Serveur MCP Nexusyn Engine
Commit 1 nov. 2026Offre aux agents IA une mémoire à long terme persistante et sensible au temps grâce au versionnage bi-temporel et à la recherche hybride.
Aussi connu sous nexusyn/engine
- Étoiles
- 4
- Outils
- 3
- Téléchargements, 30 jours
- —
- Dernière version
- —
- Dernier commit
- 1 nov. 2026
- Licence
- Apache-2.0
Qu'est-ce que Nexusyn Engine MCP ?
Nexusyn Engine est un serveur MCP. Offre aux agents IA une mémoire à long terme persistante et sensible au temps grâce au versionnage bi-temporel et à la recherche hybride. Il expose 3 outils, comme add_memory, search_memory, get_guideline.
Résumé généré à partir du README du projet
À propos du MCP server Nexusyn Engine
La fonction principale de ce moteur est de fournir aux agents IA une mémoire à long terme persistante et sensible au temps. Il résout le problème des agents qui oublient des informations ou récupèrent des faits obsolètes en utilisant le versionnage bi-temporel, qui horodate chaque fait avec un temps de transaction et un temps de validité. Cela permet aux nouvelles informations de remplacer automatiquement les anciennes données sans perdre le contexte historique.
Les développeurs peuvent l'intégrer via un MCP server natif fonctionnant via HTTP, ce qui le rend compatible avec des clients comme Claude Code, Cursor et Windsurf. Le système utilise la recherche hybride, combinant la similarité vectorielle dense via pgvector HNSW, la recherche plein texte BM25 et l'expansion de graphes d'entités. Il intègre également une étape de reranking par cross-encoder pour garantir des résultats de haute précision.
Les utilisateurs peuvent déployer la stack localement avec Docker Compose, qui inclut une base de données PostgreSQL 18 et un worker en arrière-plan pour les tâches asynchrones comme l'extraction d'entités. Le moteur prend en charge divers fournisseurs de modèles pour les embeddings et la génération, notamment OpenAI, Anthropic et Ollama. Il implémente également la row-level security pour assurer une isolation stricte en environnement multi-tenant.
Ce que vous pouvez faire avec
- 1Enregistrer l'évolution des décisions de projetUn agent peut stocker un changement architectural spécifique afin de rester au fait de la norme actuelle.
- 2Interroger le contexte historique avec précisionUn développeur peut poser des questions sur des implémentations techniques passées et recevoir une réponse synthétisée avec des sources vérifiables.
- 3Appliquer les standards organisationnelsUn assistant IA peut récupérer les directives obligatoires d'un projet pour s'assurer que le code respecte des règles spécifiques.
- 4Corriger les informations obsolètesLes utilisateurs peuvent gérer manuellement ou corriger les enregistrements de mémoire existants pour prévenir les hallucinations.
Extrait du README du projet. Chaque cas d'utilisation est vérifié par rapport à une citation du document.
Outils MCP Nexusyn Engine 3
Détectés depuis le READMEadd_memorysearch_memoryget_guideline
| add_memory | — | |
| search_memory | — | |
| get_guideline | — |
Vérifications automatisées
Exécuté le 14 nov. 2026Rapport complet →Pas encore vérifié. Un serveur nécessite un score de 80, aucune faille sérieuse et suffisamment de données pour que nous puissions effectuer les vérifications. Fonctionnement des vérifications · Ce qu'il faut corriger pour gagner des points
- Dépôt source lié et accessiblenexusyn/engine is public and reachablegithub.com/nexusyn/engine ↗Réussi
- Le nom du package correspond au dépôt sourceNon vérifié
- Provenance du build (attestation Sigstore)Non vérifié
- Licence open source (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Réussi
- Commit ou version publiée au cours de l'année écouléeLast commit or release 2026-11-01github.com/nexusyn/engine ↗Réussi
- OpenSSF ScorecardNon vérifié
- Nom du package non proche d'un package populaireNon vérifié
- Aucun avis critique dans le package ou ses dépendancesNon vérifié
- Aucune instruction cachée destinée au modèle3 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersRéussi
- Les outils destructifs sont étiquetésNo tool named like delete, drop or execRéussi
- Le point de terminaison distant répond à la poignée de main MCPNon vérifié
README
Voir sur GitHubNexusyn Engine
Long-Term, Time-Aware Memory Engine for AI Agents
Stop building agents that forget. Give your LLMs persistent, grounded memory across sessions.
Quickstart • MCP Integration • Architecture • Benchmarks • Cloud vs Self-Hosted • Documentation
The Problem: Why Vector Databases Alone Aren't "Memory"
Most AI agent frameworks implement memory by taking the last conversation turn, calculating an embedding, and storing it in a vector database.
When the agent queries this "memory", it runs a simple nearest-neighbor search. This breaks down in production:
- Vectors don't understand time: If a user says "I live in Berlin" in January and "I moved to Madrid" in August, both vectors have identical semantic similarity to "Where do I live?". A pure vector search frequently returns the outdated fact.
- Context window bloat: Dumping raw matching chunks into the prompt forces the LLM to resolve contradictions, inflating token costs and increasing hallucination rates.
- No entity understanding: Vector similarity misses relational facts that don't share keywords (e.g. connecting a bug report to the architecture decision that caused it).
The Solution: How Nexusyn Works
Nexusyn is a dedicated data plane engine designed specifically for agentic long-term memory:
- 🕓 Bi-Temporal Versioning: Every fact is stamped with transaction time and valid time (
valid_from/valid_to). New statements supersede older ones automatically without deleting history. - 🔀 Hybrid Retrieval (RRF): Fuses dense vector similarity (
pgvectorHNSW) + BM25 full-text search + entity graph expansion + recency & date-anchor boosts using Reciprocal Rank Fusion. - 🎯 Reranking: High-precision cross-encoder re-scoring of candidate chunks before generation.
- 🛡️ Grounded Synthesis: Returns a synthesized, ready-to-use answer that cites verifiable source chunks — so the agent receives answers, not just raw text fragments.
- ⚡ MCP-Native: First-class Model Context Protocol server (
/v1/mcp) running over streamable HTTP. Connects directly to Claude Code, Cursor, Windsurf, or custom agent frameworks with zero glue code. - 🏢 Multi-Tenant with Row-Level Security (RLS): True isolation at the PostgreSQL layer. A tenant can never see or search another tenant's memories.
- ⚙️ Async Pipeline (River): Heavy background workloads (chunking, batch embedding, entity extraction, and wiki compilation) run asynchronously on a Postgres-backed queue.
Comparison
| Capability | Raw Vector DB | Simple Buffer / Window | Nexusyn Engine |
|---|---|---|---|
| Semantic Vector Search | ✅ | ❌ | ✅ |
| BM25 Keyword Search | ⚠️ (Requires hybrid setup) | ❌ | ✅ |
| Bi-Temporal Fact Superseding | ❌ | ❌ | ✅ |
| Entity Knowledge Graph (GraphRAG) | ❌ | ❌ | ✅ |
| Grounded Answers with Sources | ❌ (Raw chunks only) | ❌ | ✅ |
| Native MCP Server | ❌ | ❌ | ✅ (/v1/mcp) |
| Database Multi-Tenancy (RLS) | ⚠️ (Manual filters) | ❌ | ✅ (Engine-enforced) |
| Token Cost Efficiency | ⚠️ (Dumps all chunks) | ❌ (Huge prompts) | ✅ (Synthesized / Grounded) |
Benchmarks
Nexusyn is evaluated against standard public benchmarks for agent long-term memory under reproducible conditions:
| Benchmark | Nexusyn Score | Metric Focus |
|---|---|---|
| LongMemEval-S | 81.1% (284/350) | Multi-session recall, temporal updates, and preference tracking across long horizons |
| LoCoMo | 74.3% (1,476/1,986) | Complex multi-turn conversational reasoning, aggregation, and contradiction resolution |
Architecture
┌─────────────────────────┐
│ AI Agent / IDE │
│ (Claude Code, Cursor, …)│
└────────────┬────────────┘
HTTP │ MCP (/v1/mcp)
▼
┌────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ NEXUSYN ENGINE │
│ │
│ POST /v1/ingest POST /v1/query │
│ │ │ │
│ ▼ ▼ │
│ [ Deduplication ] [ Sub-query Gen ] │
│ │ │ │
│ [ Chunker ] [ Hybrid Retrieval ] │
│ │ ├── Vector (HNSW) │
│ ▼ ├── BM25 Full-Text │
│ [ River Queue (Async) ] ├── Entity Graph │
│ ├── Batch Embeddings └── Date Anchor Boost │
│ ├── Entity & Relation Extraction │ │
│ └── Wiki / Profile Compilation ▼ │
│ │ [ RRF Fusion ] │
│ ▼ │ │
│ [ PostgreSQL 18 (pgvector) ] [ Cross-Encoder Rerank]│
│ Row-Level Security (Multi-Tenant) │ │
│ ▼ │
│ [ Grounded Answer ] │
│ (Synthesized + Sources)│
└────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Quickstart (Docker Compose)
Get the complete stack running locally (PostgreSQL 17+ with pgvector, the Nexusyn HTTP/MCP API on :8044, and the River background worker) in under 60 seconds:
# 1. Clone the repository
git clone https://github.com/nexusyn/engine.git
cd engine
# 2. Configure environment
cp .env.example .env
# Edit .env with your preferred model provider API keys
# (OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, Jina, etc.)
# 3. Spin up the containers
docker compose up -d
# 4. Verify health
curl http://localhost:8044/health
# {"status":"ok","time":"..."}
First-Class MCP Integration
Nexusyn runs an HTTP Model Context Protocol (MCP) server at /v1/mcp. Any MCP-compliant client gets persistent long-term memory tools out of the box.
1. Claude Code
Connect Nexusyn to Claude Code with a single CLI command:
claude mcp add nexusyn --transport http \
"http://localhost:8044/v1/mcp" \
--header "Authorization: Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
2. Cursor (~/.cursor/mcp.json)
Add Nexusyn to your Cursor global or project configuration:
{
"mcpServers": {
"nexusyn": {
"url": "http://localhost:8044/v1/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
}
}
}
}
3. Windsurf (~/.codeium/windsurf/mcp_config.json)
{
"mcpServers": {
"nexusyn": {
"serverUrl": "http://localhost:8044/v1/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer <YOUR_API_TOKEN>"
}
}
}
}
Available MCP Tools
add_memory— Record a decision, convention, lesson, or fact tagged byprojectandagent.search_memory— Query memories using hybrid search, returning grounded answers with sources.get_guideline— Retrieve organization/project-wide mandatory standards.update_memory/delete_memory— In-place curation and correction of existing records.
REST API Usage
Two endpoints cover 90% of all integration needs:
1. Store a Memory (POST /v1/ingest)
curl -X POST http://localhost:8044/v1/ingest \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"title": "Auth Architecture",
"content": "We migrated from session cookies to stateless JWT with Ed25519 token signing on 2026-08-15.",
"agent": "cursor",
"project": "mobile-app"
}'
Response:
{
"job_id": 482,
"status": "queued"
}
2. Query Grounded Memory (POST /v1/query)
curl -X POST http://localhost:8044/v1/query \
-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"question": "What token signing algorithm do we use for authentication?",
"project": "mobile-app"
}'
Response:
{
"question": "What token signing algorithm do we use for authentication?",
"answer": "The authentication system uses stateless JWTs signed with the Ed25519 algorithm, migrated on August 15, 2026.",
"sources": [
{
"id": "chk_9a8b7c",
"title": "Auth Architecture",
"content": "We migrated from session cookies to stateless JWT with Ed25519 token signing on 2026-08-15.",
"score": 0.942
}
],
"usage": {
"model": "gpt-4o-mini",
"prompt_tokens": 312,
"completion_tokens": 38
}
}
Streaming: Real-time token streaming with Server-Sent Events (SSE) is available at
POST /v1/query/stream.
Pluggable Providers
Nexusyn uses an adapter architecture. Bring your own models for generation, embeddings, and reranking:
| Component | Supported Adapters |
|---|---|
| Generation / Answers | OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, MiniMax, Ollama (local), OpenRouter, Voyage |
| Fact & Entity Extraction | OpenAI, Anthropic Claude, MiniMax, Gemini, Ollama |
| Embeddings | OpenAI (text-embedding-3-*), Jina (jina-embeddings-v5), Voyage AI, Ollama |
| Reranking | Jina Reranker v3, Cohere Rerank, Local Cross-Encoder |
Self-Hosted vs. Nexusyn Cloud
| Feature | Open-Source Engine | Nexusyn Cloud |
|---|---|---|
| License | Apache 2.0 | Hosted SaaS |
| Deployment | Self-hosted (Docker, Kubernetes, VPS) | Fully Managed |
| API & MCP Server | ✅ Full feature set | ✅ Global edge latency |
| Model Providers | Bring Your Own Keys (BYOK) | Pre-configured & Optimized |
| Web UI & Dashboard | Local CLI / API | Modern Web Console |
| 3D Graph Visualization | ❌ | ✅ Interactive 3D Explorer |
| Team Management & Billing | ❌ | ✅ Organization & Workspace controls |
| Maintenance & Scaling | Self-managed | 99.9% Uptime SLA & Auto-backups |
| Pricing | Free forever | Free tier available |
Development & Testing
# Build binary
go build -v ./...
# Run unit tests
go test -v ./internal/core/... ./internal/auth/... ./internal/dateutil/...
# Run security checks
gitleaks detect --source . --no-git
govulncheck ./...
Community & Security
- Bug Reports & Feature Requests: Please open an issue on GitHub Issues.
- Security Vulnerabilities: Review our Security Policy and report privately to security@nexusyn.ai.
- Website: https://nexusyn.ai
- Documentation: https://nexusyn.ai/docs
License & Trademark
- Source Code: Released under the Apache License, Version 2.0.
- Trademark: "Nexusyn" and associated marks are trademarks of RedFoxCode.
Questions sur Nexusyn Engine MCP
Quels outils Nexusyn Engine MCP fournit-il ?
Il expose 3 outils, dont add_memory, search_memory, get_guideline.
Puis-je utiliser mes propres fournisseurs de LLM avec Nexusyn ?
Oui, il utilise une architecture d'adaptateur qui vous permet d'utiliser vos propres clés pour la génération, les embeddings et le reranking auprès de fournisseurs tels qu'OpenAI, Anth Anthropic et Ollama.
Prend-il en charge le multi-tenancy ?
Oui, il assure une isolation réelle au niveau de la couche PostgreSQL en utilisant la Row-Level Security (RLS) pour garantir que les tenants ne puissent pas voir les mémoires des autres.