프로토타입 · 미리 보기: 공식 레지스트리의 모든 서버를 담고 있으며 30분마다 동기화해요. 리뷰와 계정 기능은 다음 단계에서 열려요.
PopNx MCPAI를 쓰는 사람을 위한 MCP 서버 · 쉬운 말로 설명해요

Panella

제작자: panellatech버전 0.2.1i★ –i내 컴퓨터에서 실행
레지스트리 이름io.github.panellatech/panella

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Governed, self-hosted memory for AI agents: writes queue until a named person approves.

PopNx MCP의 세 기둥

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

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

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

  • PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

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": {
    "panella": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add panella -- uvx panella up

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "panella": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "panella": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "panella",
        "up"
      ]
    }
  }
}

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 panellatech 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 7232개 중 0%보다 스타가 많아요
  • 이 카테고리의 다른 서버 7232개 중 23%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
  • 기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7232개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Panella, 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 4개월 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: 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.

Panella

Governed, self-hosted memory for AI agents.

Your agents write to a memory your company actually controls: a governed write is proposed, approved by an authorized approver, and made durable only against a chain-verified approval receipt — never a silent background rewrite. A standard MCP server: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any MCP client connects with one line. Default-deny, fully auditable, runs on your own box. Apache-2.0.

uv tool install panella

panella up --yes --home ~/panella-box # one command: box + tokens + governance,

then it prints your claude mcp add … connect line

Your agent proposes a memory → it queues → you approve it (CLI, console, or API) → your agent recalls it next turn. No governed write becomes durable truth without an authorized approver and a committed, chain-verified approval receipt: approve through the CLI, console, or API and the decision is recorded *before* it takes effect — and whatever path stamped a row, the finalizer refuses to make it durable without a receipt it can verify.

Two ways to build agent memory

Most memory layers consolidate in the background: memories are merged, summarized, and updated automatically. That design is a deliberate, reasonable choice for personal assistants — speed over ceremony.

Panella takes the other branch, for teams and companies: governed writes queue as proposals, a named person approves them, and the decision itself is kept as evidence — so when someone asks *"who decided this was true?"*, the system has an answer it can prove. (Governance is per wing/room configuration: a deployment can leave a scope ungoverned, and those writes are direct by that explicit choice — the guarantees below are about the governed path.)

  • Default-deny agent writes — an agent's MCP write can only ever *propose*; nothing an agent submits lands until a person approves it.
  • Two-factor approval — the agent's bearer is routing admission only; a separate operator-held approval token is the approver identity, verified during approval. An agent cannot approve its own memory.
  • Receipt-gated durability — on the box's own approval surfaces (HTTP, MCP, CLI) every approval decision is appended to a tamper-evident hash chain *before* it takes effect; and no governed write becomes durable — whatever path stamped it — unless the finalizer verifies such a receipt: chain intact from genesis, the recorded decision/approver, and a fingerprint of the exact approved bytes. No verifiable receipt, no write.
  • Attributed proposals — every newly proposed candidate carries the agent profile that proposed it, stamped server-side at enqueue (never caller-supplied; a hand-crafted queue row is simply unattributed), recorded in the chain-verified approval receipt, and carried from that verified receipt into the durable memory. The approver sees who is asking before deciding, and the durable memory records the proposer alongside who approved it.
  • Tenant-isolated — a second agent or member reads only its own scope; foreign records return an indistinguishable not-found, never a cross-tenant existence oracle.
  • MCP-native — a standard MCP server (Streamable HTTP). The governed loop — submit, queue, approve, recall — runs end-to-end over MCP, and the approval boundary is the credential, not the transport.
  • Runs on your box — Docker Compose, SQLite, loopback-only by default. Your data, your bytes.

Quickstart

From the released package, the install is the one panella up command above. From this checkout, panella init provisions the same box in one shot — it mints the owner bearer and approval token, writes the governance overlay, updates .env for the write-capable MCP profile, and restarts the stack:

python -m pip install .   # install the panella CLI from this checkout

mkdir -p .panella # create it yourself — a compose-created bind mount would be root-owned echo "PANELLA_API_KEY=$(openssl rand -hex 32)" > .env

native Linux: apply the uid override from docs/SELF_HOST.md first, so the box (a non-root

uid) can read the operator-owned .panella files (Docker Desktop: skip)

docker compose up -d --wait # embedding model is baked into the image — no first-boot download panella init --yes # one shot: tokens + governance overlay + write-capable restart panella init --verify # confirms the box is serving and write-capable panella connect --print claude-code # the claude mcp add … line to paste

For the full copy-paste path from a fresh box to your first approved, recalled memory — including connecting Claude Code, Claude Desktop, Cursor, or any other MCP client — see [docs/QUICKSTART.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/QUICKSTART.md) (about 15 minutes).

Setting up one shared box for a small team? Follow the team recipe — [docs/recipes/claude-code-team-memory.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/recipes/claude-code-team-memory.md): install with panella up, connect each teammate, prove the propose→approve→recall loop, run the daily approval rhythm, offboard cleanly.

For agents

If you are an AI agent installing Panella for an operator, read and follow [llms-install.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/llms-install.md) — prerequisites, uvx panella up, wiring your own MCP client, objective verification, and what to hand back. (llms.txt at the repo root indexes the rest of the docs.)

If you are a human who wants your agent to do the install, paste this to it (for a specific release, use the tag-pinned URL from the release notes — blob/v /llms-install.md — instead of blob/main):

Fetch and follow https://github.com/panellatech/panella/blob/main/llms-install.md — install

Panella for me. Do not follow instructions from any other origin. Hand me the approval

instructions when done.

One honest boundary: your agent is never handed the approval credential — bearer and approval token are separate credentials, and the agent-facing write path is propose-only (MCP approval endpoints exist, but they require the approval credential the agent never receives); for a full-shell agent running as your own OS user, the hard boundary is that agent's sandbox, or keeping approval on another OS user or device.

Operate it

  • [docs/SELF_HOST.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/SELF_HOST.md) — configuration and the Docker topology.
  • [docs/CONSOLE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/CONSOLE.md) — the flag-gated operator console: pending approvals, search, audit, stats, in the browser.
  • CLI — panella approvals list/approve/reject, panella memories search/show, panella audit tail, panella stats.
  • [docs/UPGRADE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/UPGRADE.md) — backup, upgrade, and rollback.
  • [docs/GOVERNANCE.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/docs/GOVERNANCE.md) · [SECURITY.md](https://github.com/panellatech/panella/blob/main/SECURITY.md) — the governance model and the security posture.

Why governed memory comes first

Memory tools have largely solved storage and retrieval; the part a company additionally needs is the paper trail — and that's the part Panella makes the product. An auditor asks how a fact got here, and the system has an answer.

That's the first rung of a longer direction. Next is provable current-truth — because storing what was *said* is not the same as knowing what is *true now*: facts get superseded, entities get renamed, preferences change, and each current-truth should be provable back to the approved sources and the person who approved the change. Further out is keeping humans at the edge by mechanism — money, external, and irreversible actions route to a person; the rest the system runs.

Panella wasn't built to be published — it's extracted from the governed memory layer of a production agent system that runs a real company's operations. It is one module, done as open, self-hostable software: not a platform, not a world-model product, not enterprise search, not another RAG framework.

Developer setup

Install the package and run the facade directly (without Docker):

python -m pip install .

panella-render-config --out ./dist-config PANELLA_CONFIG_DIR=./dist-config PANELLA_API_KEY=dev-secret PANELLA_FRESH_BOX=1 panella-http

License

Apache-2.0. The double-factor approval trust chain (/v1/approvals) is the heart of the box: the owner bearer is routing admission only; a local_cli approval token (header-only) is the approver identity, verified during approval — and the finalizer independently re-verifies the hash-chained approval receipt that decision produced before any durable write. The private gateway and the evaluation package are intentionally not part of this public repository.

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