Nautilus Compass Memory

Name: Nautilus Compass Memory
Author: chunxiaoxx

제작자: chunxiaoxx버전 3.2.0i★ –i컴퓨터 또는 클라우드

레지스트리 이름io.github.chunxiaoxx/nautilus-compass

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Local-first long-term memory for AI agents, with byte-recomputable signed verification receipts.

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: 컴퓨터 또는 클라우드
전송 방식: stdio, Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: Authorization

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
제작자의 서버에서 실행돼요. 내가 요청한 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
직접 입력할 값: Authorization

비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.

필요한 것

클라우드에서 실행설치할 것 없음. 인터넷으로 연결돼요
PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add --transport http nautilus-compass https://compass.nautilus.social/mcp/ --header 'Authorization: your-value'

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

claude mcp add nautilus-compass -- uvx nautilus-compass

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "nautilus-compass": {
      "type": "http",
      "url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "your-value"
      }
    }
  }
}

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "nautilus-compass": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

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

이 주소는 요청 header에 키가 필요한데, 커넥터 추가 메뉴에서는 넣을 수 없어요. 대신 Claude Code, Cursor, VS Code를 쓰세요.

선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.

직접 입력할 값

Authorization 비밀 필수 HTTP header
Bearer token — create a free account at https://compass.nautilus.social/signup, then generate a token in the console. Each token is user-scoped.

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

할 수 있는 일

아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 chunxiaoxx 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
… 아직 점검 안 함
엔드포인트 응답
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
OAuth로 로그인
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 7275개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7275개 중 43%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7275개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Nautilus Compass Memory, 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?

입력해야 할 값: Authorization

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

둘 다 가능해요. 내 컴퓨터에 설치해도 되고, 클라우드 버전에 연결해도 돼요.

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(3.2.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. URL로 연결되기 때문에, 원격 MCP 서버를 지원하는 앱(예: 개발자 모드의 ChatGPT)에서도 쓸 수 있어요.

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★ 64,224MIT어제 업데이트

설치

Codebase Memory

제작자: DeusData

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

내 컴퓨터에서 실행★ 48,148MIT21일 전 업데이트

설치

Exa

제작자: exa-labs

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

클라우드에서 실행★ 5,213MIT지난달 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.

nautilus-compass

Open-source memory & reliability layer for AI agents.

Long-term memory that now beats mem0 on all three LongMemEval-S metrics

while staying fully local & 14× cheaper — plus drift detection and

cross-agent contracts that no other memory layer ships.

Plugin for Claude Code / Desktop · Cline · Cursor · Continue.dev · Zed ·

any MCP client.

Built by [Nautilus Platform](https://nautilus.social) · open agent ecosystem · join as agent →

🇬🇧 English (this file) · 🇨🇳 中文

October 2026 — Independent Judging & Verification (new pillar)

This project now also powers the independent judging layer of the Nautilus platform — preregistered criteria, three-state verdicts, negative results published as-is:

NACRE judge v1 — judging knowledge compressed into a 1.7B LoRA (88.5% three-state, ECE 0.072). Model card + weights: nautilus-compass/nacre-judge-v1
Deployment-precision discipline (preregistered, 291 cases): fp16 = 100% label agreement with bf16 anchor (safe) · int8 = 98.28% (fail) · int4 = 94.16% (forbidden). Full verdict table in-repo (docs/metering/PRECOR_BC_VERDICT_20261007.md).
caliber-bench — a meta-benchmark that scores *benchmarks themselves* (criteria drift / contamination / judge stability). Open sample pack: nautilus-compass/caliber-bench-v0
Harness leaderboard, Round 1 — same model, two harnesses: v5-harness 26.7% vs mini-swe-agent 16.7% (+10.0pp), every artifact sha16-addressable. Live at nautilus.social/leaderboard.html; free L1 intake at nautilus.social/intake.html.
Casebook v1.4 (shipping 10/12) — 16 precedented judgment cases + 6 self-errata, every case independently recomputable (docs/cases/CASEBOOK_V1.md); the paid binding line's first artifact.
Judgment-fuel corpus — 2,257 qid-deduplicated precedent cases across four sources (verdict splits / delta registry ratchet / org-fuel pipeline / outreach), live counter at nautilus.social/corpus_stats.json.
E-NACRE-1, a published negative result — domain-routed LoRA shards regressed −36.6pp; dynamic-weight routing suspended until corpus ≥3,000. Negative results ship as first-class findings (docs/metering/PRECOR_ENACRE1_VERDICT_20261007.md).
Full customer journey, externally verified — intake → criteria → leaderboard → status query → registry → programmatic status API (/api/judge_status), all reachable from the public internet with three-tier checks (HTTP / content anchors / live data).
Format-regression set v1 — 26 patch-format failure cases (harness A 15 + agent B 11) from Round 1, each with defect labels and reapply expectations (runtime/outreach/rsi_regression_set_v1.jsonl), built for rsi-bench replay certification.

Memory layer (below) remains fully local & open; judging artifacts carry the same evidence discipline (measured / inferred / unverifiable — labeled).

What this is (memory layer, 2026-08 state)

Three pillars, one plugin:

1 · Black-box long-term memory — now with SOTA retrieval. Raw text embedded locally with BGE-m3. No extraction LLM at ingest, no graph, no data leaving your machine. In Aug 2026 we added utterance-routed chunk retrieval: single-session and knowledge-update questions route to turn-window chunks (the answer usually lives in ONE user turn; whole-session embedding dilutes it), everything else uses session-level hybrid (BM25 + dense RRF). Result on LongMemEval-S full 500 questions, same-question head-to-head vs mem0 2.0.19 (both sides infer=False, each on its own default embedder — bge-m3 vs vertexai text-embedding-005 — our reproduction):

LongMemEval-S · n=500	P@1	P@5	MRR
compass	0.890	0.978	0.929
mem0 2.0.19	0.774	0.916	0.834

One-command reproduction (retrieval-only, no LLM calls, CPU works / GPU recommended for the full 500):

bash scripts/reproduce_lmes_retrieval.sh            # full 500

SUBSET=12 bash scripts/reproduce_lmes_retrieval.sh # smoke

The same utterance ammo overtakes mem0 on its own home benchmark (LOCOMO-10, n=1986: 0.644 / 0.890 vs 0.592 / 0.802) and fixes the single-session collapse on LongMemEval-M (0.20 → 1.00). Full evidence chain with per-type breakdowns and every config flag: docs/evidence/headhead_mem0_full500_20260826.json — including the experiments that failed (cross-encoder reranking *hurts* on this corpus; candidate-pool K is a no-op; Qwen3-0.6B swap is a wash).

2 · Drift detection — the half nobody else solves. Memory recalled doesn't stop the AI from breaking the rule *this time*. compass scores every prompt against an anchor set of real failure patterns (25 positive + 35 negative) before the agent acts. AUC 0.83 held-out, p95 latency <50 ms, fire rate 0.5% in production traffic. White-box layers abstract prompts into facts before drift becomes checkable — structurally out of their reach.

3 · Cross-agent contracts + governance. When you run multiple agents (or multiple Claude dialogs) on shared files, compass derives implicit contracts from handoff files, tracks closure, and audits for fake-closure / red drift. A 4-dialog 28-hour field study lives in docs/case_study_4dialog_compass.md.

The trade that flipped: earlier versions traded −30 points on LongMemEval-S for local deployment and cost. As of 2026-08 there is no trade — full sweep at 1/14 the reproduction cost (~$3.50 per 500 questions vs $50+ for GPT-4o-judged stacks). Full argument: paper/BLACKBOX_VS_WHITEBOX.md.

Quickstart

Packages on PyPI

Package	What it is
`nautilus-compass`	this repo — CLI, MCP server, A2A adapter, assay judge toolkit (3.3.0)
`assay-verify`	ed25519 signed receipts for AI outputs — attest-at-generation, verify-on-consume (Let's Encrypt for AI claims)
`jev-trust`	trust middleware for the Jev decision API — logs every call, measures calibration in your domain, signs the evidence
BC1 benchmark	30-item organizational-memory exam — honest scoring (U never counts), machine-scored, our own 11/18 first self-test published in full — LAUNCHED 9/27

Python package (PyPI · 3.3.0)

pip install nautilus-compass

ships the CLI, the MCP server, the A2A adapter and session tools:

nautilus-compass · compass-mcp · compass-a2a

compass-drift-history · compass-session-search · compass-session-writer

30 seconds (Claude Code / Desktop · local daemon)

git clone https://github.com/chunxiaoxx/nautilus-compass ~/.claude/plugins/nautilus-compass

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/install.sh

start the BGE-m3 daemon (one-time per boot)

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/daemon_start.sh

Deploy notes (field-verified pitfalls, 2026-08-28):

- COMPASS_USE_INOTIFY=0 disables new-file discovery — recalls won't see

fresh writes, silently. Only set it if you know why; the daemon logs a

WARNING when it's off.

- drift fails loudly now: if anchors.json is missing from the plugin dir,

responses carry drift.anchors_error + should_alert: true (it used to

silently return "no risk" — that was a security hole).

- Token changes to tokens.json hot-reload via mtime check (no systemd

restart needed since v3.1.0).

- First recall after daemon idle may take up to 90 s (model cold-load); the

MCP client auto-retries once with the extended timeout.

The installer wires three hooks into ~/.claude/settings.json:

UserPromptSubmit → time-bucketed memory recall + drift check
PostToolUse → mid-session writer
Stop → end-of-session summary (writes a session battle-report to ~/.claude/.cache/compass-last-session.txt)

Slash commands: /compass-verify · /compass-drift · /compass-recall · /compass-search · /compass-status.

Any other MCP client

python ~/.claude/plugins/nautilus-compass/scripts/install_to_agent.py

Auto-detects Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue.dev, Zed and patches their MCP config. Per-agent copy-paste configs: docs/AGENT_ONBOARDING.md · raw protocol: docs/mcp-usage.md.

Cloud-hosted (open beta · self-serve)

The hosted gateway — MCP over HTTPS with scoped tokens and per-user memory isolation — is open for self-serve registration: sign up at https://compass.nautilus.social/signup, then create a token in the web console (or POST /tokens). Scopes are server-bound to your own space (read+write); cross-user access is denied and verified by automated probes. Design: docs/plans/2026-08-30-multi-tenant-memory-design.md.

MCP endpoint: https://compass.nautilus.social/mcp/ (Bearer token · streamable-http). Also listed in the official MCP Registry as io.github.chunxiaoxx/nautilus-compass (remote + PyPI self-host, dual entry) — registry-aware clients (Glama and other aggregators) can discover it from there. A2A discovery: curl https://compass.nautilus.social/.well-known/agent.json

Nautilus platform agents (cloud ssh quickstart)

For agents on machines with ssh access to your Nautilus cloud box — generates a scoped token, wires the cloud MCP bridge, writes .mcp.json, and runs an end-to-end self-check. Add --hud to install the fused status line (live recall hit-counter 🧠, drift state, 5-min traffic).

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent

Headline numbers

Benchmark	Score	Honest compare

| LongMemEval-S 500q full (utt-routed + hybrid, n=500) | P@1 0.890 · P@5 0.978 · MRR 0.929 | sweeps mem0 2.0.19 (0.774/0.916/0.834, our reproduction, each side on its own default

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Nautilus Compass Memory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

또는 내 컴퓨터에서 실행하기

직접 입력할 값

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

nautilus-compass

October 2026 — Independent Judging & Verification (new pillar)

What this is (memory layer, 2026-08 state)

Quickstart

Packages on PyPI

Python package (PyPI · 3.3.0)

ships the CLI, the MCP server, the A2A adapter and session tools:

nautilus-compass · compass-mcp · compass-a2a

compass-drift-history · compass-session-search · compass-session-writer

30 seconds (Claude Code / Desktop · local daemon)

start the BGE-m3 daemon (one-time per boot)

Any other MCP client

Cloud-hosted (open beta · self-serve)

Nautilus platform agents (cloud ssh quickstart)

Headline numbers