Temporal-MCP: Осведомленность о настенных часах для LLM с поддержкой OAuth

Temporal-MCP — это новый MCP-сервер, предназначенный для решения распространённой проблемы в агентных стеках: модель не знает, сколько времени прошло между шагами. Она приветствует вас «добрым утром» в 11 вечера, подхватывает разговор три недели спустя, как будто не прошло ни минуты, или вычисляет «сегодняшние данные» на основе устаревшего контекста. Предоставляются два инструмента: temporal_tick и temporal_peek. Они возвращают прошедшее время с последнего шага, обнаружение смены дня и флаг нового потока — как в удобочитаемом заголовке, так и в JSON.
Установка и использование
Локальный stdio: pip install temporal-mcp (работает с Claude Desktop, Cursor, Cline, Zed, Claude Code).
Хостинг с OAuth (claude.ai / ChatGPT): посетите https://temporal-mcp.dev/connect, нажмите «Generate OAuth Credentials» и вставьте в свой пользовательский коннектор. Полноценный OAuth 2.0 с PKCE и refresh-токенами. Регистрация не требуется — пара учётных данных является идентификатором. Проверено в claude.ai.
Хостинг с raw bearer (любой клиент, поддерживающий пользовательские заголовки): используйте Authorization: Bearer <any-opaque-string> против https://temporal-mcp.dev/mcp. Токен хэшируется SHA-256; сервер никогда не видит открытый текст.
Собственный хостинг: развертывание на Cloudflare Workers с использованием директории workers/ в репозитории. Бесплатный уровень покрывает около 100 000 запросов в день.
Grok/xAI: https://temporal-mcp.dev/mcp/<string> (проверено в Grok).
Детали реализации
Лицензия MIT. Около 150 строк стандартной библиотеки Python на локальной стороне, около 400 строк TypeScript на серверной стороне (движок + OAuth-провайдер), оба с тестами. Внесён в официальный реестр MCP. Заявки на Smithery и Glama рассматриваются.
Сигналы JSON day_rollover и delta_sec могут использоваться для затухания контекста и обнаружения возобновления работы, среди прочих сценариев.
Source: github.com/MirrorEthic/temporal-mcp
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

Cloudflare's vinext: Фреймворк, совместимый с Next.js, созданный с использованием ИИ на базе Vite.
Инженеры Cloudflare перестроили API-интерфейс Next.js на Vite с помощью ИИ за одну неделю, создав vinext — прямую замену, которая собирается в 4 раза быстрее и создаёт бандлы на 57% меньше. Развёртывание на Cloudflare Workers выполняется одной командой.

Тестирование MiniMax M2.7 через API на трех реальных ML и кодинг-воркфлоу
Разработчик тестирует MiniMax M2.7 против Claude Opus 4.7 на трех реальных задачах: рефакторинг проекта PyTorch, создание заметок в Obsidian и генерация шаблона Kaggle. Ключевые выводы и настройка включены.

Бескодовое постоянное хранилище памяти для Claude с использованием Notion и MCP
Радиолог создал «Когнитивный хаб» в Notion, с которым Claude взаимодействует через MCP, читая и записывая данные, что формирует структурированную базу знаний с таблицей маршрутизации для загрузки только релевантной информации в каждом диалоге. За месяц ежедневного использования система выросла до 70+ страниц.

4-уровневая архитектура базы знаний для повышения точности ИИ-агентов
Разработчик создал структурированную базу знаний из 200+ статей для предоставления контекста в конкретной предметной области AI-агентам, реализовав 4-уровневый конвейер с классификацией запросов, что сократило расход токенов примерно на 40%.