Dal download a un'AI collegata in pochi minuti

Claude Code Supporto completo

1. In un terminale, installa il plugin:

   claude plugin marketplace add codeluxai/codelux
   claude plugin install codelux@codelux

   Copia
   oppure, dentro Claude Code, scrivi /plugin marketplace add codeluxai/codelux e poi /plugin install codelux@codelux.
2. Riavvia Claude Code nella cartella del progetto. D'ora in poi la memoria del progetto viene caricata a ogni avvio di sessione.
3. Scrivi /codelux:status per verificare che sia collegato.

Su Windows il plugin richiede Git Bash installato. Se Codelux AI non è in esecuzione, il plugin resta semplicemente in silenzio.

Codex Sperimentale

1. Aggiungi Codelux AI ai server MCP di Codex con questo indirizzo (la documentazione di Codex dice dove):

   http://localhost:8766/mcp

   Copia
2. Per la memoria automatica e la protezione delle modifiche: prendi la cartella del plugin da github.com/codeluxai/codelux, copia il suo hooks/codex.hooks.json in .codex/hooks.json nel tuo progetto (o nella tua cartella home per ogni progetto) e sostituisci al suo interno CODELUX_PLUGIN con il percorso completo della cartella del plugin.
3. Riavvia Codex. Legge anche la sezione Codelux AI dell'AGENTS.md del tuo progetto.

Su Windows serve Git Bash. Alcuni dettagli della configurazione di Codex non sono ancora confermati: se uno non corrisponde, quel passaggio non fa nulla e non ti blocca mai.

Gemini CLI Sperimentale

1. Aggiungi Codelux AI ai server MCP di Gemini CLI con questo indirizzo (la documentazione di Gemini CLI dice dove):

   http://localhost:8766/mcp

   Copia
2. Per la memoria automatica e la protezione delle modifiche: dalla cartella del plugin (github.com/codeluxai/codelux), unisci la parte hooks di hooks/gemini.settings.json in .gemini/settings.json nel tuo progetto, sostituendo CODELUX_PLUGIN con il percorso completo della cartella del plugin.
3. Gemini legge GEMINI.md: nelle sue impostazioni, imposta contextFileName su AGENTS.md così legge anche la sezione Codelux AI.

Su Windows serve Git Bash. Alcuni dettagli non sono ancora confermati dalla documentazione di Gemini CLI.

Cursor Collegato

1. Crea o apri .cursor/mcp.json nel tuo progetto (o ~/.cursor/mcp.json per ogni progetto) e aggiungi Codelux AI accanto agli eventuali server già presenti:

   {
     "mcpServers": {
       "codelux": { "url": "http://localhost:8766/mcp" }
     }
   }

   Copia
2. Riavvia Cursor, oppure ricarica i suoi server MCP.
3. Facoltativo: aggiungi una regola di Cursor che chiede all'agente di leggere la memoria di Codelux AI quando parte e di salvarla quando finisce.

VS Code Collegato

1. Crea o apri .vscode/mcp.json nel tuo workspace e aggiungi:

   {
     "servers": {
       "codelux": { "type": "http", "url": "http://localhost:8766/mcp" }
     }
   }

   Copia
2. Ricarica VS Code; gli strumenti compaiono nella modalità agente della chat.

Windsurf Collegato

1. Apri ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json e aggiungi:

   {
     "mcpServers": {
       "codelux": { "serverUrl": "http://localhost:8766/mcp" }
     }
   }

   Copia
2. Riavvia Windsurf.

JetBrains Collegato

1. Settings › Tools › AI Assistant › Model Context Protocol › Add server.
2. Usa questo indirizzo:

   http://localhost:8766/mcp

   Copia

Zed Collegato

1. Apri le impostazioni di Zed e, sotto context_servers, aggiungi Codelux AI con questo indirizzo:

   http://localhost:8766/mcp

   Copia

Qualsiasi altro strumento che supporti MCP Collegato

1. Nelle impostazioni MCP del tuo strumento (vedi la sua documentazione), aggiungi un server con questo indirizzo:

   http://localhost:8766/mcp

   Copia
2. Codelux AI deve girare sullo stesso computer dello strumento.