Управляемые действия, общая память, аудит и откат для клиентов MCP, таких как: Claude Desktop, Cursor и Claude Code. Работает локально с нуля конфигурация (SQLite) для рабочих процессов памяти и оценки политики или подключается к Novyx Cloud для программных кодов, рабочих процессов утверждения, панелей управления, Время выполнения v2, повторение и базовые линии eval. Угроза разведки и Инструменты отслеживания защиты были удалены в 2.9.0 и никогда не применялись. Обновление до 2.9.0 или более поздней версии.

##Что попробовать в первую очередь

Используйте Novyx MCP, когда кодирующие агенты нуждаются в совместной памяти, которая может быть просмотрена. Неотслеживаемый контекст:

Этот рабочий процесс сохраняет оперативную память, прежде чем она станет постоянной. The Один и тот же сервер также предоставляет инструменты управляемых действий ([T0]), [[Т1]], [[Т2]], [[Т3]], когда вы подключаете его к Новикс Клауд.

##Установка

Конфигурация

###Клод Десктоп

Добавьте к своему [4]:

Курсор

Добавьте настройки Cursor MCP:

###Клауд Код

Установите переменную среды NOVYX_API_KEY перед началом кода Клода. Выберите локальный режим (SQLite, нулевой конфигуратор).

###CLAUDE.md Интеграция

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: