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Moltis

Name: Moltis MCP Server
Author: moltis-org

Ein dauerhaft laufender Personal-Agent-Server: speichert Erinnerungen, führt Tools in einer Sandbox aus, unterstützt mehrere LLM-Provider und exponiert sich als MCP.

Moltis ist ein Rust-basierter Personal-Agent-Service. Du verbindest Claude per MCP damit und erhältst dauerhaften Speicher, sandboxed Shell/Code-Ausführung, Multi-Provider-LLM-Routing sowie Sprach- und Chat-Oberflächen. Nützlich, wenn du einen 24/7-Agent willst, der sitzungsübergreifend erhalten bleibt.

▶ Demo ansehen 📦 Installieren 💡 Anwendungsfälle

Warum nutzen

Hauptfunktionen

Persistenter Speicher über Sitzungen hinweg
Sandboxed Code-/Shell-Ausführung
Multi-Provider-LLM-Routing
Sprach- und Chat-Integrationen
Self-hosted, Rust-Binary
Exponiert seine Fähigkeiten via MCP an Claude

Live-Demo

In der Praxis

bereit

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Wählen Sie Ihren Client

~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "moltis-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8080:8080",
        "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
      ]
    }
  }
}

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config. Nach dem Speichern neu starten.

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "moltis-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8080:8080",
        "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
      ]
    }
  }
}

Cursor nutzt das gleiche mcpServers-Schema wie Claude Desktop. Projektkonfiguration schlägt die globale.

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit

{
  "mcpServers": {
    "moltis-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8080:8080",
        "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
      ]
    }
  }
}

Klicken Sie auf das MCP-Servers-Symbol in der Cline-Seitenleiste, dann "Edit Configuration".

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

{
  "mcpServers": {
    "moltis-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8080:8080",
        "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
      ]
    }
  }
}

Gleiche Struktur wie Claude Desktop. Windsurf neu starten zum Übernehmen.

~/.continue/config.json

{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "moltis-mcp",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-p",
        "8080:8080",
        "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
      ]
    }
  ]
}

Continue nutzt ein Array von Serverobjekten statt einer Map.

~/.config/zed/settings.json

{
  "context_servers": {
    "moltis-mcp": {
      "command": {
        "path": "docker",
        "args": [
          "run",
          "-p",
          "8080:8080",
          "ghcr.io/moltis-org/moltis:latest"
        ]
      }
    }
  }
}

In context_servers hinzufügen. Zed lädt beim Speichern neu.

claude mcp add moltis-mcp -- docker run -p 8080:8080 ghcr.io/moltis-org/moltis:latest

Einzeiler. Prüfen mit claude mcp list. Entfernen mit claude mcp remove.

Anwendungsfälle

Praxisnahe Nutzung: Moltis

Einen dauerhaft aktiven Personal-Agent mit Speicher betreiben

👤 Entwickler ⏱ ~15 min intermediate

Wann einsetzen: Du möchtest, dass Kontext über Claude-Sitzungen hinweg erhalten bleibt, ohne alles neu erklären zu müssen.

Ablauf

Deploy

Führe das Moltis-Docker-Image aus und verbinde es mit deinen LLM-Schlüsseln.✓ Kopiert

→ Service läuft
Claude verbinden

Füge Moltis als MCP-Server in der Claude-Konfiguration hinzu.✓ Kopiert

→ Tools sichtbar
Speicher befüllen

Teile dem Agent mit, wer du bist, welche Projekte du hast und was deine Präferenzen sind.✓ Kopiert

→ Speicher persistiert
Wiederverwenden

In der nächsten Sitzung liest Claude aus Moltis statt von vorne zu beginnen.✓ Kopiert

→ Kontinuität

Ergebnis: Claude nutzt Moltis als Langzeitgedächtnis und Sandbox.

Kombinationen

Mit anderen MCPs für 10-fache Wirkung

moltis-mcp + filesystem

Dateien vor der Ausführung in die Sandbox laden

Combine moltis-mcp with filesystem: Pull files into the sandbox before executing✓ Kopiert

Werkzeuge

Was dieses MCP bereitstellt

Werkzeug	Eingaben	Wann aufrufen	Kosten
memory_read	(see docs)	Speichereinträge nach Schlüssel/Thema lesen	1 call
memory_write	(see docs)	Eine Tatsache oder Notiz persistieren	1 call
sandbox_exec	(see docs)	Code/Shell in einer Sandbox-Umgebung ausführen	1 call

Kosten & Limits

Was der Betrieb kostet

API-Kontingent: Abhängig von deinem LLM-Provider
Tokens pro Aufruf: Tool-Calls sind klein
Kosten in €: Kostenlos (OSS); deine Hosting- und LLM-Kosten
Tipp: Auf einem kleinen VPS betreiben — Rust-Binary ist ressourcenschonend

Sicherheit

Rechte, Secrets, Reichweite

Minimale Scopes: agent:read agent:write

Credential-Speicherung: LLM-Schlüssel in Umgebungsvariablen; Agent-Daten auf Disk

Datenabfluss: Deine konfigurierten LLM-Provider

Niemals gewähren: expose agent endpoint publicly without auth

Fehlerbehebung

Häufige Fehler und Lösungen

Sandbox verweigert die Ausführung

Seccomp-Profil prüfen; manche Syscalls sind by design blockiert

Alternativen

Moltis vs. andere

Alternative	Wann stattdessen	Kompromiss
memsearch	Du brauchst nur einen Speicher	Keine Sandbox

Mehr

Ressourcen

📖 Offizielle README auf GitHub lesen

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