ThumbGate

MCP Memory Gateway captures explicit structured feedback from AI coding agents, validates it against a rubric engine, and auto-promotes repeated failures into…

От сообществаРаботаетБез входаГлобальныйБесплатноТолько чтение

Что умеет

  • Capture Feedback: Capture an up/down signal plus one line of why. Vague feedback is logged, then returned with a clarification prompt instead of memory promotion.
  • Feedback Summary: Get summary of recent feedback
  • Feedback Stats: Get feedback stats and recommendations

Какие данные видит

Нужен ли аккаунт

Не нужен: сервер работает без входа

MCP Memory Gateway captures explicit structured feedback from AI coding agents, validates it against a rubric engine, and auto-promotes repeated failures into prevention rules enforced via PreToolUse hooks. Pre-action gates physically block tool calls matching known failure patterns before execution — turning past mistakes into hard constraints rather than suggestions. Supports semantic recall via LanceDB vectors, DPO/KTO export for downstream fine-tuning, and a file watcher bridge for external signal ingestion. Compatible with Claude Code, Codex, Gemini, Amp, Cursor, and OpenCode. Install with npx mcp-memory-gateway init or claude mcp add rlhf -- npx -y mcp-memory-gateway serve. MIT licensed, open source.

Как подключить

Как подключить ThumbGate к Claude

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Claude:

https://mcp-memory-gateway-v2--rlhf-loop.run.tools

  1. Откройте Claude (сайт claude.ai или приложение для компьютера).
  2. Перейдите в Настройки → Коннекторы (в английском интерфейсе: Settings → Connectors).
  3. Нажмите Добавить пользовательский коннектор (Add custom connector).
  4. Вставьте адрес сервера, скопированный ниже, в поле URL удалённого MCP-сервера и нажмите Добавить.
  5. В чате нажмите + → Коннекторы и включите новый коннектор.

Пользовательские коннекторы доступны на тарифах Free, Pro, Max, Team и Enterprise. На Free можно добавить только один. В Team и Enterprise коннектор сначала добавляет владелец организации в Настройки организации → Коннекторы.

Авторизация

После нажатия Добавить откроется окно входа в сервис. Войдите под своим аккаунтом и подтвердите доступ. Пароль Claude не видит.

Как подключить ThumbGate к ChatGPT

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках ChatGPT:

https://mcp-memory-gateway-v2--rlhf-loop.run.tools

  1. Откройте ChatGPT в браузере (chatgpt.com). Нужен тариф Plus, Pro, Business, Enterprise или Edu.
  2. Один раз включите режим разработчика: Настройки → Приложения → Дополнительные настройки → Режим разработчика (Settings → Apps → Advanced settings → Developer mode).
  3. Откройте Настройки → Коннекторы и нажмите Создать (Create).
  4. Заполните форму: Название (любое), Описание (одна фраза, что делает сервис), URL MCP-сервера (скопируйте ниже).
  5. В поле Аутентификация выберите OAuth, если сервис требует вход, иначе Нет. Нажмите Создать.
  6. В новом чате откройте + → Приложения/Коннекторы и включите коннектор.

Название раздела у OpenAI менялось (Connectors → Apps/Plugins). Если пункт называется иначе, ищите «режим разработчика» в настройках. В рабочих пространствах Business/Enterprise администратор должен разрешить пользовательские коннекторы.

Авторизация

При первом использовании ChatGPT откроет окно входа в сервис. Войдите и подтвердите доступ.

Как подключить ThumbGate к Cursor

Адрес сервера, который нужно вставить в настройках Cursor:

https://mcp-memory-gateway-v2--rlhf-loop.run.tools

Быстрый способ: нажмите кнопку Открыть в Cursor ниже, Cursor сам предложит добавить сервер.

Вручную:

  1. В Cursor откройте Settings → Cursor Settings → MCP и нажмите Add new global MCP server.
  2. Вставьте JSON, скопированный ниже, в открывшийся файл ~/.cursor/mcp.json (для одного проекта: .cursor/mcp.json в корне проекта).
  3. Сохраните файл. Сервер появится в списке MCP; при необходимости пройдите авторизацию по кнопке рядом с ним.

Авторизация

Если сервис требует вход, рядом с сервером в списке MCP появится кнопка авторизации.

Список инструментов сервера (29)

Технические названия из tools/list. Нужны только разработчикам.

capture_feedbackCapture an up/down signal plus one line of why. Vague feedback is logged, then returned with a clarification prompt instead of memory promotion.
feedback_summaryGet summary of recent feedback
feedback_statsGet feedback stats and recommendations
diagnose_failureDiagnose a failed or suspect workflow step using MCP schema, workflow, gate, and approval constraints.
list_intentsList available intent plans and whether each requires human approval in the active profile
plan_intentGenerate an intent execution plan with policy checkpoints
start_handoffStart a sequential delegation handoff from a delegation-eligible intent plan
complete_handoffComplete a sequential delegation handoff and record verification outcomes
describe_reliability_entityGet the definition and state of a business entity (Customer, Revenue, Funnel). Aliased to describe_semantic_entity.
get_reliability_rulesRetrieve active prevention rules and success patterns. Aliased to prevention_rules.
capture_memory_feedbackCapture success/failure feedback to harden future workflows. Aliased to capture_feedback.
bootstrap_internal_agentNormalize a GitHub/Slack/Linear trigger into startup context, construct a recall pack, prepare a git worktree sandbox, and emit an execution plus reviewer-lane plan.
prevention_rulesGenerate prevention rules from repeated mistake patterns
export_dpo_pairsExport DPO preference pairs from local memory log
export_databricks_bundleExport RLHF logs and proof artifacts as a Databricks-ready analytics bundle
construct_context_packConstruct a bounded context pack from contextfs
evaluate_context_packRecord evaluation outcome for a context pack
context_provenanceGet recent context/provenance events
generate_skillAuto-generate Claude skills from repeated feedback patterns. Clusters failure patterns by tags and produces SKILL.md files with DO/INSTEAD rules.
recallRecall relevant past feedback, memories, and prevention rules for the current task. Call this at the start of any task to inject past learnings into the conversation.
satisfy_gateSatisfy a gate condition (e.g., after checking PR threads). Evidence is stored with a 5-minute TTL.
gate_statsGet gate enforcement statistics -- blocked count, warned count, top gates
dashboardGet full RLHF dashboard -- approval rate, gate stats, prevention impact, system health
commerce_recallRecall past feedback filtered by commerce categories (product_recommendation, brand_compliance, sizing, pricing, regulatory). Returns quality scores alongside memories for agentic commerce agents.
get_business_metricsRetrieve high-level business metrics (Revenue, Conversion, Customers) from the Semantic Layer.
describe_semantic_entityGet the canonical definition and state of a business entity (Customer, Revenue, Funnel).
estimate_uncertaintyEstimate Bayesian uncertainty for a set of tags based on past feedback.
session_handoffWrite a session handoff primer that auto-captures git state (branch, last 5 commits, modified files), last completed task, next step, and blockers. The next session reads this automatically for seamless context continuity.
session_primerRead the most recent session handoff primer to restore context from the previous session. Call at session start.