Erkle MCP server
Commit 13. Nov. 2026Bietet ein gemeinsames, geprüftes Team-Gedächtnis für AI Coding Agents, um Konsistenz über verschiedene Repositories und Tools hinweg zu gewährleisten.
Auch bekannt als erkle-ai/cli
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- Letzter Commit
- 13. Nov. 2026
- Lizenz
- MIT
Was ist Erkle MCP?
Erkle ist ein MCP server. Bietet ein gemeinsames, geprüftes Team-Gedächtnis für AI Coding Agents, um Konsistenz über verschiedene Repositories und Tools hinweg zu gewährleisten.
Zusammenfassung generiert aus dem README des Projekts
Über Erkle MCP server
Dieses CLI ermöglicht es Engineering-Teams, konsistente Coding-Standards über verschiedene Repositories und AI Tools hinweg aufrechtzuerhalten. Durch die Anbindung von Agents wie Claude Code, Cursor und Codex an einen gehosteten MCP server können Teams ein gemeinsames Gedächtnis etablieren, das über verschiedene Personen und Projekte hinweg Bestand hat. Dies verhindert, dass einzelne Agents widersprüchliche Entscheidungen treffen, wie zum Beispiel das fehlerhafte wiederholte Versuchen eines spezifischen API-Calls, bei dem das Team bereits entschieden hat, anders zu verfahren.
Entwickler nutzen den Befehl npx @erkle/cli init, um ihre lokalen Agents mit dem Erkle-Service zu verbinden. Der Setup-Prozess konfiguriert automatisch projektspezifische Dateien wie .mcp.json oder .cursor/mcp.json und fügt die notwendigen Anweisungen in AGENTS.md oder CLAUDE.md Dateien ein. Dadurch wird sichergestellt, dass jeder Agent bestehende Team-Constraints prüft, bevor er eine Aufgabe startet, und nach Abschluss der Arbeit neue Konventionen zur Überprüfung durch Maintainer vorschlägt. Das System nutzt für jeden Agent ein browserbasiertes OAuth-Sign-in, anstatt manuelle API-Keys zu erfordern.
Was du damit machen kannst
- 1Verhindern widersprüchlicher Coding-EntscheidungenEin AI Agent kann im geteilten Gedächtnis nach spezifischen Constraints suchen, wie zum Beispiel das Vermeiden von Retries bei bestimmten Endpoints, um Doppelbuchungen zu verhindern.
- 2Konventionen über Repositories hinweg teilenTeams können sicherstellen, dass Wissen, das in einem Repository erworben wurde, auch für Agents verfügbar ist, die in völlig anderen Projekten arbeiten.
- 3Formalisierung von neuem TeamwissenWenn ein Agent ein neues Pattern entdeckt, kann er eine formale Konvention vorschlagen, die von einem menschlichen Maintainer genehmigt werden muss, bevor sie Teil des Team-Gedächtnisses wird.
- 4Automatisierung der Agent-KonfigurationEntwickler können mit einem einzigen Initialisierungsbefehl mehrere AI Coding Tools gleichzeitig innerhalb eines Git-Repositories einrichten.
Geschrieben aus dem README des Projekts. Jeder Use Case wurde gegen ein Zitat daraus geprüft.
Konfiguration
ERKLE_URL
| Name | Beschreibung | Typ |
|---|---|---|
| ERKLE_URL | — |
Automatisierte Checks
Geluften am 15. Nov. 2026Vollständiger Bericht →Noch nicht verifiziert. Ein Server benötigt einen Score von 80, keine kritischen Befunde und genug Daten für unsere Prüfung. Wie die Checks funktionieren · Was du für mehr Punkte verbessern kannst
- Source Repository verknüpft und erreichbarerkle-ai/cli is public and reachablegithub.com/erkle-ai/cli ↗Bestanden
- Paket nennt dieses Repository als QuelleNicht geprüft
- Build-Provenienz (Sigstore-Attestierung)Nicht geprüft
- Open Source Lizenz (OSI)MITspdx.org/licenses/MIT.html ↗Bestanden
- Commit oder Release im letzten JahrLast commit or release 2026-11-13github.com/erkle-ai/cli ↗Bestanden
- OpenSSF ScorecardNicht geprüft
- Package-Name ähnelt keinem populären PackageNicht geprüft
- Keine kritischen Advisories im Paket oder seinen AbhängigkeitenNicht geprüft
- Keine versteckten Anweisungen an das Modell0 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersBestanden
- Destruktive Tools sind markiertNicht geprüft
- Remote-Endpoint beantwortet den MCP-HandshakeNicht geprüft
README
Auf GitHub ansehennpx @erkle/cli init
Your agents forget what your team decided. One teammate's Claude Code learns
that the billing service must never retry a charge; tomorrow another
teammate's Cursor retries it. CLAUDE.md helps inside one repo, but it doesn't
travel across repos, tools, or people, and nobody reviews what goes in it.
Erkle gives every agent on the team the same reviewed memory.
What it looks like
After init, a session goes like this (illustrative):
You: Add retries to the charge endpoint.
Agent: [memory_search "charge endpoint retries" repo=acme/billing]
Found 1 constraint (team scope, approved by Dana):
"Never retry POST /charges. Stripe idempotency keys expire after 24h,
and a retry after that double-charges. Retry only the webhook."
I'll add retries to the webhook handler instead and leave /charges alone.
...
Agent: I learned the webhook handler must be idempotent on event.id.
Propose it as a convention for acme/billing? [y/n]
You: y
Agent: [memory_create] Proposed. A maintainer reviews it before it goes live.
What is Erkle?
Erkle is shared, reviewed team memory for AI coding
agents. It's a hosted MCP server (https://erkle.ai/mcp) where your team's
decisions, conventions, constraints and lessons live, scoped to the team, a
project, or a repository. Agents search it before a task and propose what
they learned after; maintainers review proposals before they go live. One
memory works across Claude Code, Cursor, Codex and claude.ai, so every
teammate's agent knows what the team knows.
@erkle/cli is the setup step: erkle init wires your agents to that server
and tells them how to use it.
Run it in a git repository (installed globally, the command is erkle init).
It:
- Adds the
erkleMCP server to each agent you pick (Claude Code, Cursor, Codex). - Adds a short instructions block to
AGENTS.md/CLAUDE.md, so agents search Erkle before a task and propose what they learned after. - Prints the sign-in step for each agent and a first-run prompt that imports what the repo already knows.
init never signs in and never talks to Erkle. Each agent runs its own
browser sign-in the first time it connects.
What it writes
| Agent | Project (default) | --global |
|---|---|---|
| Claude Code | .mcp.json |
claude mcp add --scope user (~/.claude.json) |
| Cursor | .cursor/mcp.json |
~/.cursor/mcp.json |
| Codex | .codex/config.toml (loaded once you trust the project) |
~/.codex/config.toml |
Project files live in the repo root, so commit them and every teammate gets the same setup.
Instructions go between <!-- erkle:start --> and <!-- erkle:end --> in
AGENTS.md and CLAUDE.md, whichever exist. A CLAUDE.md that is a
symlink to AGENTS.md, or that imports it with an @AGENTS.md line, is left
alone so the block appears once. If neither file exists, init creates
AGENTS.md, which Claude Code, Cursor and Codex all read. Re-running replaces
only the text between the markers.
Existing files keep everything else: other MCP servers, other keys, JSON
indentation, and TOML comments. If a file can't be parsed (JSON with
comments, for example) init stops and writes nothing. If an erkle entry
already points somewhere else, init reports it as a conflict and leaves it
alone unless you pass --force; everything else in the plan is still
applied.
init treats the repo as untrusted, since it may be a fresh clone. If a
project file is a symlink that resolves outside the repo, init stops and
writes nothing. An existing erkle entry with keys that can run code
(command, env, headersHelper, ...) is a conflict too. If a file changes
between the plan and the write, init stops instead of overwriting it.
Running init again when everything is set up changes nothing.
Options
--agents <list> claude,cursor,codex (default: ask, or the detected ones)
--global write user-level config instead of the repo's
--url <url> MCP server URL (default https://erkle.ai/mcp, or $ERKLE_URL)
-y, --yes apply without asking
--dry-run print the plan and write nothing
--force replace an existing erkle entry that has a different URL
--no-instructions don't touch AGENTS.md / CLAUDE.md
-h, --help show help
-v, --version show the version
Exit codes: 0 success, nothing to do, or cancelled at the prompt; 1 error
(nothing written); 2 bad usage. When stdin or stdout isn't a terminal,
init won't ask, so pass --yes to apply (or --dry-run to preview);
without either it exits 2.
For local development against a dev server:
ERKLE_URL=http://localhost:8080/mcp npx @erkle/cli init
FAQ
Does init need an Erkle account or API key? No. It only writes config
files. Each agent opens a browser OAuth sign-in the first time it connects.
There are no API keys.
Which agents are supported? Claude Code, Cursor and Codex. claude.ai connects to the same server as a custom connector; see erkle.ai.
How is this different from CLAUDE.md or AGENTS.md? Instruction files
live in one repo and change by commit. Erkle is shared across repos and tools,
scoped by team, project and repo, permissioned, and reviewed. init keeps a
short block in your instruction files that points agents at Erkle; see
Erkle vs. AGENTS.md.
What does it cost? $5 per user per month, or $50 per user per year, after a 7-day trial with no card needed. See pricing.
Who maintains this
Erkle is built and operated by
Justin Albrecht.
Development happens in a private repository. This public repository is the
release mirror: each release lands here as one commit made by the release
automation, which is why commits show github-actions[bot], and its tag is
what gets published to npm. How Erkle itself handles your data is on the
security page.
Bugs
Open an issue at github.com/erkle-ai/cli. This repository receives one commit per release and doesn't take pull requests; see CONTRIBUTING. Report vulnerabilities privately, as described in SECURITY.
Erkle MCP Fragen
Benötigt init ein Erkle-Konto oder einen API-Key?
Nein, der init-Befehl schreibt nur Konfigurationsdateien. Agents nutzen bei der ersten Verbindung ein browserbasiertes OAuth-Sign-in.
Welche AI Agents werden unterstützt?
Das CLI unterstützt Claude Code, Cursor und Codex.
Was ist der Unterschied zwischen Erkle und CLAUDE.md oder AGENTS.md?
Während Instruction-Files auf ein einzelnes Repository beschränkt sind, bietet Erkle ein geteiltes Gedächtnis über mehrere Repositories, Tools und Teams hinweg, inklusive eines Review-Prozesses.
Was kostet die Nutzung von Erkle?
Erkle kostet 5 $ pro User und Monat oder 50 $ pro User und Jahr, nach einer 7-tägigen kostenlosen Testphase.