Context7
Up-to-date docs for AI agents
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Patent-pending semantic memory for AI agents: quality-gated writes, conflict tracking. Free trial.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
웹, 데스크톱, 모바일의 Claude에서 쓸 수 있어요:
https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add --transport http cortex https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"cortex": {
"url": "https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"cortex": {
"type": "http",
"url": "https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp"
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요:
https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp메뉴 이름은 요금제나 시기에 따라 조금 다를 수 있어요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
아직 이 서버의 도구 목록을 읽지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 6일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 FilippoPilo 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트는 차례대로 돌아가며 점검해요
아직 점검하지 않았어요. 엔드포인트를 점검할 때 도구 목록을 읽어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
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.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
제작자의 클라우드에서 실행돼요. 설치 없이 인터넷으로 연결하지만, 보내는 내용은 제작자의 서버를 거쳐요.
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(1.1.0)은 2개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
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.
같은 카테고리에는: Context7, Codebase Memory, Exa
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
Up-to-date docs for AI agents
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
One external brain, model-agnostic, in production. Connect it to Claude in two minutes — free trial, no credit card.
Cortex is a patent-pending semantic memory infrastructure developed by SKYNETLAB (Bergamo, Italy). Connected to your AI assistant as a remote MCP connector, it lets your conversations save decisions, context and sources — and find them again in every later session. Your AI remembers, and can show *why* it remembers.
🌐 Website: skynetlab-cortex.com · 📄 Patent · 📊 Benchmark · 📚 Paper · 💶 Pricing
🇮🇹 Versione italiana: README.it.md
Most memory tools for AI agents record what the agent did and retrieve similar text later. Cortex models what is true and how reliable it is:
| Capability | What it means |
|---|---|
| Quality Gate on write | Every memory passes a novelty/redundancy check before being stored. No junk accumulation. |
| Typed claims & conflict tracking | Facts are extracted as claims; contradictions between memories are detected and tracked, not silently overwritten. |
| Knowledge graph | Memories are linked by entities and typed relations, not just vector similarity. |
| Coherence metric (Ψ_C) | Each memory carries a native coherence score — the system knows how well a memory fits what it already knows. |
| Memory consolidation ("REM") | A continuous background cycle consolidates episodic memories into long-term knowledge. |
| Transparent evidence | Answers can cite the memories and sources they come from. |
Cortex runs on globally distributed edge infrastructure operated in the European Union. The memory engine is covered by Italian patent application UIBM 102026000014026 (filed 15 May 2026).
Requirements: a Claude plan that supports custom connectors (the "Connectors" entry appears in Settings). No Cortex account needed beforehand — it is created on first sign-in.
https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp
That's it. Talk to Claude as usual: *"Remember that we chose supplier X"*, *"what did we decide about the budget?"*, *"show me the sources for this claim"*. Claude picks the right tool on its own.
claude mcp add --transport http cortex https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp
Then authenticate when prompted (/mcp shows connection status).
For MCP clients that don't support remote connectors natively, use the mcp-remote bridge. Example configuration (see examples/):
{
"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://skynetlab-cortex-saas-mcp.cortex-320.workers.dev/mcp"] } } }
This repository also ships a small stdio MCP server (server/) that exposes the Cortex tools locally and forwards every call to the hosted service. It is meant for MCP clients, registries and evaluators that need a local process: it starts, lists its seven tools and answers introspection with no configuration at all; tool calls are forwarded when an access token is set.
git clone https://github.com/FilippoPilo/cortex-connector.git
cd cortex-connector npm install CORTEX_ACCESS_TOKEN= node server/index.js
Or with Docker:
docker build -t cortex-connector .
docker run -i --rm -e CORTEX_ACCESS_TOKEN= cortex-connector
| Variable | Meaning |
|---|---|
CORTEX_ACCESS_TOKEN | Bearer token for the hosted connector (the OAuth access token issued at sign-in, for example the one mcp-remote stores). Optional: without it the server only lists tools. |
CORTEX_MCP_URL | Remote endpoint, defaults to the hosted Cortex connector. |
npm test runs a self test (initialize, tools/list, one call without token).
| Tool | Type | Description |
|---|---|---|
| Search memories | read | Semantic search across your memories |
| Fetch memory | read | Full detail of one memory, with its sources |
| Recall & synthesize | read | Narrative synthesis of what Cortex knows about a topic |
| Show conflicts | read | Tracked contradictions between memories |
| Save memory | write | Stores a memory — after a quality check against duplicates and redundancy |
| Write status | read | Outcome of a queued save: quality-gate verdict and any open conflicts |
| Forget memory | destructive | Deletes a memory — always with explicit confirmation |
Memories are personal: each user only sees their own. They are exportable and deletable on request, and the infrastructure operates in the European Union. Details: Privacy Policy.
To disconnect, simply remove the connector from your client's settings; your memories remain in your Cortex account until you request their deletion.
The Cortex memory engine is a hosted, patent-pending service — its source code is not published. This repository contains the public documentation, the client-side configuration examples and a small stdio bridge (server/) for connecting to it. Everything in this repository is released under the MIT License.
📧 info@skynetlab.net · Contact page
*Cortex is a SKYNETLAB product — independent research lab & deeptech studio, Bergamo, Italy. Founder: Filippo Pilotta (ORCID 0009-0000-5002-4199).*
*Some content and product outputs are generated or assisted by artificial intelligence, pursuant to Art. 50 of Reg. (EU) 2024/1689. AI transparency.*