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

nlqdb — analytical memory for AI agents

โดย nlqdbรุ่น 0.1.1i★ 2iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.nlqdb/nlqdb

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ คลาวด์ (ต่อผ่านอินเทอร์เน็ต)
  • บัญชีหรือคีย์ ล็อกอินกับบริการตอนต่อ (OAuth)
  • หมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Analytical memory for AI agents: a real Postgres queried in plain English over MCP. One command.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (mcp.nlqdb.com) · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 13 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. กด “Add” → “Custom” → “Web” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อnlqdb — analytical memory for AI agents
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://mcp.nlqdb.com/mcp

    กด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +Connectorsnlqdb — analytical memory for AI agents

  4. ลองเลย

    ใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents หรือมีชื่อเครื่องมือของ nlqdb — analytical memory for AI agents ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ ขึ้นกับแผน

MCP แบบเต็ม: ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ · Pro: ต่อได้ด้วยสิทธิ์อ่านและดึงข้อมูล เครื่องมือที่แก้ข้อมูลอาจใช้ไม่ได้ · Plus: เอกสารยังไม่ยืนยัน ถ้าเห็นเมนูเพิ่ม MCP แบบกำหนดเองในหน้าปลั๊กอิน ลองตามขั้นตอนได้ · ใช้บนเว็บเท่านั้น

  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 · ชื่อnlqdb — analytical memory for AI agents
    Connection · ที่อยู่https://mcp.nlqdb.com/mcp
  3. เลือก nlqdb — analytical memory for AI agents ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก nlqdb — analytical memory for AI agents จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents หรือมีชื่อเครื่องมือของ nlqdb — analytical memory for AI agents 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 --scope user nlqdb https://mcp.nlqdb.com/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น nlqdb — analytical memory for AI agents ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents หรือมีชื่อเครื่องมือของ nlqdb — analytical memory for AI agents 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 nlqdb — analytical memory for AI agents บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents หรือมีชื่อเครื่องมือของ nlqdb — analytical memory for AI agents 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 nlqdb — analytical memory for AI agents บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents หรือมีชื่อเครื่องมือของ nlqdb — analytical memory for AI agents 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://mcp.nlqdb.com/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ nlqdb — analytical memory for AI agents อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user nlqdb https://mcp.nlqdb.com/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "nlqdb": {
      "url": "https://mcp.nlqdb.com/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "nlqdb": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.nlqdb.com/mcp"
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
โดเมนที่ยืนยัน
✓ nlqdb.com
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
รันบนคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
0.1.1
ส่งเข้า registryi
23 ก.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
13 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
nlqdb
เว็บผู้ทำ
nlqdb.com
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 14 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน nlqdb.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน

  • – ไม่เกี่ยว

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ไม่เกี่ยว: server บนคลาวด์ของเจ้าของ nlqdb.com เอง คุณไม่ได้รันโค้ดจากรีโป

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 231 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 82% ของอีก 6083 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 22% ของอีก 6083 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 6083 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

nlqdb — analytical memory for AI agents 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 (0.1.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT บนเว็บ (แบบเต็มในแผน Business ขึ้นไป · Pro แบบอ่านอย่างเดียว)

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, OpenSEO

ตัวอื่นในหมวดเดียวกัน

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 1.2M/สัปดาห์★ 64.8Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 16.8K/สัปดาห์★ 48.6Kอัปเดต 28 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

โดย every-appใช้กันมาก★ 27.6Kอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ everyapp.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

nlqdb — your autonomous DBA.

nlqdb attaches to the Postgres or Cloudflare D1 database you already run, proposes the changes it needs, applies the ones you approve, measures them, and reverts any that regress.

Why it exists: the mission — encapsulate the trial-and-error journey every company walks to a good database infrastructure.

Where it is going (docs/END_GOAL.md): paste a connection string — on nlqdb.com, with the CLI, through the SDK, or from your coding agent over MCP — and the first proposals arrive within minutes, each with its expected effect, cost and inverse. Apply is one click; nlqdb then measures p95 on the same queries and keeps the change or reverts it, never on your app's request path. That loop is being built (Roadmap); what is live today is the hosted product below.

No backend to build. You write HTML; each component asks for what it wants in plain English; nlqdb infers the schema, writes the SQL, runs it, and renders the result. There is no backend for you to build.

Two actions. That's the whole product:

  1. Create a database — one word: a name (or a goal).
  2. Talk to it in plain English.
<script src="https://elements.nlqdb.com/v1.js" type="module"></script>

That's the entire backend for a live order list — no API to write, no schema to define, no JSON to parse. Engine choice (Postgres / Mongo / Redis / DuckDB / pgvector / …), schema inference, indexing, backups, and auto-migration between engines based on your real workload are background concerns you never have to see.

Status — early, open

nlqdb is early and built in the open, but fully public — no gate, no invite code. The marketing site, the /v1/ask pipeline, the / elements, the chat app, the TypeScript SDK, the hosted MCP server, and the nlq CLI are all live in some form (see the surface table below). Natural-language → SQL accuracy is still climbing toward our public bar (BIRD ≥ 0.65, Spider 2.0 ≥ 0.75 on the free model chain), so answers can be wrong — every response carries a confidence signal and the SQL it ran.

Use it

Connecting an agent over MCP? On Claude Code, one marketplace add wires the hosted server *and* both memory skills in a single step:

/plugin marketplace add nlqdb/nlqdb

/plugin install nlqdb-memory@nlqdb

On any other MCP host, connect your agent with one browser-OAuth approval; headless hosts skip the browser with npx -y @nlqdb/mcp and an sk_mcp_* MCP key (MCP setup). @nlqdb/sdk and @nlqdb/mcp are both published and importable from npm.

The 60-second walkthrough — plain HTML, CLI, and ten framework wrappers — lives at docs.nlqdb.com. Start with the HTML tutorial or the CLI tutorial.

You don't generate an API key separately: describe your database at nlqdb.com, and the chat hands you a snippet with the key already inlined.

Examples

examples/ — minimal scaffolds in plain HTML, Next.js, Nuxt, SvelteKit, Astro, plus a CLI-only walkthrough. Each is the smallest valid integration around one element or one CLI session.

What makes it different

Four things every release has to move, none allowed to regress (GLOBAL-025):

  • Engine quality — natural-language → SQL accuracy (measured continuously on BIRD + Spider 2.0 + an internal eval), plus the multi-engine layer that moves your data to the right engine for your workload.
  • Onboarding — landing to first answer in under a minute, no card, no config.
  • UX — see the diff before any write, see the SQL behind every answer, and on low confidence get a one-click clarify — a guided turn, never a dead-end, and never a silent guess.
  • Performance — sub-400 ms cached, sub-1.5 s cold.

The bet: get this right on free, open models and it only gets better on frontier ones — the scaffolding compounds with whatever model is underneath.

Models & plans

  • Free forever on the built-in open-model chain — queries, embeds, and the elements, no card required.
  • Bring your own LLM key (Anthropic / OpenAI / Gemini / Grok / OpenRouter) on any tier, at no markup.
  • Hosted premium models on paid plans, when you'd rather not manage a key of your own.
  • Self-host the source — the engine, CLI, MCP server, and SDKs are source-available under FSL-1.1-ALv2: free to self-host for any non-competing use, bring your own LLM key, no per-call fees. The license auto-converts to Apache 2.0 two years after each release.

The hosted-premium model lane went live 2026-08-14. The full model strategy is in GLOBAL-026.

Surfaces at a glance

SurfaceStatusWhere
HTTP API (POST /v1/ask, POST /v1/run, POST /v1/insert)✓ shippedapps/api/src/ask/**
+ elements✓ shipped (v0.1)packages/elements/**
@nlqdb/sdk (TypeScript)✓ shipped (incl. runSql + cross-tenant grant + pack-import runner verbs) — installable from npm; insert() and runSql params publish in 0.5.0packages/sdk/**
Framework wrappers (React / Next / Vue / Nuxt / Svelte / SvelteKit / Astro / Solid + Swift)~ built + CI-tested; npm / SPM publish pendingpackages/{react,next,…}/**
Chat app nlqdb.com/app✓ shippedapps/web/**
Hosted MCP server mcp.nlqdb.com/mcp✓ shipped (host auto-detect pending)apps/mcp/**, packages/mcp/**
Local stdio MCP server @nlqdb/mcp✓ shipped — npx -y @nlqdb/mcp with an sk_mcp_* keypackages/mcp/**
Droppable agent artifacts (AGENTS.md · Claude Code skill + plugin · Cursor rules · Codex config)✓ shipped — /plugin marketplace add nlqdb/nlqdb installs the server + skills in one stepapps/web/public/agent-artifacts/**
nlq CLI (Go)✓ shipped (core verbs; device-login pending)cli/**

Full integration matrix in docs/progress.md.

Packages on npm

Published to the public npm registry with build provenance (SK-CIPERM-003). Version badges are live from npm; the table itself is generated from the workspace by scripts/sync-readme-packages.mjs, so it lists exactly the packages that are un-gated ("private" removed) and nothing that isn't.

PackageVersionWhat it isSource
@nlqdb/cliShim that installs the nlq CLI binary for the host platform.packages/cli-shim
@nlqdb/mcpAnalytical-memory MCP server for nlqdb — a real database your AI agent can GROUP BY / JOIN / aggregate over in natural language, not just recall.packages/mcp
@nlqdb/sdkTyped HTTP client for the nlqdb /v1 API — works in browsers, Node, Bun, Workers.packages/sdk

Roadmap

The section below is the live focus; the numbered phases after it are the hosted product's roadmap, kept until the GLOBAL-043 deletion series. Canonical plan + exit gates: docs/phase-plan.md. Legend: ✓ shipped · ~ in progress · ◯ planned.

This roadmap is yours to shape. Want something added, reprioritised, or

dropped? Open a PR editing this section (and

docs/phase-plan.md if it's engine-facing), or open

an issue to float it first. Say why now — which of the four north-star

pillars (engine quality, onboarding, UX, performance) it moves. New to the

codebase? Point your coding agent at this repo and paste:

`

Read README.md and docs/phase-plan.md, then propose a roadmap change:

add/change " " under the right section in one line, with a

"why now" naming which north-star pillar it moves. Open a PR with just

that edit — no code.

`

Setup, branch naming, and the CLA are in CONTRIBUTING.md.

Now — attach to the database you already run (GLOBAL-043)

One loop — observe → propose → apply → verify → revert — on your Postgres (Supabase, Neon, RDS) or Cloudflare D1. Plan, KPIs and exit gate: GLOBAL-043.

  • ~ /app/dba change ledger — every change with its inverse, newest first; Apply / Reject on each proposal
  • ~ Attach product on synthetic databases — observer, create_index proposal, apply → verify → auto-revert, the four doors (the web door, paste a Postgres string at /app/connect then Apply / Reject in /app/dba, the API door, POST /v1/attach / client.attach() with client.applyProposal() / rejectProposal(), the CLI door, nlq attach / nlq proposals / nlq apply / nlq reject, and the MCP door, nlqdb_connect_database / nlqdb_list_proposals / nlqdb_apply_proposal / nlqdb_reject_proposal; the web, API, CLI and stdio MCP (@nlqdb/mcp 0.4.0) doors are live; hosted mcp.nlqdb.com serves the MCP tools once its held deploy runs; verify runs on its own once an applied proposal's 72 h window has passed; on D1 the API door attaches, applies and rejects so far), tested in CI
  • ~ Postgres spike — one index proposed, applied and measured (before/after p95) on a real-traffic database (the spike DB attaches read-only in CI, first proposal in 2.7 s; no index applied yet)
  • ◯ D1 attach on the real rateme12 — the dogfood
  • ◯ The playbook — unused-index drops, bloat, retypes, partitioning, retention, placement
Phase 0 — Foundations ✓

Worker skeleton · KV + D1 + R2 bindings · Neon adapter + OTel · LLM router (free chain) · Better Auth (GitHub + Google + magic link) · /v1/ask end-to-end · events queue + drain · Stripe webhook · CI/CD + PR preview environments.

Phase 1 — On-ramp

A stranger lands on nlqdb.com, creates a DB in plain English, embeds it, and shares the link — in under 60 seconds, no card, no config.

  • ✓ Marketing site (Astro, live at nlqdb.com)
  • ✓ + elements (v0.1)
  • ✓ Sign-in — magic link + GitHub + Google
  • ✓ Chat surface — streaming three-part response (answer / data / trace), anonymous mode
  • ✓ Anonymous mode — 72h token, adopted onto your account on sign-in
  • ✓ Hosted db.create pipeline (table-card embeddings stubbed pending the pgvector slice)
  • ✓ API keys dashboard (/app/keys)
  • ◯ Hello-world tutorial polish
Phase 1.5 — Trust + telemetry
  • ✓ Diff preview on writes + visible SQL trace on every response
  • ✓ Demand-signal telemetry on every "not yet" path
  • ◯ Confidence floor (clarify-on-low-confidence — a guided turn, not a dead-end) — lands with quality-eval
Phase 2 — Distribution (agent + developer surfaces)
  • ✓ Hosted MCP server (mcp.nlqdb.com/mcp) — host auto-detect pending; local stdio @nlqdb/mcp is on npm, so npx -y @nlqdb/mcp with an sk_mcp_* key is a headless route in with no browser consent step (/agents now carries it; the per-host instal

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo