ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Nucleus

โดย eidetic-worksรุ่น 1.17.1i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.eidetic-works/nucleus

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Persistent memory for AI agents — shared .brain across Claude Code, Cursor & Codex

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://relay.nucleusos.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "nucleus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nucleus-mcp"
      ],
      "env": {
        "NUCLEUS_BRAIN_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http nucleus https://relay.nucleusos.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add nucleus --env NUCLEUS_BRAIN_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx nucleus-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "nucleus": {
      "url": "https://relay.nucleusos.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "nucleus": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nucleus-mcp"
      ],
      "env": {
        "NUCLEUS_BRAIN_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "nucleus": {
      "type": "http",
      "url": "https://relay.nucleusos.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "nucleus": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nucleus-mcp"
      ],
      "env": {
        "NUCLEUS_BRAIN_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://relay.nucleusos.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • NUCLEUS_BRAIN_PATH env
    Path to .brain/ directory (defaults to .brain in current directory)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • nucleus_governance

    Governance, Hypervisor & security tools for the Nucleus Agent OS. Actions: auto_fix_loop - Auto-fix loop: Verify->Diagnose->Fix->Verify (3 retries). params: {file_path, verification_command} lock - [HYPERVISOR] Lock a file/dir immutable (chflags uchg). params: {path} unlock - [HY

  • nucleus_features

    Feature tracking, proof generation & MCP server mounting. Actions: add - Add a feature. params: {product, name, description, source, version, how_to_test, expected_result, status?, tags?} list - List features. params: {product?, status?, tag?} get - Get feature by ID. params: {fe

  • nucleus_sessions

    Session management, events, state & checkpoint tools. Actions: save - Save session for later. params: {context, active_task?, pending_decisions?, breadcrumbs?, next_steps?} resume - Resume a saved session. params: {session_id?} list - List all saved sessions check_recent - Check

  • nucleus_tasks

    Task management, depth tracking & ADHD context-switch tools. Actions: list - List tasks. params: {status?, priority?, skill?, claimed_by?, required_role?} get_next - Get highest-priority unblocked task. params: {skills, required_role?} claim - Atomically claim a task. params: {ta

  • nucleus_sync

    Sync, artifact, trigger & deploy management for multi-agent coordination. Actions: identify_agent - Register agent identity. params: {role, provider, session_id} (per ADR-0005 §D1) OR legacy {agent_id, environment, role?} (coerced per §D5 until end of Cycle C+2) sync_status - Che

  • nucleus_next_message

    Get the next unread relay message. One call — returns full message body and auto-acks. Long-poll (60s timeout). This is the agent's idle loop. Call it, get a message or None, act or re-call. No separate inbox + ack dance. The agent's loop: 1. nucleus_next_message() → blocks up to

  • nucleus_relay_subscribe

    Long-poll subscription that pushes ctx.info() on each new inbox file. Replaces bash polling daemons (watch-relay-*.sh) with server-initiated push. Call once at session start (e.g. via SessionStart hook). Server holds the subscription, watches the calling agent's role-specific inb

  • nucleus_ccr_arm

    One-shot convenience: resolve canonical inbox + arm long-poll subscription. Per PR #2 (CCR server-side auto-arm) — IDE-agnostic relay-arrival arming. This is the RECOMMENDED entry point for SessionStart auto-arming across all MCP clients (Claude Code, Antigravity, Cursor, Windsur

  • nucleus_wakeup_wait

    Quick scan for a PENDING task. Returns the task directly if one is available, or None if no task is ready within the timeout. Default timeout is 5s (non-blocking). The agent should NOT loop on this — tasks arrive via relay push. This is a fallback for when the agent wants to chec

  • nucleus_orchestration

    Satellite view, commitments, loops, patterns & metrics. Actions: satellite - Unified satellite view. params: {detail_level?} scan_commitments - Scan artifacts for new commitments archive_stale - Auto-archive commitments older than 30 days export - Export brain to zip list_commitm

  • nucleus_telemetry

    LLM tiers, telemetry, PEFS notifications & protocol tools. Actions: set_llm_tier - Set default LLM tier. params: {tier} get_llm_status - Get LLM tier configuration record_interaction - Record user interaction timestamp value_ratio - Get Value Ratio metric check_kill_switch - Chec

  • nucleus_slots

    Orchestration slots, sprints & mission management. Actions: orchestrate - THE GOD COMMAND. params: {slot_id?, model?, alias?, mode?} slot_complete - Mark task complete. params: {slot_id, task_id, outcome?, notes?} slot_exhaust - Mark slot exhausted. params: {slot_id, reset_hours?

  • nucleus_infra

    Infrastructure: file changes, cloud, marketing & strategy tools. Actions: file_changes - Get pending file change events gcloud_status - Check GCloud auth status gcloud_services - List Cloud Run services. params: {project?, region?} list_services - List Render.com services scan_ma

  • nucleus_agents

    Agent spawning, critic, swarm, memory, ingestion & dashboard tools. Actions: spawn_agent - Spawn Ephemeral Agent. params: {intent, execute_now?, persona?, confirm?}. HITL: requires confirm=true. apply_critique - Apply critique fixes. params: {review_path} orchestrate_swarm - Star

  • nucleus_federation

    Federation management for multi-brain coordination. Actions: status - Get comprehensive federation status join - Join a federation via seed peer. params: {seed_peer} leave - Leave the federation gracefully peers - List all federation peers with details sync - Force immediate sync

  • nucleus_engrams

    Engrams, health, observability, DSoR & tier system tools. Actions: health - Get system health status version - Get Nucleus version info export_schema - Export MCP toolset as JSON Schema performance_metrics - Get perf metrics. params: {export_to_file?} prometheus_metrics - Get Pro

  • nucleus_relay

    Relay-substrate facade — post / read / ack / status. Actions: post - Send a relay envelope. params: {to, subject, body, sender?, priority?, in_reply_to?, context?, id?, from_session_id?} sender? auto-fills from your session role when omitted. to accepts short role aliases: main,

  • nucleus_route

    W5 tier routing — route a prompt to the optimal model tier. Actions: route - Route a prompt to cheapest capable model. params: {prompt, complexity?, context?, estimated_output_tokens?} complexity ∈ 'routine' | 'complex' | 'sovereign' (default 'routine') Returns: provider, model,

  • nucleus_audit

    W8 Team-tier tamper-evident audit log (SHA-256 hash chain). Actions: log_event - Append an audit event to the chain. params: {event_type, actor, resource, outcome, metadata?, team_id?, ts?} query - Single-tenant query. Rejects team_id='*'. params: {team_id, since?, until?, actor?

  • nucleus_delegate

    Hand a coding or review task to a cross-vendor lane — a cheap, non-Claude agent that does the work for you. Use this INSTEAD OF shelling out to any CLI: it picks the vendor, injects the correct per-vendor permission flags, captures all output synchronously, and reports a real sta

  • nucleus_lane_init

    Set up an autonomous task-execution loop in a git repo. WHEN TO USE: you have a list of tasks (bugs, features, tests) you want executed automatically without manual prompting — the lane runs watcher/executor/secretary daemons that claim tasks, invoke an LLM to implement them, and

  • nucleus_lane_start

    Start autonomous lane daemons (watcher + executor + secretary) in background. WHEN TO USE: after nucleus_lane_init and SPEC.md is written — this launches the loop that autonomously claims and executes tasks. The executor invokes an LLM CLI (devin/agy) per task; the secretary inde

  • nucleus_lane_stop

    Stop all running lane daemons. WHEN TO USE: when all tasks are CONFIRMED or you want to pause autonomous execution.

  • nucleus_lane_status

    Check lane status: task counts (PENDING/IN_PROGRESS/DONE/CONFIRMED), daemon health, spec verification. WHEN TO USE: after starting a lane to monitor progress, or before starting to check if a lane is already running.

  • nucleus_lane_feedback

    Report friction/bugs/enhancements to the nucleus team. WHEN TO USE: when the lane misbehaves, a task fails unexpectedly, the SPEC.md format is confusing, or you have an improvement idea. Creates a GitHub issue on the public nucleus-mcp repo (cross-machine visible) AND stores loca

  • nucleus_plan_execute

    Execute a plan file autonomously. WHEN TO USE: you have a plan file (.brain/plans/*.md) you want executed autonomously — parses the plan, creates tasks, starts a mission with budget/time limits. Chains import_plan_as_tasks() then _brain_start_mission_impl() and returns the missio

  • nucleus_plan_import

    Import a plan file as PENDING tasks without starting a mission. WHEN TO USE: you have a plan file (.brain/plans/*.md) you want loaded into the task store so the executor daemon / sprint mission can pick the tasks up later — but you don't want to start a mission right now.

  • nucleus_plan_list

    List available plan files in .brain/plans with task counts. WHEN TO USE: you want to discover which plan files exist and how many tasks each contains before importing or executing one. Returns: JSON string: a list of dicts each with ``{"name", "path", "size_bytes", "task_count",

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub eidetic-works ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 583 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 28 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 87% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Nucleus ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.17.1) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

.brain — the portable decision log

The portable decision log your AI tools all read. One MCP server. Any AI tool. Plain files.

Every AI coding session starts by re-explaining context the last session already knew. .brain is a folder in your repo that Claude Code, Cursor, and Codex all read via one MCP server. Decisions, policies, plans — written once, remembered across every session and every tool.

MIT licensed. File-based (plain JSON + markdown). No embeddings. No vendor lock-in.


Also included: nucleus-rabbithole

nucleus-mcp ships a second, fully independent tool: nucleus-rabbithole, a rabbit-hole depth tracker for focus-prone developers.

It gives your AI a push/pop depth stack, a context-switch thrash detector, an open-loop externaliser, and a weekly review — all backed by local SQLite, no network, no daemon.

# Already installed with nucleus-mcp — just run:

nucleus-rabbithole

Claude Code .mcp.json snippet:

{

"mcpServers": { "nucleus-rabbithole": { "command": "nucleus-rabbithole", "args": [] } } }

Full documentation: docs/RABBITHOLE.md — also installed with the package, at /mcp_server_nucleus/docs/RABBITHOLE.md.


Three Frontiers

The core loop that makes AI reliability compound over time:

  GROUND              ALIGN               COMPOUND

────── ───── ──────── Machine verifies Human corrects System learns

AI writes code → You fix a mistake → Delta recorded GROUND checks → Verdict stored → DPO pair created Receipt logged → Event emitted → Training data grows │ │ │ └───────────────────┴────────────────────┘ Reliability improves

GROUND — 5-tier execution verification. Syntax, imports, tests, runtime. Goes outside the formal system to check the AI's work.

ALIGN — One-call corrections. nucleus review records a verdict against a prior decision, which becomes a training pair and an event.

COMPOUND — Deltas measure the gap between intent and reality. Recurring patterns become strategy. Negative deltas become training signal.

Every tool response shows frontier health:

[frontiers: GROUND 42 | ALIGN 12 | COMPOUND 28]

Quick Start

Hosted access is not currently available. The remote MCP endpoint is withdrawn pending an access-control review. Use the local install below.

Local install (Cursor, Windsurf, Claude Desktop):

pip install nucleus-mcp

nucleus init --recipe founder

Two commands. Nucleus is running. nucleus init seeds .brain/, writes a project-local .mcp.json, and offers to configure every AI client you have installed. Say yes, then restart the client.

nucleus build additionally needs a coding-agent CLI on PATH — any one of claude (npm i -g @anthropic-ai/claude-code), devin, or agy, already authenticated (claude/devin/agy login once, separately). Without one, build stops at the plan stage. If build reports status='error' without a clear cause, the vendor CLI's own error (e.g. an expired login) lands in .brain/relay/cross_vendor/*.json — check the newest file there.


What It Does

30 MCP tools across 16 facades, exposing 210 actions, plus 19 brain:// resources and 8 prompts. Regenerate these with python3 tools_audit/count_surface.py rather than editing them by hand — three hand-maintained copies of this number had drifted apart before that script existed.

  • GROUND — Execution verification (5 tiers: diff, syntax, imports, tests, runtime)
  • ALIGN — Human corrections (verdict + delta + DPO + event in one call)
  • Memory — Engrams that persist across sessions. Write once, recall forever.
  • Sessions — Save context, resume later. Session arc shows your last 3 sessions.
  • Tasks — Priority queue with escalation, HITL gates, and heartbeat monitoring.
  • Governance — Kill switch, compliance configs (EU DORA, MAS TRM, SOC2), audit trails.
  • Orchestration — Agent slots, multi-brain sync, task dispatch.
  • Archive — Training pipeline (SFT + DPO), delta tracking, frontier health dashboard.

Benchmark: decision-retention-evals — does your AI agent remember why the code is the way it is? (ask on Discord for the current mirror)


Nucleus Pro

Everything above is free (MIT). Nucleus Pro adds verifiable governance:

nucleus trial                              # 14-day free trial

nucleus compliance-check # Score your AI governance nucleus audit-report --format html -o report.html # Audit report

$19/month or $149/year — nucleusos.dev/pricing

FreePro
30 tools, 19 resources, 8 promptsYesYes
Persistent memoryYesYes
Governance & HITLYesYes
Audit trails (DSoR)YesYes
Signed audit reports-not yet shipped
Compliance exportsScore onlyFull PDF/HTML
Priority issues-Yes

Install

pip install nucleus-mcp      # or:  uvx nucleus-mcp  ·  pipx install nucleus-mcp

nucleus init # seeds .brain/, then offers to configure your AI clients

Requires Python ≥3.10; on 3.14 some dependencies (e.g. watchdog) build from source — 3.11–3.13 install wheels cleanly. init writes whichever nucleus binary it resolves first on PATH into the config it generates — with a stale global install alongside a venv, pipx/uvx or which nucleus keeps the right one.

nucleus init always does three things: seeds .brain/, writes a project-local .mcp.json that Claude Code reads in that folder, and runs a memory write-and-recall self-test so you can see it working before you trust it.

In an interactive terminal it then asks whether to configure your other AI clients. Answer yes and it writes the nucleus entry into every one it finds installed — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Antigravity, Devin — backing up each file it touches. It tells you how many it configured, and says so plainly when that number is zero rather than leaving you to wonder.

Run with --no-wizard, or in a script where there is no terminal to ask, and it seeds the brain and the project-local config only. Use nucleus setup for the client configuration in that case.

Then restart your AI client. To verify: your client's tool list now shows nucleus_* tools, or run nucleus doctor.

An existing nucleus entry is never touched unless you pass --force. For most clients a .json.bak copy is written before the edit. Claude Code's ~/.claude.json is handled differently and deliberately: nucleus writes a temp file and swaps it in atomically, so a failed write leaves the original exactly as it was, and no .bak is left lying beside it. A client that is installed but has never had an MCP config gets one created; a client you do not have is left alone entirely, and ~/.claude.json is never invented if it is missing. Already have a .brain? Run nucleus setup to configure clients without re-seeding it, with --dry-run to preview the exact changes first.

Claude Desktop — one-click bundle

A one-click `nucleus.mcpb` bundle for Claude Desktop is built via bash scripts/build_mcpb.sh (it will be attached to releases once the release workflow ships it). Opening the bundle with Claude Desktop uses Claude's built-in uv runtime to fetch and run nucleus-mcp — no Python setup required.

Hosted / no-install access

Currently unavailable. The remote MCP endpoint is withdrawn pending an access-control review; use a local install.

Manual config (fallback)

If a client isn't auto-detected, run nucleus setup --dry-run to print every location nucleus looks in and the exact mcpServers block it would write, then paste that block into your client's config yourself. nucleus setup --create writes a Claude Code config even when nothing is detected. The full manual walkthrough lives in docs/QUICK_START.md, which ships with the package at /mcp_server_nucleus/docs/QUICK_START.md.

Path Discovery

Nucleus finds your .brain automatically:

  1. NUCLEUS_BRAIN_PATH environment variable (explicit)
  2. Walk up from CWD looking for .brain/ directory
  3. Fall back to $HOME/.nucleus/brain

This lookup order applies to the running server. nucleus init instead seeds .brain/ in the directory you run it in (or the path argument) — set NUCLEUS_BRAIN_PATH afterwards if you want the server to find a brain placed somewhere else.


CLI

Nucleus has a full CLI alongside the MCP tools. Auto-detects TTY (table output) vs pipe (JSON).

# Memory

nucleus engram write my_key "insight here" --context Decision --intensity 7 nucleus engram search "compliance" nucleus engram query --context Strategy --limit 10

Tasks

nucleus task list --status READY nucleus task add "Ship the feature" --priority 1

Sessions

nucleus session save "Working on auth refactor" nucleus session resume

Health

nucleus status --health nucleus sovereign

Compliance

nucleus comply --jurisdiction eu-dora nucleus audit-report --format html -o report.html

Chat (multi-provider: Gemini, Anthropic, Groq)

nucleus chat

Pipe-friendly:

nucleus engram search "test" | jq '.key'

nucleus task list --format tsv | cut -f1,3


Compliance

One-command configuration for regulatory frameworks:

nucleus comply --jurisdiction eu-dora       # EU DORA

nucleus comply --jurisdiction sg-mas-trm # Singapore MAS TRM nucleus comply --jurisdiction us-soc2 # US SOC2

JurisdictionRetentionHITL OpsKill Switch
eu-dora7 years5 typesRequired
sg-mas-trm5 years5 typesRequired
us-soc21 year3 typesOptional
global-default90 days2 typesOptional

Telemetry

Nucleus collects anonymous, aggregate usage statistics (command name, duration, error type, versions, OS). No engram content, no file paths, no prompts, no API keys, no PII — ever.

nucleus config --no-telemetry

or: NUCLEUS_ANON_TELEMETRY=false

See TELEMETRY.md for details.


Contributing

  • Bug? Email hello@nucleusos.dev or report it on Discord
  • Feature idea? Bring it to Discord
  • Code? See CONTRIBUTING.md
  • Chat? Discord

License

MIT © 2026 | hello@nucleusos.dev

Companion repositories (optional)

Some deployments keep companion scripts in a repo next to this one. Point nucleus at them with either:

export NUCLEUS_SIBLING_REPOS="$HOME/repo-a:$HOME/repo-b"     # os.pathsep-separated

or, one path per line:

printf '%s\n' "$HOME/repo-a" "$HOME/repo-b" > ~/.config/nucleus/siblings

With neither set, nucleus searches only its own repo — no assumptions are made about the host. A job whose script cannot be found fails with an error naming every location tried.

Pri

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx