ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้ว
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Zenod — the AI librarian of your memory

โดย zenod-aiรุ่น 0.2.0i★ 2iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrydev.zenod/memory

วิธีติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Keeps your memory: WhatsApp, voice or any AI tool over MCP, Markdown you own, recall with sources

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (cloud.zenod.dev)

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1+ Add2https://…3Add4
  2. กด “+ Add” → “Add custom connector” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อZenod — the AI librarian of your memory
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://cloud.zenod.dev/mcp

    หัวข้อ Authentication ปล่อยตามที่ Claude ตรวจเจอ แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsZenod — the AI librarian of your memory

  4. ลองเลย

    ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Zenod — the AI librarian of your memory หรือมีชื่อเครื่องมือของ Zenod — the AI librarian of your memory ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ เฉพาะแผนองค์กร

ใช้ได้กับ ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ และแอดมินหรือเจ้าของ workspace ต้องเป็นคนเพิ่ม · ถ้าใช้ Free, Plus หรือ Pro: ChatGPT แผนของคุณยังต่อ MCP เองไม่ได้

  1. เปิดหน้าเพิ่ม MCP ของ ChatGPT บนเว็บ

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. กรอกชื่อและที่อยู่

    ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin

    Name · ชื่อZenod — the AI librarian of your memory
    Connection · ที่อยู่https://cloud.zenod.dev/mcp
  3. เลือก Zenod — the AI librarian of your memory ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก Zenod — the AI librarian of your memory จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Zenod — the AI librarian of your memory หรือมีชื่อเครื่องมือของ Zenod — the AI librarian of your memory ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  2. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --transport http memory https://cloud.zenod.dev/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Zenod — the AI librarian of your memory ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Zenod — the AI librarian of your memory หรือมีชื่อเครื่องมือของ Zenod — the AI librarian of your memory ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Zenod — the AI librarian of your memory หรือมีชื่อเครื่องมือของ Zenod — the AI librarian of your memory ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Zenod — the AI librarian of your memory หรือมีชื่อเครื่องมือของ Zenod — the AI librarian of your memory ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ

ที่อยู่https://cloud.zenod.dev/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Zenod — the AI librarian of your memory อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http memory https://cloud.zenod.dev/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "memory": {
      "url": "https://cloud.zenod.dev/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "memory": {
      "type": "http",
      "url": "https://cloud.zenod.dev/mcp"
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
โดเมนที่ยืนยัน
✓ zenod.dev
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
รันบนคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
0.2.0
ส่งเข้า registryi
8 พ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
10 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
zenod-ai
เว็บผู้ทำ
zenod.dev
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน zenod.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 174 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 81% ของอีก 5940 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 90% ของอีก 5940 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5940 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Zenod — the AI librarian of your memory ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT แผน Business ขึ้นไป

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Ruflo, Context7, Metabase

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Ruflo

Agent teams, swarms, memory and hooks for Claude Code and Codex, served over MCP.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 74.3K/สัปดาห์★ 81.4Kอัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 1.2M/สัปดาห์★ 64.6Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Metabase

Lets AI clients search, explore, query, and visualize data in a Metabase instance.

โดย metabaseใช้กันมาก★ 50.3Kอัปเดต 6 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Zenod — the memory unit

Zenod is a memory agent you talk to over plain MCP (streamable HTTP). You give it a GitHub repo to use as your memory vault; it stores what you tell it as immutable evidence + filed meaning with citations, and lets you search and read it back. Every write lands as a real git commit — Zenod hands you the commit SHA and GitHub URL as the receipt.

One box, one endpoint, one repo. Zenod is the only thing that holds your repo token. You never write the repo from anywhere else — attempts from another path fail loudly.


Quickstart — point a plain MCP client at a fresh Zenod

You need: Docker, a GitHub repo you own (empty is fine) + a token that can push to it, and an LLM key (Anthropic or OpenAI). No suite, no console — just this unit.

1. Run a fresh instance

From this folder (units/zenod/). Until the repo split fires, the image is the repo root image with AGENT=zenod:

# from the repo root

docker build -t zenod .

docker run --rm -p 8080:8080 \ -v "$PWD/zenod-data:/data" \ -e AGENT=zenod \ -e ZENOD_DATA_DIR=/data \ -e VAULT_REPO="your-org/your-memory-repo" \ -e GITHUB_TOKEN="ghp_xxx_a_token_that_can_push_to_that_repo" \ -e ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." \ -e ZENOD_API_TOKEN="pick-any-long-secret-string" \ zenod

That is Option B: configure by hand — the three env vars above are all Zenod needs. (In the full suite the keyring/Console mints the MCP token and pushes VAULT_REPO + GITHUB_TOKEN + LLM key to /api/provision instead; a stranger self-hosting doesn't need that path.)

Zenod is now serving MCP at `http://localhost:8080/mcp`. Check it is up:

curl -s http://localhost:8080/api/health
2. Point any MCP client at it

The endpoint is vanilla MCP over streamable HTTP. Any MCP client works — e.g. Claude Desktop / claude with a custom connector, or the reference @modelcontextprotocol/inspector:

npx @modelcontextprotocol/inspector

transport: Streamable HTTP

URL: http://localhost:8080/mcp

header: Authorization: Bearer

Your token. /mcp always requires a bearer token — there is no tokenless mode. You control it two ways:

  • Pin it (recommended): set ZENOD_API_TOKEN in the run command above to any long secret string. That IS your bearer token — use it directly.
  • Don't pin it: if ZENOD_API_TOKEN is unset, Zenod generates a token on first boot and prints it once to the container logs (docker logs | grep 'MCP bearer'). Copy it from there.

Send it as Authorization: Bearer on every MCP call. (Treat it like a password. Note: GET /api/token is itself auth-gated — you need the token to call it — so use one of the two paths above to learn it in the first place.)

Run tools/list. You should see store_memory, ingest_memory, search_memory, get_memory, ask_brain, and get_task_result (full surface in SEAM-SURFACE.md).

Codex Desktop bearer-token setup

Codex Desktop's MCP server settings have two separate concepts:

  • URL: paste the Zenod MCP URL, for example https:// /mcp.
  • Bearer token env var: enter the environment variable name, for example ZENOD_MCP_TOKEN.

Do not paste the token itself into the Bearer token env var field. Codex reads that field as the name of an environment variable, then reads the actual bearer token from the Codex process environment.

For Codex CLI, this works when codex is launched from the same shell:

export ZENOD_MCP_TOKEN="<token>"

codex mcp add zenod --url https:// /mcp --bearer-token-env-var ZENOD_MCP_TOKEN

A normal shell export is temporary: it lasts only for that shell session and child processes. It does not survive a machine restart, and it does not affect an already running macOS GUI app launched from Finder, Dock, or Spotlight. For Codex Desktop, set the variable in the environment before starting Codex Desktop, or use a literal Authorization: Bearer header in the MCP server settings.

3. Store / search / get

Store (mutating, async — returns a jobId, then poll):

// tools/call store_memory

{ "content": "My home insurance renews on March 3rd every year." } // -> returns { jobId: "..." } (status: queued)

// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done: // { status: "done", result: { // evidenceRef: "Log/2026-07-05.md#^e-7f3a2c", // pagesTouched: ["Areas/Insurance.md"], // commitSha: "a1b2c3d...", // <- your receipt: a real git commit // githubUrls: ["https://github.com/your-org/your-memory-repo/blob/main/Areas/Insurance.md"] // } }

Open the githubUrls link — the memory is a committed file in your repo.

Ingest media/artifacts (mutating, async — returns a jobId, then poll):

// tools/call ingest_memory

{ "mediaType": "screenshot", "artifactUrl": "https://example.test/screen.png", "filename": "screen.png", "sourceHint": "Claude upload", "contentHint": "remember the renewal date visible in this screenshot", "hints": ["insurance"] } // -> returns { jobId: "...", kind: "media_ingest", status: "queued" }

// tools/call get_task_result { "jobId": "..." } // -> when done, result includes: // { // status: "done", // rawArtifact: { handle, archiveUrl, sha256 }, // extraction: { handle, ocrHandle, transcriptHandle, archiveUrl, provider }, // digest: { evidenceRef, pagesTouched, commitSha, githubUrls } // } // Opaque handles that Zenod cannot resolve still return a loud // media_ingest_processor_unavailable receipt instead of fake success.

Search (read, fast, no LLM):

// tools/call search_memory

{ "query": "insurance renewal" } // -> hits: [{ path, snippet, score, githubUrl }], or the explicit text // "No memories match 'insurance renewal'." when there are none.

Get (read one note by path from a search hit):

// tools/call get_memory

{ "path": "Areas/Insurance.md" } // -> { path, frontmatter, body, githubUrl }

For fuzzy or cross-note questions ("what do I know about X?"), call `ask_brain` instead of search_memory — it runs a read-only research loop and returns a synthesized answer with cited sources.


What you can rely on (the contract)

  • The endpoint is standard MCP — nothing custom on the wire. tools/list + tools/call is all a caller needs to know. See ../../docs/SEAM-SPEC.md.
  • Every write returns a receipt. store_memory gives you a commitSha + GitHub URL (via get_task_result). ingest_memory gives an async media receipt with raw artifact, extraction/transcript archive, digest, commit, and archive fields. A read returns data or an explicit "none". No silent acks; failures error loudly with { code, message }.
  • Only Zenod holds your repo token. It is supplied to this one box (env or /api/provision) and read in exactly one place internally. Nothing else in the suite can write your repo. Any write attempt down another path fails loudly.
  • Your memory is just a git repo. Clone it, read it, leave — no lock-in.

Files in this unit

FileWhat it is
README.mdthis quickstart (an acceptance item)
SEAM-SURFACE.mdthe MCP tool surface + receipt shapes
EXTRACTION-MAP.mdfile-level extraction map (blueprint, RD-4 staged)
Dockerfileroot-image-reuse note (staged; build from repo-root Dockerfile)
docker-compose.zenod.ymldeploy stub

Status honesty: this folder is the *seam of record* for Zenod-as-a-unit. The

physical extraction from the fused Console is STAGED behind the RD-4 split trigger

and has not fired — see EXTRACTION-MAP.md. The running behavior above is real

today (image with AGENT=zenod); the standalone folder is blueprint.