AICortex

Name: AICortex
Author: IkarusMK

제작자: IkarusMK버전 2.3.4i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.IkarusMK/aicortex

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Self-hosted brain for any LLM: memory, skills, encrypted vault, devices and scheduled jobs.

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: Streamable HTTP
카테고리: 검색 및 AI 기억
입력해야 할 값: STORAGE_ENCRYPTION_KEY, OIDC_CLIENT_SECRET, JWT_SIGNING_KEY

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: STORAGE_ENCRYPTION_KEY, OIDC_CONFIG_URL, OIDC_CLIENT_ID, OIDC_CLIENT_SECRET, BASE_URL, JWT_SIGNING_KEY

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

필요한 것

DockerDocker 설치

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": {
    "aicortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY",
        "-e",
        "OIDC_CONFIG_URL",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_ID",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "BASE_URL",
        "-e",
        "JWT_SIGNING_KEY",
        "ghcr.io/ikarusmk/aicortex:v2.3.4"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY": "your-value",
        "OIDC_CONFIG_URL": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_ID": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "BASE_URL": "your-value",
        "JWT_SIGNING_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add aicortex --env STORAGE_ENCRYPTION_KEY=your-value --env OIDC_CONFIG_URL=your-value --env OIDC_CLIENT_ID=your-value --env OIDC_CLIENT_SECRET=your-value --env BASE_URL=your-value --env JWT_SIGNING_KEY=your-value -- docker run -i --rm -e STORAGE_ENCRYPTION_KEY -e OIDC_CONFIG_URL -e OIDC_CLIENT_ID -e OIDC_CLIENT_SECRET -e BASE_URL -e JWT_SIGNING_KEY ghcr.io/ikarusmk/aicortex:v2.3.4

실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "aicortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY",
        "-e",
        "OIDC_CONFIG_URL",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_ID",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "BASE_URL",
        "-e",
        "JWT_SIGNING_KEY",
        "ghcr.io/ikarusmk/aicortex:v2.3.4"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY": "your-value",
        "OIDC_CONFIG_URL": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_ID": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "BASE_URL": "your-value",
        "JWT_SIGNING_KEY": "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": {
    "aicortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY",
        "-e",
        "OIDC_CONFIG_URL",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_ID",
        "-e",
        "OIDC_CLIENT_SECRET",
        "-e",
        "BASE_URL",
        "-e",
        "JWT_SIGNING_KEY",
        "ghcr.io/ikarusmk/aicortex:v2.3.4"
      ],
      "env": {
        "STORAGE_ENCRYPTION_KEY": "your-value",
        "OIDC_CONFIG_URL": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_ID": "your-value",
        "OIDC_CLIENT_SECRET": "your-value",
        "BASE_URL": "your-value",
        "JWT_SIGNING_KEY": "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

STORAGE_ENCRYPTION_KEY 비밀 필수 env
Fernet key that encrypts the vault and the sign-in store (openssl rand -base64 32 | tr '+/' '-_')
OIDC_CONFIG_URL env
Discovery URL of your own identity provider (sign-in for cloud LLM apps)
OIDC_CLIENT_ID env
Client ID registered at your identity provider
OIDC_CLIENT_SECRET 비밀 env
Client secret registered at your identity provider
BASE_URL env
Public HTTPS URL of this server, e.g. https://agent.example.com
JWT_SIGNING_KEY 비밀 env
Signs the server's own tokens (openssl rand -hex 32)

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 IkarusMK 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 7226개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 98%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7226개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

AICortex, 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: STORAGE_ENCRYPTION_KEY, OIDC_CLIENT_SECRET, JWT_SIGNING_KEY

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(2.3.4)은 어제 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Docker도 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.

A private, self-hosted brain for your LLM — on your own NAS.

In 30 seconds: AICortex is one container on your own hardware that every AI you use connects to.

It remembers who you are, how you work and what you're building — and hands that to Claude, ChatGPT or a local model at the start of every chat, on desktop and phone.
It reaches your stuff — services, devices, mail, calendars, files — with the secrets in an encrypted vault the model never sees.
It keeps your schedule: tell your AI *"tomorrow at 8: summarise yesterday's notes"*. AICortex stores the job and at 8 wakes your Claude (or asks ChatGPT, an API key or a local Ollama) to do it.

Try it in 5 minutes · Run it on your NAS · More screenshots · Connect your AI

AICortex is a self-hosted MCP server that turns your NAS into a personal LLM connector: a persistent "brain" your assistant loads at the start of every session. Any MCP-capable LLM — Claude, ChatGPT, or a fully local model — gains a durable identity and real reach into your own services and devices, while running inside your network. Non-MCP tools (n8n, LangChain, your own scripts) reach the *same* brain through a native REST API with scoped per-user keys — and humans get a built-in admin WebUI at /ui for the vault, skills, users and audit log.

The model stays in its provider's cloud (or runs locally). Your memory, skills and secrets stay on your NAS. The assistant talks to AICortex over an HTTPS connector; the server uses your local credentials internally and never hands them to the model. New capabilities are added as data — a skill, a service config, a secret — with no redeploy.

Highlights

🧠 A brain that travels with you

One short cortex_start call — who you are, how you work, and the current project's notes, open tasks and last session (a few hundred characters; cortex_catalog has the full list)
Self-learning, typed memory with a review queue, so it grows without polluting itself
A skill router — search your skills, load only what's needed, author new ones at runtime
Playbooks — multi-stage work where a person approves each stage's artifact (e.g. Anthropic's AI-native SDLC: intent.md → spec.md → plan.md …), bundled as a template — see docs/playbooks.md
The *same* brain across models, desktop and mobile — one account, one state

🔌 Real reach — every integration is just data

Email (SMTP send + IMAP read), calendars (CalDAV), HTTP services, MQTT & FTP/FTPS devices, WebDAV cloud, SSH/SFTP
IPP printing & eSCL scanning (straight into Paperless-ngx) on LAN multifunction devices
Event-driven: inbound webhooks (POST /hooks/ , secret/HMAC-verified) turn external events into inbox items; outbound webhooks notify
An MCP gateway to use other MCP servers' tools — register any integration with one call, no code, no redeploy

🌐 Beyond MCP — drive it over plain HTTP

A native REST API: every tool as POST /api/v1/tools/ with an auto-generated OpenAPI 3.1 spec — plug AICortex into n8n, LangChain, an OpenAI-compatible client or a shell script, no MCP client required
Per-user API keys: scoped (default-deny), hashed at rest, rate-limited, optional expiry — and a key runs the *same* per-user areas as an OIDC session, never admin by default

🖥 Built-in admin WebUI — no terminal needed

Every signed-in person manages their own notes, scheduled jobs and playbook runs (and approves playbook stages) at `/ui`; admins also get the vault (secret *names* only — values are write-only), skills, users & roles, services & devices editing and the audit log — language-switchable DE/EN
Same SSO as the connector (OIDC + PKCE against *your* IdP, e.g. Pocket ID), CSRF-guarded, fully self-contained (strict CSP, no CDNs, no build step) — served by the same container, no extra service
Every page takes the *same policy path* as the MCP tools, so the browser never gets more than the person's AI
See it in screenshots

👥 Team, autonomy & continuity

A presence-aware multi-agent board: live presence, capability-routed task *pull*, context-preserving handoff
Cross-LLM session handoff — resume exactly where another model or device left off
Cron-as-data scheduling with per-user act-as: a scheduled job runs confined to *its owner's* area, via a short-lived per-job token — never a standing god-token
Runners carry the jobs out — AICortex wakes your Claude (a Claude Code cloud task on your plan) with the due job, or asks your ChatGPT plan, an API key or a local Ollama; each person sets up their own in the WebUI and gives each job its runner, no extra container (how)

🔒 Secure & multi-tenant

Your own OIDC login and roles (admin / user / viewer) — one switch, AUTH_ENFORCE
**Per-user isolation *and* capability areas: private memory + vault per person, plus default-deny** service/skill allow-lists an admin assigns — so not everyone may use every tool
An encrypted secret vault, an SSRF egress guard, and capability checks that fail closed — end-to-end on your hardware, including a local model (Ollama)

How it works

LLM app — any MCP client (desktop / mobile)  ·  one or many agents

│ custom connector / MCP server (HTTPS, from the model's cloud) ▼ Reverse proxy (Zoraxy / Caddy / nginx / Traefik …) │ ▼ AICortex (this container, on your NAS) │ uses local files & secrets ▼ Memory · Skills · HTTP services · MQTT & FTP devices · WebDAV cloud · Workspace files · SSH/SFTP · SMTP + IMAP email · IPP printing · eSCL scanning · MCP gateway · Inbox/Tasks · Sessions · Cron · Secret vault (every outbound call passes the SSRF egress guard)

How AICortex differs

The "LLM brain" space has some great projects — AICortex deliberately sits in a different spot:

[GBrain](https://github.com/garrytan/gbrain) is a *memory engine* — markdown-first, Postgres/PGLite-backed, with a self-wiring knowledge graph and hybrid/vector search. Deep retrieval, one concern.
[CortexPrism](https://cortexprism.io/) is a full *agent operating system* — its own runtime, ~30 LLM providers, a plugin marketplace, sandboxed code execution and multi-user teams. Batteries included, heavyweight.
AICortex is a single, lightweight *MCP connector*: one container that gives any client a persistent brain — memory and skills, devices, sessions, secrets and scheduling — where new integrations are added as data, no redeploy. And unlike most brain projects it isn't MCP-only: the same tools are exposed over a native REST API with an auto-generated OpenAPI spec, so non-MCP clients (n8n, LangChain, a script) plug in too. No database, no graph, no marketplace; you bring your own client.

Rule of thumb: want a dedicated memory/graph engine → GBrain; want a batteries-included agent OS → CortexPrism; want a minimal self-hosted connector that plugs your existing LLM app into your own stuff → AICortex.

Try it in 5 minutes

Just want to look around? Run it on your own computer — no NAS, domain or login needed, only Docker:

echo "STORAGE_ENCRYPTION_KEY=$(openssl rand -base64 32 | tr '+/' '-_')" > aicortex.env

docker run -d --name aicortex -p 127.0.0.1:8787:8787 --env-file aicortex.env \ -e ALLOW_INSECURE=1 -v aicortex-data:/data ghcr.io/ikarusmk/aicortex:latest

Open http://localhost:8787/ui — the WebUI, already signed in as admin.
Connect an AI that runs on the same computer. Claude Code: claude mcp add --transport http aicortex http://localhost:8787/mcp, then ask it to call cortex_start. Other local clients: docs/clients.md. The Claude and ChatGPT apps connect from their provider's cloud, so they need the real setup.
Tell it something about you, or *"tomorrow at 8: summarise yesterday's notes"* — it shows up under Notes and Scheduled jobs. A job runs once you add a runner with an API key (OpenRouter's free models work); waking Claude needs your own login, so that, too, is the real setup.

⚠️ No login in this mode. ALLOW_INSECURE=1 switches authentication off: whoever

reaches the port is admin. Keep the port on 127.0.0.1 as above, keep real secrets

out, and never run it like this on a server. For everyday use, follow the

Quick start with your own login.

Done looking? docker rm -f aicortex && docker volume rm aicortex-data && rm aicortex.env removes it with all its data.

Requirements

A NAS or server running Docker (Compose v2).
A reverse proxy serving the container over public HTTPS (cloud-hosted LLM clients connect from their provider's cloud, so the endpoint must be reachable from the internet; a purely local client can reach it on the LAN).
A domain/subdomain pointing at your proxy.
An MCP-capable client that supports custom connectors / MCP servers (Claude, ChatGPT, or any MCP client).

Quick start

🤖 Installing with an AI coding agent? Point it at

[INSTALL_FOR_AGENTS.md](INSTALL_FOR_AGENTS.md) — it walks the agent through the

whole install and verification, handing the human-only steps (DNS, proxy, OIDC) back

to you.

git clone git@github.com:IkarusMK/AICortex.git

cd AICortex cp .env.example .env # adjust PUID / PGID / HOST_PORT / TZ docker compose up -d --build

The MCP endpoint is served at http:// :8787/mcp.

Prebuilt image (no local build): a multi-arch image is published to GHCR by CI.

In docker-compose.yml, comment out build: ., uncomment

image: ghcr.io/ikarusmk/aicortex:latest, then docker compose pull && docker compose up -d.

Updating from 1.x: pull the new image and restart with the same data/ folder and

.env — there is no migration step. Connected apps stay signed in; memory, skills,

vault, services, tasks, sessions and API keys carry over. What changes is listed in

CHANGELOG.md.

Expose it & add the connector:

Point a subdomain (e.g. agent.example.com) at your reverse proxy.
Proxy that host to http:// :8787 over HTTPS — the upstream is plain HTTP, so do *not* enable "TLS to upstream". If your proxy geo

앞부분만 보여 드려요. 나머지는 저장소에서 읽어 보세요

AICortex

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

검색 및 AI 기억 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Context7

Codebase Memory

Exa

제작자의 README

Highlights

How it works

How AICortex differs

Try it in 5 minutes

Requirements

Quick start