Productividad · Servidor MCP local
okl - Observed Knowledge Ledger
Lessons your coding agent can trust: briefed before each task, proven by checks, flagged on change.
Lo que indica el MCP Registry
La entrada tal como está publicada en el MCP Registry oficial (consultada el 4 de octubre de 2026), última versión.
- Nombre en el registro
io.github.emeraldleaf/okl- Versión
- 0.7.6
- Estado
- Activo
- Categoría
- productividad
- Transporte
- stdio (proceso local)
- Paquete
- PyPI
- Publicado
- 3 de octubre de 2026
- Actualizado
- 3 de octubre de 2026
- Editor
- emeraldleaf (GitHub)
- Espacio de nombres
- Espacio de nombres verificado por el MCP Registry mediante GitHub (github.com/emeraldleaf) · cómo
- Sitio web
- github.com/emeraldleaf/okl/blob/main/docs/GETTING-STARTED.md
- Repositorio
- github.com/emeraldleaf/okl
- Fuente
- Entrada en la API del registro
Paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Transporte |
|---|---|---|---|
| PyPIentorno de ejecución: uvx | observed-knowledge-ledger | 0.7.6 | stdio |
Cómo conectar okl - Observed Knowledge Ledger
okl - Observed Knowledge Ledger se ejecuta en local a partir de un paquete de Python publicado en PyPI: observed-knowledge-ledger, versión 0.7.6. Usa MCP mediante stdio, así que el cliente lo inicia como programa y se comunica con él a través de la entrada y salida estándar. Necesita Python; los clientes suelen iniciarlo con uvx (de uv) o tras pip install - el comando habitual es uvx observed-knowledge-ledger.
En el formato JSON mcpServers que leen muchos clientes MCP de escritorio y de editores de código, la entrada tiene este aspecto (marcadores de posición entre corchetes angulares):
{
"mcpServers": {
"okl": {
"command": "uvx",
"args": [
"observed-knowledge-ledger"
]
}
}
}Obtenido de la entrada del registro, sin probar aquí. Lo que hace el servidor, y en qué condiciones, lo determina su editor; conviene revisar su repositorio o sitio web antes de darle acceso a cuentas o archivos propios. Cómo añadir un servidor MCP a un asistente · Antes de conectar
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