Twin Me Up

Name: Twin Me Up
Author: GitDakky

제작자: GitDakky버전 0.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.GitDakky/twin-me-up

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

A personal work twin for every AI agent: your confirmed guidance and explicit grants, enforced.

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: 기타

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.
직접 입력할 값: TWINMEUP_HOME

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 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": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add twin-me-up --env TWINMEUP_HOME=your-value -- uvx twin-me-up

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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": {
    "twin-me-up": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "your-value"
      }
    }
  }
}

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.

직접 입력할 값

TWINMEUP_HOME env
Directory holding your twin. Defaults to ~/.twinmeup. Run `twinmeup init` there first.

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 GitDakky 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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 63%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 32684개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Twin Me Up, 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(0.2.1)은 22일 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Master CSS

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

Spec Driven Development

제작자: formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

내 컴퓨터에서 실행★ 440MIT14개월 전 업데이트

설치

Remote Desktop Commander

제작자: desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

클라우드에서 실행★ 211그저께 업데이트

설치

Master CSS

제작자: master-co

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

내 컴퓨터에서 실행오늘 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.

Teach it once. Every agent you use works the way you would, and asks before it acts.

Quick start · One-prompt install · How it works · Works with · The research · Safety

Why

You probably use more than one AI agent. Each one starts from zero. It does not know what you care about, which corners you never cut, or which decisions you always want to make yourself. So you repeat yourself, correct the same mistakes, and hope nothing consequential happens before you look.

Twin Me Up is a small, local, open-source service that gives every agent the same answers to three questions:

How does this person want this kind of work done? Your confirmed guidance, criteria, exceptions and red lines, briefed to the agent at the start of work.
Am I allowed to do this? Explicit grants, scoped to a workflow and a set of actions, with optional expiry. Anything not granted returns ask. Optional hooks enforce that outside the model.
What did I just learn? Your decisions and corrections become candidate lessons. Only you can confirm them.

It is not a chatbot of you, a personality clone or an autonomous replacement for you. The evidence does not support those claims, and the research explains why.

What makes it different


Learning you ratify	Agents propose lessons. Only you confirm, revise, reject or retire them. Every lesson keeps its origin, sources and history.
Authority you grant	Agents act on explicit grants for a workflow and named actions, optionally expiring. Actions in the reserved `twin.` namespace can never be granted to anyone.
Enforcement outside the model	Pre-action hooks for Hermes, Claude Code and pi block or escalate ungranted tool calls. They fail closed.
Evidence, not vibes	Freeze held-out decisions, then test the twin against a generic assistant and a rules-only baseline. Results come with sample-size warnings.
One twin, every agent	One MCP server, a native pi extension, a CLI bridge and function-calling schemas. Thirteen agent systems and frameworks documented, ten verified live.
Yours	Local SQLite with owner-only files, a tamper-evident audit log, portable export, and erasure that removes everything derived from a record. No telemetry.

Compared with what you might use today

	A rules file or system prompt	Built-in agent memory	Twin Me Up
Works across every agent you use	Copied into each one	Within one product	One twin, over MCP
Learns from your corrections	No	Often, automatically	Yes, as proposals
You approve what it learns	You write all of it	Usually after the fact	Always, before it counts
Stops actions you have not allowed	No	No	Yes: grants, `ask` and hooks
Shows whether it actually helps	No	No	Held-out tests against baselines
Where your data lives	Your files	The vendor	Your machine

Quick start

You need Python 3.11 or later and uv (or pipx). macOS and Linux are tested. Windows should work but is untested.

uv tool install twin-me-up        # or: pipx install twin-me-up

twinmeup init # your name and a passphrase, in your own terminal twinmeup connect --list # every supported agent system twinmeup connect claude-code # the exact steps for one of them, with your paths twinmeup doctor # check everything, including a live MCP handshake

twinmeup init asks for your name and a passphrase. The passphrase guards everything only you should do: confirming lessons, granting authority, exporting and erasing. Agents are never given it, and those commands refuse to run without it.

Only need the MCP server? After twinmeup init, any MCP client can start it with uvx twin-me-up. Prefer the latest code? uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up.

Upgrading? Run uv tool upgrade twin-me-up (or pipx upgrade twin-me-up), then twinmeup doctor. The FAQ explains what an upgrade changes for your twin.

Using Claude Desktop? After twinmeup init, download the .mcpb desktop extension from the latest release and open it. One bundle works on macOS, Windows and Linux.

Install with one prompt

Already working inside an agent? Paste this into it.

Copy-paste install prompt

Install Twin Me Up for me and connect it to yourself. Twin Me Up is a local, open-source

work twin: it learns how I make decisions, briefs you at the start of work and tells you when you need my approval. Repository: https://github.com/GitDakky/twin-me-up

Work step by step and show me each command you run.

Install it. Prefer uv: uv tool install twin-me-up If uv is not available, use pipx: pipx install twin-me-up If PyPI cannot be reached, install from GitHub instead: uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up Then check with: twinmeup version

Ask me to run twinmeup init myself, in my own terminal, and wait until I say it is done. It sets my name and a passphrase that only I know. Do not run it for me, do not ask me for the passphrase, and never type a passphrase anywhere.

Run twinmeup connect --list, pick the entry that matches you (or generic), then run twinmeup connect and carry out the steps it prints to register the MCP server and install the skill. If it offers optional enforcement hooks, show me the action map and the hook configuration first, and install them only if I agree.

Run twinmeup doctor and report the result.

If your system needs a new session to load MCP tools, tell me. Otherwise call twin_brief for workflow "general" and summarise what it says.

While you work with my twin:

Call twin_brief at the start of a piece of work.
Call twin_authorise before anything consequential: sending, paying, publishing, deleting or committing on my behalf. If the answer is "ask", prepare a draft, request my approval with twin_request_approval, and act only once twin_approval_status says it is approved.
Give every write a request_id, so a retry never records anything twice.
When I correct you, record it with twin_record_correction.
Never try to confirm lessons, approve requests, grant authority, export or erase. Those are mine, and the twin will refuse you anyway.

The agent installs the package, connects itself and checks the result. The two steps that matter stay with you: choosing the passphrase, and approving any enforcement hooks. The prompt is also in docs/install-prompt.md.

How it works

flowchart LR

you([You]) twin[("Your twin local store")] agent["Any agent"] hook{{"Pre-action hook"}} you -- "confirm lessons grant and approve" --> twin twin -- "candidate lessons to review" --> you agent -- "twin_brief twin_authorise request approval" --> twin agent -- "record decisions and corrections" --> twin agent -. "every governed tool call" .-> hook hook -- "ungranted: block or ask" --> agent hook -- "checks grants" --> twin

The loop

Orient. At the start of work the agent calls twin_brief. It gets your confirmed guidance for the workflow, with boundaries and escalation rules always included, and a list of what it is authorised to do.
Check. Before anything consequential it calls twin_authorise. The answer is allow only when a live grant covers the action. Otherwise it is ask: the agent prepares a draft, requests your approval and waits for your decision.
Learn. When you make a decision or correct the agent, it records the decision or the correction and proposes lessons from it.
Ratify. You review the queue and confirm, revise or reject each lesson. Only confirmed lessons reach future briefs.
Prove. You freeze held-out decisions and test the twin against two baselines before trusting it with more.

Tools your agents get

Tool	What it does
`twin_brief`	Your confirmed guidance and current authority for a workflow. Call it at the start of work.
`twin_authorise`	May I do this now? Returns `allow` with the covering grant, or `ask`.
`twin_request_approval`	Ask you to approve one action. You decide in your own terminal.
`twin_approval_status`	Has the request been approved, declined or not yet decided?
`twin_search`	Find confirmed guidance relevant to a question.
`twin_review_queue`	Unconfirmed lessons to show you for review.
`twin_track_record`	Evidence and stage for a workflow: learning, corrections, evaluations and grants.
`twin_next_questions`	The most valuable unanswered questions about a recorded decision.
`twin_record_decision`	Capture a real decision: situation, options, choice, reasons.
`twin_amend_decision`	Merge your answers to follow-up questions into a recorded decision.
`twin_record_correction`	Record when you edit, override or reject the agent's work.
`twin_propose_lesson`	Propose a lesson. It has no authority until you confirm it.

What only you can do

These commands need your passphrase, so agents cannot run them.

Command	Purpose
`twinmeup init`	Set your name and passphrase
`twinmeup lesson confirm`, `reject`, `revise`, `retire`	Decide what your twin has learned
`twinmeup grant add`, `revoke`	Give or withdraw authority
`twinmeup approvals approve`, `decline`	Decide what agents have asked to do
`twinmeup eval create`, `add-case`, `from-episode`, `freeze`	Build held-out evaluation sets
`twinmeup export`	Write a portable bundle of your twin
`twinmeup erase episode`	Erase a decision and everything derived from it

Approvals

An agent that needs an action it has not been granted asks for it, then waits:

twin_authorise says ask. The agent prepares a draft and calls twin_request_approval with a one-line summary of what an

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

Twin Me Up

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

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

기타 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Master CSS

제작자의 README

Why

What makes it different

Compared with what you might use today

Quick start

Install with one prompt

How it works

The loop

Tools your agents get

What only you can do

Approvals