Nexusyn Engine MCPサーバー
コミット 2026年11月1日バイテンポラル(二元時間)バージョニングとハイブリッド検索により、AIエージェントに永続的で時間軸を考慮した長期記憶を提供します。
別名 nexusyn/engine
- スター
- 4
- ツール
- 3
- ダウンロード数(30日間)
- —
- 最新バージョン
- —
- 最終コミット
- 2026年11月1日
- ライセンス
- Apache-2.0
Nexusyn Engine MCPとは
Nexusyn EngineはMCPサーバーです。 バイテンポラル(二元時間)バージョニングとハイブリッド検索により、AIエージェントに永続的で時間軸を考慮した長期記憶を提供します。. 3個のツールを提供しており、add_memory, search_memory, get_guidelineなどがあります。
プロジェクトのREADMEから生成された概要
Nexusyn Engine MCP server について
このエンジンの主な機能は、AIエージェントに永続的で時間軸を考慮した長期記憶を提供することです。すべての事実にトランザクション時間と有効時間の両方を刻印するバイテンポラルバージョニングを使用することで、エージェントが情報を忘れたり、古い事実を検索したりする問題を解決します。これにより、履歴のコンテキストを失うことなく、新しい情報が自動的に古いデータを上書きできるようになります。
開発者は、HTTP経由で動作するネイティブなMCP serverとしてこれを統合でき、Claude Code、Cursor、Windsurfなどのクライアントと互換性があります。システムは、pgvector HNSWによる高密度ベクトル類似性、BM25全文検索、およびエンティティグラフ拡張を組み合わせたハイブリッド検索を使用します。また、高精度な結果を保証するために、クロスエンコーダーによるリランキングステップも備えています。
ユーザーは、PostgreSQL 18データベースと、エンティティ抽出などの非同期タスク用のバックグラウンドワーカーを含むスタックを、Docker Composeを使用してローカルにデプロイできます。このエンジンは、OpenAI、Anthropic、Ollamaを含む、埋め込みと生成のためのさまざまなモデルプロバイダーをサポートしています。また、厳格なマルチテナント分離を確保するために、行レベルセキュリティを実装しています。
できること
- 1進化するプロジェクトの決定事項を記録するエージェントが特定のアーキテクチャ変更を保存することで、現在の標準を常に把握できるようにします。
- 2過去のコンテキストを正確に照会する開発者が過去の技術的な実装について質問すると、検証可能なソースとともに合成された回答を受け取ることができます。
- 3組織の標準を適用するAIアシスタントが必須のプロジェクトガイドラインを取得し、コードが特定のルールに従っていることを確認します。
- 4古い情報を修正するユーザーが既存のメモリレコードを手動で整理または修正することで、ハルシネーションを防ぐことができます。
プロジェクトの README から作成されています。すべてのユースケースは、その引用と照らし合わせて確認されています。
Nexusyn Engine MCPツール 3
READMEから検出add_memorysearch_memoryget_guideline
| add_memory | — | |
| search_memory | — | |
| get_guideline | — |
自動チェック
実行日 2026年11月14日完全なレポート →まだ検証されていません。サーバーには80点のスコア、重大な問題がないこと、および検証に必要な十分なデータが必要です。 チェックの仕組み · 点数を上げるための改善点
- ソースリポジトリがリンクされており、アクセス可能nexusyn/engine is public and reachablegithub.com/nexusyn/engine ↗合格
- パッケージがこのリポジトリをソースとして指定未チェック
- ビルドの来歴 (Sigstore 証明)未チェック
- オープンソースライセンス (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗合格
- 過去1年以内にコミットまたはリリースありLast commit or release 2026-11-01github.com/nexusyn/engine ↗合格
- OpenSSF Scorecard未チェック
- パッケージ名が有名なパッケージに酷似していない未チェック
- パッケージおよびその依存関係に重大な勧告なし未チェック
- モデルへの隠れた指示がない3 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden characters合格
- 破壊的なツールがラベル付けされているNo tool named like delete, drop or exec合格
- リモートエンドポイントが MCP ハンドシェイクに応答未チェック
README
GitHubで見るNexusyn 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.
Nexusyn Engine MCPのよくある質問
Nexusyn Engine MCPが提供するツールは
3個のツールを提供しており、add_memory, search_memory, get_guidelineなどがあります。
Nexusynで独自のLLMプロバイダーを使用できますか?
はい。アダプターアーキテクチャを採用しているため、OpenAI、Anthropic、Ollamaなどのプロバイダーから、生成、埋め込み、リランキング用のAPIキーを持ち込んで使用できます。
マルチテナンシーをサポートしていますか?
はい。PostgreSQLのRow-Level Security (RLS) を使用して真の分離を実現しており、テナント間でメモリが混ざらないようになっています。