 클라우드★ 64,224MIT3일 전 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT20일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

클라우드에서 실행★ 5,213MIT44일 전 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

dreamd

Agent memory you can audit. When a memory goes bad, trace it to its source, see what it fed, and remove it.

dreamd is local-first, long-term memory for AI agents. Every memory is a line in a file in your repo, every lesson your agents learn cites the events it came from, and each dream cycle commits its lessons to git. When an agent acts on something wrong, you can find the memory that caused it, see which lessons it fed, and take it out, with a receipt.

npx -y dreamd-mcp setup   # scaffold .agent/ and wire your harness

npx -y dreamd-mcp # MCP server (stdio): what the harness spawns

Recorded live on dreamd 1.2.0, sped up 1.5x: blame finds the event behind a bad answer, forget removes it with a receipt, and the same query comes back without it. Tape: docs/assets/blame-forget.tape.

Works today with Claude Code, Cursor, Cline and other MCP-aware harnesses. Self-hosted, single binary, Apache-2.0 core.

If you want agent memory you can trace and undo, star the repo to follow releases. When a memory goes wrong, an issue with the blame output helps us fix it.

Why auditable memory

Memory is the layer of an agent stack you usually can't see into. A prompt can be read and a model can be swapped, but when memory goes wrong there is rarely a way to tell what the agent believed, where that belief came from, or what else it touched.

That matters more now that memory is an attack surface. The OWASP Top 10 for Agentic Applications lists memory and context poisoning (ASI06): an attacker, a bad tool result or a plain mistake plants a "fact" that the agent keeps acting on in later sessions. The defenses OWASP points to start with knowing the source of every memory and being able to remove one cleanly (OWASP agentic top 10).

dreamd is built for that response:

You need to	dreamd gives you
See what drove an answer	`dreamd blame` lists the stored memories behind a recall, with ids, timestamps, source and score. `dreamd recall --explain` prints the salience factors for each hit
Know where a lesson came from	Every lesson in `LESSONS.md` cites the episodic events it was promoted from, and the provenance ledger records which event fed which lesson and index entry
Check the record is consistent	`dreamd doctor --provenance` recomputes the ledger's Merkle root and lists orphan, missing and corrupt edges. Read-only
Remove a bad memory	`dreamd forget` removes the event and the lesson state that names it. `--dry-run` shows what would change; `--proof` writes a `forget-receipt/1.0` file
Review what agents learned	`.agent/` is committed with your code, and each dream cycle commits its output as `dreamd: cycle YYYY-MM-DD`. Review new lessons with `git diff` or in a pull request, and undo a cycle with `git revert`
Read everything yourself	Plain JSONL and Markdown. `cat`, `grep` and `git log` work on every byte

What dreamd does not do. It does not detect or block poisoned writes, and it does not filter injected lesson content (SECURITY.md). source_harness is asserted by the caller, not verified. The provenance ledger and the forget receipt are unsigned, and there are no trust labels yet. dreamd makes bad memory traceable and removable; it does not make it impossible. See Roadmap for what comes next.

The audit loop in four commands

Say an agent keeps repeating advice you know is wrong.

# 1. Find the memories behind it

npx -y dreamd-mcp blame "deploy without tests" --explain

2. Check the lesson it came from and what that lesson cites

cat .agent/semantic/LESSONS.md npx -y dreamd-mcp doctor --provenance

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, `npx -y dreamd-mcp watch`, first; forget refuses while it runs)

npx -y dreamd-mcp forget evt_... --dry-run npx -y dreamd-mcp forget evt_... --proof forget-receipt.json

4. Review the change like code

git diff .agent/

After a forget, doctor --provenance reports the removed event's old ledger edges as orphans and exits 1. That is expected: the ledger is append-only, so it keeps the record that the event once existed.

To undo a whole dream cycle instead, git revert its dreamd: cycle commit with the daemon stopped, then run npx -y dreamd-mcp doctor --repair to rebuild the recall index.

Install

npm (recommended)

npx -y dreamd-mcp setup   # scaffold .agent/ and write the harness MCP config

npx -y dreamd-mcp # MCP server (stdio): your harness spawns this

stdio is the default transport. dreamd mcp --bind 127.0.0.1: is an opt-in Streamable HTTP server at /mcp. It is unauthenticated, and it is only in source builds with --features mcp-http. See docs/mcp-transports.md.

dreamd needs a project root sentinel (.git/, Cargo.toml, package.json or pyproject.toml).

setup prompts when it has a TTY. In scripts and non-interactive shells, pass --yes --harness claude|cursor|both (--harness none or --no-write-mcp scaffolds without touching any MCP config).

Cargo / from source

git clone https://github.com/botzrDev/dreamd.git

cd dreamd cargo install --path crates/dreamd-cli

See CONTRIBUTING.md for the full dev setup.

Quick start (under a minute)

If ~/your-project is a brand-new folder, run git init first.

cd ~/your-project

npx -y dreamd-mcp setup

Optional: shared daemon, recommended when several agents write

npx -y dreamd-mcp watch

Reload your harness. setup already wired the dreamd MCP server, so the harness spawns npx -y dreamd-mcp itself.

Ask the agent to search memory for something it learned earlier. It calls search_nodes and recalls prior context, with the source harness on every hit.

cat .agent/episodic/AGENT_LEARNINGS.jsonl

npx -y dreamd-mcp dream --dry # preview the lesson the next cycle would write npx -y dreamd-mcp doctor

The npm shim does not put dreamd on PATH. Use npx -y dreamd-mcp on the npm path, or cargo install --path crates/dreamd-cli for the dreamd binary. From 1.2.1 the shim forwards every dreamd command; the 1.2.0 shim did not forward recall, score, status, archive and migrate.

Adapters: Claude Code · Cursor · Cline

Recorded live, sped up 1.5x: Claude Code writes the lesson, OpenCode reads it back through the same .agent/ folder. Tape: docs/assets/demo.tape.

How agents learn

Agents write episodes (what happened, how painful it was, how important) through MCP append_node. The dream cycle clusters episodes by skill_action and promotes a recurring pattern into a lesson in LESSONS.md. With an API key it composes the lesson with an LLM under a $0.10 per-cycle spend cap; without one it writes a deterministic lesson and makes no network call. Either way the lesson cites the events it came from, and every output is staged and committed through one redo WAL, so a crash leaves the store as it was or rolls the cycle forward.

Recall ranks episodes and lessons with BM25 × salience (age decay, pain, importance, recurrence). Recall is deliberately lexical; vector recall is not shipped (docs/vectors.md). Formula: docs/salience.md.

What dreamd writes

Location	Contents	Commit?
`/.agent/`	Episodic JSONL, semantic lessons, personal prefs	Yes (this is the shared memory)
`/.agent/.dreamd/`	Local index, daemon state, config template, provenance ledger	No (gitignored by `init`)
`~/.agent/registry.toml`	Which projects have a store	No
`~/.agent/dreamd.sock`	Daemon API socket (while running)	No

setup scaffolds the store by calling init, then writes the harness MCP config. Both are idempotent. To uninstall from a machine, run npx -y dreamd-mcp uninstall. On a tty it waits for y; pass --yes in a script. Without a tty and without --yes it exits 2 and changes nothing. Project .agent/ stores are left in place. npx -y is npx's flag, not dreamd's --yes. npx -y dreamd-mcp init --uninstall-project drops only the registry entry; dreamd init puts it back and does not rewrite the store.

All inspection commands

The MCP surface is two tools (search_nodes, append_node). Everything else is CLI over the same files. dreamd --help is the reference for flags.

Command	What it does
`dreamd recall`	Ranked search as a markdown table. `--explain` prints the salience factors per hit; `--without` / `--without-cluster` drop hits before top-k, so you can see the answer without a suspect memory
`dreamd blame`	Which stored memories drove a query's ranking: id, timestamp, `skill_action`, bm25, salience, total, layer. `--json` for one compact array
`dreamd score`	Top memories by salience alone, no query
`dreamd salience-drift`	Salience distribution, top clusters, and drift against the snapshot from seven days earlier. See docs/observability.md
`dreamd dream --dry`	Print the `LESSONS.md` the next cycle would write, without writing
`dreamd forget`	Remove one episodic event and the lesson state that names it. `--dry-run` writes nothing; `--proof` writes a `forget-receipt/1.0` file (a receipt, not a signed proof). Refuses while the daemon is running
`dreamd doctor --provenance`	Recompute the provenance ledger's Merkle root and list orphan edges, missing edges and corrupt lines. Read-only. See docs/provenance.md
`dreamd memory branch\	checkout\	branches\	delete\	diff\	bisect`	Deprecated in 1.2.0, removed in 2.0. `.agent/` is plain files, so use git. See docs/branching-guide.md

Architecture (one paragraph)

Agents talk to dreamd over MCP. On Linux and macOS the MCP server proxies to a single-writer daemon (dreamd watch) over HTTP on a Unix domain socket, or runs in-process when no daemon is present. On Windows it proxies to loopback dreamd watch and exits 2 when that daemon is down. One writer lock covers every process that writes a project. The coordinator appends to AGENT_LEARNINGS.jsonl and feeds a Tantivy BM25 index; recall ranks hits with the salience formula, and each hit carries source_harness and skill_action. Details: ARCHITECTURE.md · SPEC.md · docs/http-api.md. Warm recall latency (local Criterion benches) is in PERF.md.

Roadmap

Direction, not dated commitments. Full view: ROADMAP.md.

Trust labels. A label on every memory saying where it came from and how far to trust it, joined along provenance edges, so a lesson from an untrusted source can't drive a privileged action. Needs its own spe

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Dreamd

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

dreamd

Why auditable memory

The audit loop in four commands

2. Check the lesson it came from and what that lesson cites

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, npx -y dreamd-mcp watch, first; forget refuses while it runs)

4. Review the change like code

Install

npm (recommended)

Cargo / from source

Quick start (under a minute)

Optional: shared daemon, recommended when several agents write

How agents learn

What dreamd writes

All inspection commands

Architecture (one paragraph)

Roadmap

3. Preview, then remove the bad event (stop the daemon, `npx -y dreamd-mcp watch`, first; forget refuses while it runs)