Nexusyn Engine MCP sunucusu
Commit 1 Kas 2026Bi-temporal versiyonlama ve hibrit geri çağırma yöntemlerini kullanarak yapay zeka ajanlarına kalıcı ve zaman farkındalığına sahip uzun süreli bellek sağlar.
Ayrıca bilinen adı nexusyn/engine
- Yıldızlar
- 4
- Araçlar
- 3
- İndirmeler, 30 gün
- —
- En son sürüm
- —
- Son commit
- 1 Kas 2026
- Lisans
- Apache-2.0
Nexusyn Engine MCP nedir?
Nexusyn Engine bir MCP sunucusudur. Bi-temporal versiyonlama ve hibrit geri çağırma yöntemlerini kullanarak yapay zeka ajanlarına kalıcı ve zaman farkındalığına sahip uzun süreli bellek sağlar. 3 araç sunar; örneğin add_memory, search_memory, get_guideline.
Özet, projenin README dosyasından oluşturuldu
Nexusyn Engine MCP sunucusu hakkında
Yapay zeka ajanlarına kalıcı ve zaman farkındalığına sahip uzun süreli bellek sağlamak, bu motorun temel işlevidir. Her bilgiyi işlem ve geçerlilik zamanıyla damgalayan bi-temporal versiyonlama kullanarak, ajanların bilgileri unutması veya güncelliğini yitirmiş gerçekleri geri çağırması sorununu çözer. Bu sayede yeni bilgiler, geçmiş bağlam kaybolmadan otomatik olarak eski verilerin yerini alır.
Geliştiriciler, bu yapıyı HTTP üzerinden çalışan yerel bir MCP server aracılığıyla entegre edebilirler; bu da sistemi Claude Code, Cursor ve Windsurf gibi istemcilerle uyumlu hale getirir. Sistem; pgvector HNSW üzerinden yoğun vektör benzerliği, BM25 tam metin araması ve varlık grafiği genişletmesini birleştiren hibrit bir geri çağırma yöntemi kullanır. Ayrıca yüksek hassasiyetli sonuçlar sağlamak için bir cross-encoder reranking adımı içerir.
Kullanıcılar, PostgreSQL 18 veritabanı ve varlık çıkarma gibi asenkron görevler için bir arka plan işleyicisi içeren yapıyı Docker Compose kullanarak yerel olarak dağıtabilirler. Motor; OpenAI, Anthropic ve Ollama dahil olmak üzere embedding ve üretim için çeşitli model sağlayıcılarını destekler. Ayrıca sıkı multi-tenant izolasyonu sağlamak için row-level security uygular.
Neler yapabilirsiniz
- 1Gelişen proje kararlarını kaydetmeBir ajan, belirli bir mimari değişikliği saklayarak mevcut standarttan haberdar kalabilir.
- 2Geçmiş bağlamı doğrulukla sorgulamaBir geliştirici, geçmiş teknik uygulamalar hakkında soru sorabilir ve doğrulanabilir kaynaklarla sentezlenmiş bir yanıt alabilir.
- 3Kurumsal standartları uygulamaBir yapay zeka asistanı, kodun belirli kurallara uymasını sağlamak için zorunlu proje kılavuzlarını geri çağırabilir.
- 4Güncelliğini yitirmiş bilgileri düzeltmeKullanıcılar, halüsinasyonları önlemek için mevcut bellek kayıtlarını manuel olarak düzenleyebilir veya düzeltebilir.
Projenin README dosyasından alınmıştır. Her kullanım durumu, oradaki bir alıntı ile kontrol edilir.
Nexusyn Engine MCP araçları 3
README dosyasından algılandıadd_memorysearch_memoryget_guideline
| add_memory | — | |
| search_memory | — | |
| get_guideline | — |
Otomatik kontroller
Çalıştırıldı 14 Kas 2026Tam rapor →Henüz doğrulanmadı. Bir sunucunun 80 puana, ciddi bir bulgu olmamasına ve kontrol edebilmemiz için yeterli veriye ihtiyacı vardır. Kontroller nasıl çalışır · Daha fazla puan için nelerin düzeltileceği
- Kaynak deposu bağlantılı ve erişilebilirnexusyn/engine is public and reachablegithub.com/nexusyn/engine ↗Geçti
- Paket, bu depoyu kaynağı olarak gösteriyorKontrol edilmedi
- Derleme kökeni (Sigstore onayı)Kontrol edilmedi
- Açık kaynak lisansı (OSI)Apache-2.0spdx.org/licenses/Apache-2.0.html ↗Geçti
- Son bir yıl içinde commit veya sürüm mevcutLast commit or release 2026-11-01github.com/nexusyn/engine ↗Geçti
- OpenSSF ScorecardKontrol edilmedi
- Paket adı popüler bir pakete yakın değilKontrol edilmedi
- Pakette veya bağımlılıklarında kritik uyarı yokKontrol edilmedi
- Modele yönelik gizli talimat yok3 tool descriptions and the README read; no override phrases, credential paths or hidden charactersGeçti
- Yıkıcı araçlar etiketlenmişNo tool named like delete, drop or execGeçti
- Uzak uç nokta MCP el sıkışmasına yanıt veriyorKontrol edilmedi
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 soruları
Nexusyn Engine MCP hangi araçları sunar?
3 araç sunar; bunlar arasında add_memory, search_memory, get_guideline yer alır.
Nexusyn ile kendi LLM sağlayıcılarımı kullanabilir miyim?
Evet; OpenAI, Anthropic ve Ollama gibi sağlayıcılardan üretim, embedding ve yeniden sıralama (reranking) için kendi anahtarlarınızı kullanmanıza olanak tanıyan bir adaptör mimarisi kullanır.
Multi-tenancy desteği var mı?
Evet; kiracıların birbirlerinin belleklerini görmemesini sağlamak için PostgreSQL katmanında Row-Level Security (RLS) kullanarak gerçek izolasyon sağlar.