MCP クライアントの管理された操作、共有メモリ、監査、ロールバックなど Claude Desktop, Cursor, Claude Code. ローカルでゼロで動作します メモリおよびポリシー評価ワークフローの構成(SQLite)、または接続 ポリシー・アコード、承認ワークフロー、ガバナンス・ダッシュボード、 Runtime v2、replay、evalベースライン。 脅威の知覚と 防衛追跡ツールは2.9.0で削除され、何も強制しませんでした。 2.9.0以降へのアップグレード

最初に試すべきこと

エージェントをコーディングするときにNovax MCPを使うと、代わりにレビュー可能な共有メモリが必要 untracked コンテキストスプロール:

そのワークフローは、エージェントのメモリを永続化する前に見直し可能に保ちます。 ザ・オブ・ザ・ 同じサーバは、管理されたアクションツール(action_submit])も公開します。 [list_pending, [approve_action], [[explain_action]]]]) ノビックスクラウド

インストール

設定

##Claudeデスクトップ

[claude_desktop_config.jsonに追加します。

カーソル

Cursor MCP の設定に追加します。

##Claudeコード

NOVYX_API_KEY の環境変数を Claude コードを起動する前に設定します。 ローカルモード(SQLite、ゼロコンフィグ)を使用するために省略します。

CLAUDE.md の統合

novyx-mcp

Governed actions, shared memory, audit, and rollback for MCP clients such as Claude Desktop, Cursor, and Claude Code. Works locally with zero config (SQLite) for memory and policy-evaluation workflows, or connects to Novyx Cloud for policy-as-code, approval workflows, governance dashboards, Runtime v2, replay, and eval baselines. The threat-intelligence and defense-tracking tools were removed in 2.9.0 and never enforced anything; upgrade to 2.9.0 or later.

What To Try First

Use Novyx MCP when coding agents need reviewable shared memory instead of untracked context sprawl:

draft_memory(
  observation="Deploys fail if REDIS_URL is unset in staging",
  tags=["ops", "staging"],
  importance=8,
  branch_id="staging-fixes"
)

memory_branch("staging-fixes")
draft_diff("drf_abc123")
merge_branch("staging-fixes")

That workflow keeps agent memory reviewable before it becomes permanent. The same server also exposes governed-action tools (action_submit, list_pending, approve_action, explain_action) when you connect it to Novyx Cloud.

Install

pip install novyx-mcp

Configuration

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "novyx-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "novyx_mcp"],
      "env": {
        "NOVYX_API_KEY": "nram_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Cursor

Add to your Cursor MCP settings:

{
  "mcpServers": {
    "novyx-memory": {
      "command": "python",
      "args": ["-m", "novyx_mcp"],
      "env": {
        "NOVYX_API_KEY": "nram_your_key_here"
      }
    }
  }
}

Claude Code

claude mcp add novyx-memory -- python -m novyx_mcp

Set the NOVYX_API_KEY environment variable before starting Claude Code. Omit it to use local mode (SQLite, zero config).

CLAUDE.md Integration

After installing and configuring the MCP server above, add this to your project’s CLAUDE.md so Claude Code uses Novyx automatically:

## Shared Memory (Novyx MCP)
You have access to novyx-mcp tools for shared memory, knowledge graph, audit,
rollback, replay, and context spaces. Use them when relevant. Store decisions
and status at the end of tasks. Check for context from other agents before
starting new work.

This turns isolated Claude Code sessions into a coordinated team — each session stores what it learned and checks what other sessions have done before starting work.

Canonical Workflow: Draft, Review, Merge

This is the highest-signal Novyx workflow for coding agents: