Enables Hermes coding agents to use CodeNeuro's MCP tools for scoped context retrieval, recording runtime findings, patching or revoking stale rules, proposing architecture contract changes, and listing active rules.
Click on "Deploy Server".
Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state.
In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@CodeNeuro get the architecture contracts and P0 rules for src/services/pay/calc.ts before I edit it"
That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed.
Here is a step-by-step guide with screenshots.
AI 编程时代的协同认知中枢：为自主 Coding Agent（Cursor、Claude Code、Hermes、Windsurf 等）提供多项目/多 Worktree 统一管理、作用域规则热力图、长短期双轨记忆分层，以及运行时 Agent 自治治理的端到端基础设施。
在日常深度使用 AI Coding Agent 时，开发者通常面临四个致命痛点：
多工作区与 Git Worktree 隔离裂痕：同时并行多个需求或多个 worktree 时，临时经验和规则分散在各处，分支切换或重新拉取目录后认知全部丢失。
上下文污染与认知混淆：把几百行架构规则和临时的需求重点混在一起丢给 Agent，导致 Prompt 膨胀、指令被稀释，严重时产生违背红线的幻觉。
几十轮长程 Agent Loop 的重蹈覆辙：Agent 在第 5 轮跑测试踩了坑，到了第 20 轮因为上下文滚动压缩而遗忘，重新踩同一个坑；或者前面的假设被推翻了，过时的短期规则没有及时撤销。
不可见的黑盒状态：缺乏全景看板，开发者无法直观审视整个代码库的规则复杂度、各目录的约束密度和优先级分布。
Related MCP server: uacos
┌──────────────────────────────────────────────┐
│ 产品需求 / PRD 输入 (WebUI) │
└──────────────────────┬───────────────────────┘
▼
┌───────────────────────────────────────────────────┐
│ Cognitive Ingestion Engine (认知拆解引擎) │
│ - 影响面分析 - 优先级评级 - 规则与约束提炼 │
└─────────────────────────┬─────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────▼─────────────────────────┐
│ 中心化认知存储 (Central Hub) │
│ [长期架构契约 (骨骼)] + [短期迭代记忆 (血液)] │
└───────────┬───────────────────────────┬───────────┘
│ │
┌──────────────▼──────────────┐ │
│ WebUI 认知全景看板 │ │ MCP 协议
│ - 目录树热力矩阵 / 优先级 │ │ (JIT 动态下发)
│ - 需求生命周期 / 记忆提炼 │ │
└─────────────────────────────┘ ▼
┌───────────────────────────┐
│ 各机器 / 并行 Worktrees │
│ (Cursor / Claude / ...) │
└───────────────────────────┘长期架构记忆（骨骼 / Persistent）：模块的架构契约（职责定位、对外承诺、接口协议、不可触碰的 P0 红线）。不随需求结束而改变。
短期需求记忆（血液 / Ephemeral）：当前迭代（Task）特异性的改动重点、临时灰度逻辑、自测注意点。随需求交付自动归档或升华结晶。
不触碰不加载，触碰即透视：Agent 在接触特定文件（例如 src/services/pay/calc.ts）时，系统才通过纳秒级 Glob 匹配，动态合成：
$$\text{Context} = \text{长期契约} + \text{当前任务重点(P0>P1>P2)} + \text{最新排坑经验}$$
踩坑沉淀：单测报错排查后，Agent 自动调用工具沉淀经验，避免后轮重犯。
动态修正：假设推翻时，Agent 自主废弃失效短期规则。
架构护栏：Agent 无权删除 P0 长期契约，只能提交变更提案（Proposal）由人类审批。
# 克隆仓库
git clone https://github.com/kterna/codeneuro.git
cd codeneuro
# 安装依赖 (推荐 uv)
uv venv
uv pip install -e .
# 启动 WebUI 与 REST API
python3 -m codeneuro.cli serve --port 8800打开浏览器访问 http://localhost:8800，即可进入 CodeNeuro 认知控制台：
浏览目录树认知热力矩阵（P0/P1/P2 规则分布）
输入需求文本进行自动逆向拆解
审批 Agent 提交的架构提案与排坑发现
使用 JIT 上下文探针实时预览 Agent 接收到的提示词视图
在 Cursor、Claude Code 或 Windsurf 的 MCP 配置文件中添加：
{
"mcpServers": {
"codeneuro": {
"command": "python3",
"args": ["-m", "codeneuro.cli", "mcp", "--db", "/绝对路径/codeneuro.db"]
}
}
}CodeNeuro 为 Coding Agent 提供了精简而强大的原子工具：
工具名 | 触发时机 | 功能与价值 |
| 读写或分析文件前 | 获取该文件精准匹配的长期契约与当前任务 P0/P1 约束 |
| 测试报错自愈、排坑成功后 | 沉淀运行时避坑指南，避免后置轮次重踩同一个坑 |
| 重构方案变更、旧假设推翻时 | 自主废弃（revoke）或降级过时的短期规则，防止认知污染 |
| 发现长期架构契约需要变更时 | 向人类提交架构契约变更提案，防止 Agent 越权修改底线 |
| 任务启动或审查时 | 查看当前项目与任务生效的完整规则清单 |
codeneuro/
├── src/codeneuro/
│ ├── models.py # 核心实体模型 (Project, Task, Rule, Finding, Proposal)
│ ├── storage.py # SQLite (WAL) 高并发存储层
│ ├── matcher.py # 纳秒级 Scope Matcher (Glob / 继承树)
│ ├── synthesizer.py # Context 合成器 (优先级排序与 Prompt 渲染)
│ ├── decomposer.py # 需求 PRD 自动拆解管道
│ ├── mcp_server.py # FastMCP 标准协议服务端
│ ├── api.py # FastAPI REST API 与静态路由
│ ├── static/ # 现代化响应式 WebUI 前端
│ └── cli.py # CLI 命令行工具 (serve, mcp, sync)
├── tests/ # 完备的单元测试与端到端集成测试
└── pyproject.toml本项目基于 MIT 许可证 开源。
This server cannot be deployed
Give your AI agent persistent, governed memory for every project. At task start it recalls the approved decisions, conventions, risks and architecture (semantic search, ranked by importance); at close it proposes what was learned as typed memories that you review and approve — governance, not a notes dump. Agents propose, humans govern: edits go back to pending and deletion is human-only by design. Connect Claude Code, Cursor, Claude Desktop or any MCP client in two minutes with just your API key — hosted (nothing to install) or locally via `uvx solucortex-mcp`. Built by SoluAI and dogfooded daily: SoluCortex is developed using its own living memory.
System-of-record notebook for AI coding agents: pages, datastores, tasks, skills over MCP.
Project management shared by people and AI agents, with persistent project state through MCP.
Enforces architectural invariants and code quality rules inside your AI agent's edit loop.
