MCP adapter for Engram - organizational memory for AI agents
The "Missing Context" Engine for AI Agents. Engram gives your AI agent the context it can’t see in the code alone. While LLMs are excellent at analyzing the specific files you give them, they lack the broader context of your repository's history and guardrails. Engram bridges this gap by surfacing hidden dependencies (via git history) and required behaviours (via test intents) that the AI would…
Déduit des transports déclarés par cette annonce (stdio). Un client absent de cette liste n’est pas écarté pour autant — c’est simplement quelque chose que Forge ne peut pas confirmer.
La vérification confirme l’identité de l’éditeur (la propriété du dépôt), pas la sûreté du code. L’analyse de sécurité couvre les CVE connues et les scripts d’installation suspects.
Lu dans le code que npm livre réellement, au moment de l’analyse. Le paquet n’a jamais été exécuté. Les outils enregistrés dynamiquement à l’exécution, ou cachés dans du code empaqueté ou minifié, peuvent passer inaperçus — c’est donc un plancher de la surface d’outils, pas un recensement complet.
get_impact_analysisAucune description publiéeCet outil n’a publié aucune description. Forge n’en invente pas.
save_project_noteAucune description publiéeCet outil n’a publié aucune description. Forge n’en invente pas.
read_project_notesAucune description publiéeCet outil n’a publié aucune description. Forge n’en invente pas.
get_usage_metricsAucune description publiéeCet outil n’a publié aucune description. Forge n’en invente pas.
0 outils sur 4 ont publié une description.
Les noms et descriptions d’outils sont écrits par l’éditeur et affichés tels quels, comme du texte inerte. Ce sont les chaînes qu’un client MCP transmet à un modèle, alors Forge y recherche des motifs d’injection de prompt — tout constat apparaît avec l’analyse de sécurité ci-dessus. « Privilégié » est une correspondance de mot-clé sur le nom de l’outil, pas un audit de ce qu’il fait : un nom anodin peut tout de même tout faire.
The "Missing Context" Engine for AI Agents. Engram gives your AI agent the context it can’t see in the code alone. While LLMs are excellent at analyzing the specific files you give them, they lack the broader context of your repository's history and guardrails. Engram bridges this gap by surfacing hidden dependencies (via git history) and required behaviours (via test intents) that the AI would otherwise not have access to, miss or ignore. Temporal History: Answers "What usually changes when…
Les noms cliquables ouvrent l’index Forge de toutes les entrées observées exposant cet outil. Parcourir tous les outils indexés.
Ce paquet a été analysé pour la dernière fois avant que Forge ne commence à stocker l'arbre résolu. La prochaine analyse l'enregistrera.