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Nauro

Nauro

本地服务
nauro.ai记忆与知识111 天前更新
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关于 Nauro

Nauro 记录软件项目中经批准的决策、理由及被否决的方案，供跨会话使用 Agent 的团队延续项目背景。它会在后续工作中提供相关信息，决策须经人工明确批准，本地记录为 Markdown。

主要功能

  1. 01记录已批准的决策及理由
  2. 02保留被否决的方案
  3. 03在后续 Agent 会话中检索背景
  4. 04以 Markdown 保存本地记录
  5. 05可选云端同步

适用场景

  1. 01在 Agent 会话间延续项目决策依据
  2. 02调整方向前回顾过往决策
  3. 03让跨工具和交接的长期工作保持一致

MCP 相关

Nauro 提供本地 stdio MCP 协议及 Agent 配置说明。其 MCP 集成可让 Agent 在后续会话中读取项目决策记录。

配置

本地服务的配置在各客户端中通用，复制后粘贴到客户端的 MCP 配置文件即可。

mcp.json · 通用配置
{
  "mcpServers": {
    "ai-nauro-nauro": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nauro"
      ]
    }
  }
}
启动命令uvx nauro

本地服务需要在你的电脑上安装运行环境（如 Node.js 18+）。各客户端的配置文件位置不同，请参考客户端文档。

安装包
pypinauro1.22.2

工具

12

收录的工具列表 · 更新于 2 周前

参数类型必填说明
cwdany否可选。省略 project_id 时，用于解析项目的绝对工作目录。
levelany否详细程度：L0（简洁）、L1（工作集）、L2（完整转储）。
project_idany否可选；仅有一个项目时自动解析。存在多个项目时，通过 list_projects（托管版）或 `nauro projects`（本地版）列出 ID。

详细介绍

Nauro

面向 AI 构建软件的决策系统

PyPI CI 许可证

随着 Agent 承担更多工作，让项目方向始终由人掌控。

Nauro 会记录你批准的项目决策，包括决策理由和被否决的备选方案，并在后续 Agent 会话中提供这些理由。

状态： 稳定版（1.x）。

实际体验

https://github.com/user-attachments/assets/f75ede99-db11-4460-bc09-801c86df1e19

先是 Codex 会话，然后是 Claude 在 Pareto 中的会话。Pareto 是 Nauro 的开发模拟项目。

Nauro 适合你吗？

Nauro 支持跨会话、工具和交接的长期工作。如果一个小型代码仓库加上可靠的 AGENTS.md 或 CLAUDE.md 就能让 Agent 保持方向，Nauro 可能超出你的需求。

检索仅供参考。新的或修订后的决策需要你明确批准。本地使用无需账户；记录以纯 Markdown 格式保存在你的设备上。云同步为可选项。Nauro 不会发送产品分析数据。

开始使用

桌面应用（macOS）

这款免费应用会安装 CLI、连接 Agent 并设置项目。只读查看器可显示项目记录。

下载 macOS 版（Apple silicon），已签名并经过公证。设置指南。

观看桌面应用介绍

https://github.com/user-attachments/assets/e23d3d7f-2d5b-4ce4-be18-fcaff74e7973

CLI
uv tool install nauro

安装 uv，或在 Python 3.10 或更高版本中使用 pipx install nauro。

试用演示（可选）

Pennykeep 是一个捆绑提供的虚构预算应用。

  • 请求： 将信封预算改为支出图表，以简化新手引导。
  • 先前决策： 在虚构的测试者历史记录中，被动跟踪并未帮助用户控制支出。团队接受了额外的设置步骤，以便用户在消费前分配收入。
  • 可能的计划： 简化信封设置，或询问是否要重新审视预算模型。

无需账户或设置 Agent。在 macOS 或 Linux 上：

mkdir -p /tmp/nauro-demo && cd /tmp/nauro-demo
nauro init --demo
nauro check-decision "Replace envelope budgeting with a passive spending tracker and charts"

在相关决策中查找 信封预算方式。这会检索先前的决策理由；它不会运行 Agent，也不会更改决策。PowerShell 和演示指南。

在你的代码仓库中使用

CLI 设置：

cd your-repo
nauro adopt --with-skills --with-subagents

如果桌面向导已采用你的代码仓库，请跳过此命令。重启 Agent，然后在 Claude Code 中运行 /nauro-adopt，在 Codex 中运行 $nauro-adopt，或在 Cursor 中运行 @nauro-adopt。检查拟定的项目记录。

批准一项你希望后续会话记住的现有决策。开启一个新会话，并询问一个与该决策相关的任务。检查 Agent 如何运用其中的理由。

Cursor 需要可正常工作的、持久且绝对路径的 Nauro 可执行文件，才能进行全局 MCP 接线。Claude/Codex 保留现有的回退行为。更改旧版接线前，请参阅 Cursor 迁移。

运行 nauro status 检查配置和可执行文件的可用性。请参阅Agent 工作流和设置详情。

捆绑的 nauro-investigator 会分析 Claude 和 Codex 日志，寻找有关 Nauro 使用情况和开发工作的受支持发现。请参阅调查工具指南，了解如何进行范围明确的首次运行，以及如何使用后续运行可接续的研究笔记本。

除非运行 nauro sync，否则现有的 AGENTS.md 会予以保留。替换文件时，其中的 # Manual 部分会保留。

文档

文档涵盖命令、存储和云端访问。语义化版本控制适用于 CLI、本地 stdio MCP 契约、存储格式和精选的 nauro-core API。云同步和托管 MCP 单独进行版本控制。

网站：nauro.ai。

开发

uv sync --all-packages --all-extras
uv run pytest packages/nauro-core/tests/ -x -q
uv run pytest packages/nauro/tests/ -x -q

请在 GitHub Issues 中报告错误和请求功能。

Apache 2.0。名称源自 Peter Naur 的 Programming as Theory Building（1985 年）。

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支持 Markdown

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从协议是什么，到在客户端里装上第一个服务，这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议，规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话，MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板，两者通过标准消息通信，同一个服务可以被不同客户端复用。