Productivité · Serveur MCP local
Agent Cowork Memory
Shared task memory and delegation for Codex, Cursor, Claude Code, and OpenCode.
Ce qu’indique le MCP Registry
L’entrée telle que publiée dans le MCP Registry officiel (consultée le 4 octobre 2026), dernière version.
- Nom dans le registre
io.github.rxthlessbeats/agent-cowork-memory- Version
- 0.2.1
- Statut
- Actif
- Catégorie
- productivité
- Transport
- stdio (processus local)
- Paquet
- PyPI
- Publié
- 30 septembre 2026
- Mis à jour
- 30 septembre 2026
- Éditeur
- rxthlessbeats (GitHub)
- Espace de noms
- Espace de noms vérifié par le MCP Registry via GitHub (github.com/rxthlessbeats) · comment
- Dépôt
- github.com/rxthlessbeats/agent-cowork-memory
- Source
- Entrée dans l’API du registre
Paquets
| Registre | Paquet | Version | Transport |
|---|---|---|---|
| PyPIenvironnement d’exécution : uvx | agent-cowork-memory | 0.2.1 | stdio |
Comment connecter Agent Cowork Memory
Agent Cowork Memory s’exécute en local depuis un paquet Python publié sur PyPI : agent-cowork-memory, version 0.2.1. Il communique en MCP via stdio : le client le lance comme un programme et échange avec lui par l’entrée et la sortie standard. Il nécessite Python ; les clients le lancent généralement avec uvx (fourni par uv) ou après pip install - la commande habituelle est uvx agent-cowork-memory.
Au format JSON mcpServers, que lisent de nombreux clients MCP de bureau et éditeurs de code, l’entrée se présente ainsi (espaces réservés entre chevrons) :
{
"mcpServers": {
"agent-cowork-memory": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-cowork-memory"
]
}
}
}Déduit de l’entrée du registre, non testé ici. Ce que fait le serveur, et à quelles conditions, relève de son éditeur ; consultez son dépôt ou son site web avant de lui donner accès à vos comptes ou à vos fichiers. Comment ajouter un serveur MCP à un assistant · Avant de connecter un serveur
Autres serveurs : productivité
| Serveur | Exécution |
|---|---|
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