Telys — on-device memory

Name: Telys — on-device memory
Author: thyn-ai

제작자: thyn-ai버전 0.1.14i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.thyn-ai/telys

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Private on-device memory & retrieval for AI assistants — offline vector + lexical search.

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: 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?

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": {
    "telys": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "telys",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add telys -- uvx telys mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

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

{
  "mcpServers": {
    "telys": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "telys",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "telys": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "telys",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 thyn-ai 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 7249개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 7249개 중 75%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 7249개 중 100%와 같거나 더 좋아요

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

자주 묻는 질문

Telys — on-device 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?

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(0.1.14)은 12일 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★ 64,224MIT오늘 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★ 5,213MIT지난달 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.

telys

Public SDK for Telys — embedded, on-device memory & retrieval. In-process, zero cloud roundtrips at query time.

This package contains the complete developer-facing surface: the Telys/Collection facades, query/filter types, the EmbeddingProvider interface, the Tuner/TuningPlan interfaces, the full MCP server (telys/mcp.py — 19 tools, protocol 2025-06-18, stdio), a runtime loader, and the telys CLI. The numerical kernel (libame_kernel) the tools drive is a separately distributed, signed on-device runtime fetched by telys login (free community license) — the same arrangement as MCP servers that front hosted or signed-binary backends.

Install

As a CLI (recommended — isolated env, on your PATH, not pinned to one Python):

pipx install telys

telys login # sign in → free device license + signed runtime; fully offline thereafter

As a library (to import telys in your own project):

python -m venv .venv && . .venv/bin/activate

pip install telys

Plain pip install --user telys works too, but pip may warn that its user-scripts dir isn't on your

PATH (a macOS --user quirk) — pipx avoids that entirely. Runtime platforms: **macOS arm64, Linux

x86_64/arm64 (Windows: run under WSL2**).

from telys import Telys

db = Telys("./memory") col = db.create_collection("docs", dim=768, partition_by="tenant_id") # dim is arbitrary — 384/768/1024/1536/3072… col.add(vectors, ids=ids, metadata=metadata) # bring your own vectors (embedding-agnostic, any dimension) hits = col.search(qvec, where={"tenant_id": "acme"}, top_k=10, explain=True)

The runtime is required for execution; the embedder is optional — col.add(vectors, …) and col.add_texts(…) both need the runtime, but only *_texts needs an embedder (bring your own via telys.embedding.CallableEmbedder, or use the on-device bigram embedder).

For local development, install the runtime as a package instead of via the CLI:

pip install "telys[runtime]"   # or: pip install telys-runtime

MCP server

telys mcp runs Telys as a Model Context Protocol server over stdio, exposing 19 tools — the full memory surface (CRUD, filtered queries, lexical search, compaction / IVF / tuning, plus a repo auto-indexer) — to any MCP client (Claude Desktop/Code, Cursor, Codex, Qwen Code, …). Everything is local and offline. Introspection (initialize/tools/list) needs no credentials; executing memory tools requires the one-time free telys login (device authorization, free community plan) — fully offline thereafter, no API key in the client config.

pipx install telys

telys login # free device license + signed on-device runtime telys runtime verify # confirm the runtime the tools drive is present telys mcp # serve JSON-RPC 2.0 (protocol 2025-06-18) on stdin/stdout

You rarely start it by hand — telys mcp install writes the server entry into your clients — or add this block to a client's MCP config yourself:

"mcpServers": { "telys": { "command": "telys", "args": ["mcp"] } } }

Registry: io.github.thyn-ai/telys on the Official MCP Registry. Server source: packages/telys-sdk/telys/mcp.py. MCP docs: docs.telys.ai/mcp.

Tool	What it does	Required arguments
`telys_search`	Semantic + lexical search over a memory collection	`collection`, `query`
`telys_add`	Add text documents (collection auto-created if absent)	`collection`, `texts`
`telys_create_collection`	Create a collection (fix name + partition key up front)	`name`
`telys_list_collections`	List saved collections in the active store	—
`telys_stats`	Row counts and index state for one collection	`collection`
`telys_upsert`	Add-or-replace rows by id (the idempotent write)	`collection`, `texts`, `ids`
`telys_update`	Re-embed/replace EXISTING ids (strict: ids required)	`collection`, `texts`, `ids`
`telys_delete`	Tombstone rows by id	`collection`, `ids`
`telys_ids`	List live external ids, optionally `where`-scoped	`collection`
`telys_count`	Live row count, optionally `where`-scoped	`collection`
`telys_get`	Exact row lookup by id (re-reads repo source slices)	`collection`, `ids`
`telys_search_lexical`	On-device BM25 keyword search	`collection`, `query`
`telys_compact`	Flush tombstones, merge delta into the base layout	`collection`
`telys_build_ivf`	Build per-partition IVF indexes (recall-floor calibrated)	`collection`
`telys_build_lexical`	Fit the BM25 lexical index	`collection`
`telys_tune`	Produce (and optionally apply) a TuningPlan	`collection`
`telys_index_repo`	Walk + chunk + ingest a repo, incrementally refreshed	—
`telys_repo_search`	Search the auto-indexed repo (re-indexes first, always fresh)	`query`
`telys_workspace_info`	Report the configured workspace, repo_id and file count	—

Every tool ships a rich description (what it does, when to use it, parameters with defaults, failure modes) and static MCP annotations (readOnlyHint / destructiveHint / idempotentHint / openWorldHint) — openWorldHint: false throughout: the server makes no network calls. Listing the tools needs no credentials and no runtime: initialize + tools/list answer from the static tool registry; only actual tool calls load the signed runtime lazily.

Documentation

Full documentation lives at [docs.telys.ai](https://docs.telys.ai):

Quickstart: your first collection
Working with data — add, upsert, search, filter, snapshot
Embeddings — built-in lexical + bring-your-own via CallableEmbedder
CLI reference · MCP integration · Self-hosting
SDK API index

Telys — on-device memory

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

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

telys

Install

MCP server

Documentation

Links