Directory

Name: Directory
Author: Patheras

作者：Patheras版本 1.0.0i★ –i在云端运行

注册名称com.anots/directory

安装

概览

作者提供的说明（英文原文）

Discover and query every business on ANOTS — search, ask, or find-and-ask over MCP.

PopNx MCP 的三大支柱

这三项永远不会合并成一个分数：意见、测量和人气是不同的东西。

用户评价i暂无评价评价功能将在后续阶段与账户功能一起开放
我们的基础检查i1 项中通过 1 项依据公开信息检查；尚未扫描代码
使用情况i尚未统计★ –

它能帮你做什么

我们还没有为它写通俗的介绍。下面是我们从注册中心读取到的事实。

连接方式: 在云端运行
传输方式: Streamable HTTP
分类: 搜索与 AI 记忆

安装

选择你使用的 AI 应用，然后复制设置。

安装之前

基础检查：1 项中通过 1 项
在作者的服务器上运行：你向它提出的内容会经过他们的服务器。
注册中心没有列出需要填写的密钥。

你需要

在云端运行无需安装任何东西，通过互联网连接

你用的是哪个应用？

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

在上方选择你的应用。我们会记住它，下次按钮会显示“安装到 …”。

适用于网页版、桌面版和手机版 Claude：

打开 Settings → Connectors
点击 Add custom connector
粘贴下面的地址，然后点击 Add
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.anots.com/mcp

在终端中运行这条命令

claude mcp add --transport http directory https://api.anots.com/mcp

在 Cursor 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .cursor/mcp.json，或 ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "directory": {
      "url": "https://api.anots.com/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

在 VS Code 中打开

或者自己复制设置

粘贴到项目中的 .vscode/mcp.json

{
  "servers": {
    "directory": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.anots.com/mcp"
    }
  }
}

浏览器会先询问是否打开应用，然后应用会显示设置并请你确认。密钥的值会留空，由你自己填写。

ChatGPT 只能连接互联网上的服务器：

打开网页版 ChatGPT → Settings → Connectors (Apps)
点击 Create 或 Add（部分套餐需要先在 Advanced 中开启 Developer mode）
粘贴下面的地址，起个名字，然后保存
如果要求登录，请登录作者的服务

https://api.anots.com/mcp

菜单名称可能因套餐和版本不同而略有差异。

你的选择通过 Cookie 保存在这台设备上，无需账户。

这些设置是根据作者在注册中心的条目生成的。如果 README 的写法不同，请以 README 为准。

它能做什么

我们还没有读取这个服务器的工具列表；我们会轮流检查各个端点。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息；我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月6日

✓ 通过
作者与仓库一致
注册名称已通过域名 anots.com 验证（注册中心会核实域名所有权）
… 尚未检查
仍在维护
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
有许可证
我们还没有从 GitHub 读取这个仓库
… 尚未检查
端点有响应
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
使用 OAuth 登录
尚未检查；我们会轮流检查各个端点
… 尚未检查
工具描述中没有隐藏指令
尚未检查；我们会在检查端点时读取工具列表

与“搜索与 AI 记忆”中的其他服务器比较i

星标数多于此分类中其他 7240 个服务器的 0%
发布到注册中心的时间比此分类中其他 7240 个服务器的 17% 更新
基础检查结果等于或优于此分类中其他 7240 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时，星标数才计入。

常见问题

Directory 安全吗？

它在 1 项适用的基础检查中通过了 1 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前，请先看看这个服务器要求哪些权限，并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码？

注册中心没有列出必需的密钥，不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端？

它在作者的云端运行。通过互联网连接，无需安装，但你发送的内容会经过作者的服务器。

它还在维护吗？

GitHub 仓库最后更新于–，最新版本（1.0.0）于5个月前进入注册中心。

哪些应用可以使用它？

支持 MCP 的应用，例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。它通过 URL 连接，所以接受远程 MCP 服务器的应用也可以使用，例如开启开发者模式的 ChatGPT。

有什么可以替代它？

同一分类中有：Context7, Codebase Memory, Exa

替代选择

同一分类中其他作者的服务器，按星标数排序。

如何看卡片：★ GitHub 星标i三大支柱：评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

Context7

作者：upstash

Up-to-date docs for AI agents

电脑或云端★ 64,224MIT3天前更新

安装

Codebase Memory

作者：DeusData

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

在你的电脑上运行★ 48,148MIT20天前更新

安装

Exa

作者：exa-labs

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

在云端运行★ 5,213MIT44天前更新

安装

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

TCAM Memory System

Resilient 4-Layer Memory Architecture for TCAM v1.4 (Triadic Cognitive Augmentation Model)

Overview

The TCAM Memory System implements a fault-tolerant memory architecture where each layer operates independently, ensuring that system failures in one layer do not cascade to others. Memory operations are handled by a dedicated Memory Service running on Qwen 3.5 9B (local LLM).

Architecture

Four Independent Layers

L1: Chronicle - Immutable historical record (file system, markdown)
L2: Active Stream - Volatile working memory (Cloud LLM context + Redis)
L3: Hive Mind - Semantic memory (Qdrant vector DB + Mem0)
L4: Agent Codex - Personal knowledge base (file system, markdown)

Memory Service

Dedicated process running on Qwen 3.5 9B for:

Truth extraction from dialogue
Chronicle inscription
Hive Mind indexing
Agent Codex updates
Sleeping cycle orchestration

Technology Stack

TypeScript/Node.js - Core implementation
Qwen 3.5 9B - Local LLM for memory operations
Mem0 - Automatic fact extraction
Qdrant - Vector database for semantic search
Redis - Fast state persistence (LangGraph checkpointer)
LangGraph - Multi-agent orchestration
Jest - Testing framework
fast-check - Property-based testing

Project Structure

├── src/ # Source code ├── tests/ # Test files ├── data/ # Chronicle storage ├── codex/ # Agent Codex (L4) ├── docs/ # Documentation └── .kiro/specs/ # Specification documents

Getting Started

Prerequisites

Node.js 18+
Ollama (for Qwen 3.5 9B)
Docker (for Qdrant and Redis)

Installation

# Install dependencies

npm install --legacy-peer-deps

Pull Qwen 3.5 9B model

ollama pull qwen2.5:9b-instruct-q4_K_M

Pull embedding model

ollama pull nomic-embed-text

Start Qdrant (using setup script)

Windows PowerShell:

.\scripts\setup-qdrant.ps1

Linux/Mac:

bash scripts/setup-qdrant.sh

Or manually with Docker:

docker run -d --name qdrant -p 6333:6333 -p 6334:6334 -v qdrant_storage:/qdrant/storage qdrant/qdrant

Start Redis

docker run -d --name redis -p 6379:6379 redis

Build and install globally

npm run build npm install -g . --legacy-peer-deps

CLI Usage

# Interactive main menu

anots

Real-time monitoring dashboard (Terminal UI)

anots dashboard

Chat with Axiom (TCAM Node C)

anots axiom

Start MCP server (19 tools for IDE integration)

anots mcp:start

Start REST API server

anots api:start

Start API with Axiom chat endpoint

anots api:start --axiom

Search memory

anots memory:search "your query"

Import conversation (JSON/Markdown)

anots import conversation.json --type general

System status

anots status

Configuration wizard

anots setup

Show all commands

anots --help

Dashboard Features

The Terminal UI dashboard (anots dashboard) provides:

Real-time memory layer health monitoring
System statistics (chapters, sessions, memories)
Activity log with timestamps
Keyboard shortcuts (F1-F3, R, Q)
Auto-refresh every 2 seconds
Cyberpunk aesthetic with 90s BBS vibes

Verify Setup

# Check Qdrant

curl http://localhost:6333/health

Check Redis

redis-cli ping

Check Ollama

ollama list

Development

# Build

npm run build

Run tests

npm test

Run tests with coverage

npm run test:coverage

Lint

npm run lint

Format code

npm run format

Importing Conversations

Import large conversation files into the ANOTS memory system:

# Import Ubik conversation

npm run import -- data/import/conversation.json --type ubik

Import Axiom conversation

npm run import -- data/import/conversation.md --type axiom

Preview import without writing (dry run)

npm run import -- data/import/conversation.json --dry-run

Custom chunk size (messages per chapter)

npm run import -- data/import/large-file.json --type ubik --chunk-size 100

What Gets Imported

Chronicle: Conversation history in chapters
Hive Mind: Semantic indexing for search
Codex: Extracted truths and insights

See data/import/README.md for detailed documentation and examples.

Specification

See .kiro/specs/memory-system/ for complete specification:

requirements.md - Functional requirements
design.md - Technical design
tasks.md - Implementation tasks

License

MIT