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

Graphmind

โดย CloudCorpRecordsรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CloudCorpRecords/graphmind

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Persistent knowledge graph: entities, relations, and observations for agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "graphmind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/graphmind",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add graphmind -- npx -y @reneturcios/graphmind mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "graphmind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/graphmind",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "graphmind": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/graphmind",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub CloudCorpRecords ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 78% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Graphmind ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

graphmind

graphmind is a small, durable memory for agents: a knowledge graph you can build up a fact at a time and query back later. You record entities — people, places, projects, anything with a name — each with a type and a growing list of plain-text observations, and you connect them with typed relations ("Alice — lives_in → Lisbon"). The whole graph lives in one JSON file on disk, so the memory survives restarts and stays readable, diffable, and editable by hand.

There is no database to run and no service to sign up for. The graph file is the product.

Install

npx @reneturcios/graphmind read

Or run the container image:

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/graphmind

The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. If you run the container, mount a volume over the working directory if you want the graph file to persist between runs.

Where the graph lives

The store file path comes from the GRAPHMIND_FILE environment variable and defaults to ./graphmind.json in the current working directory. The file is loaded when the server (or a CLI command) starts, and it is rewritten after every change, so what is on disk is always the full current graph:

{

"entities": [ { "name": "Alice", "entityType": "person", "observations": ["Lives in Lisbon"] } ], "relations": [ { "from": "Alice", "to": "Lisbon", "relationType": "lives_in" } ] }

CLI

The CLI is a read/inspect face over the same store file the MCP server writes:

# Print the whole graph as JSON

graphmind read

Print the subgraph matching a search term

graphmind search lisbon

Point at a specific store file

GRAPHMIND_FILE=~/notes/graph.json graphmind read

graphmind --version

Exit codes: 0 on success, 1 when the store cannot be read or written, 2 for usage errors.

MCP server

One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:

npx -y @reneturcios/graphmind mcp

MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "graphmind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/graphmind", "mcp"], "env": { "GRAPHMIND_FILE": "/path/to/graphmind.json" } } } }

Tools
ToolInputWhat it does
create_entitiesentities: array of {name, entityType, observations}Adds entities whose names are not already taken. Existing names are skipped and the stored entity is left untouched. Returns only the entities actually created.
create_relationsrelations: array of {from, to, relationType}Adds relations whose exact triple is not already present. Returns only the relations actually created.
add_observationsobservations: array of {entityName, contents}Appends observation strings to existing entities, skipping strings the entity already has. Returns what was added, per entity.
delete_entitiesentityNames: array of stringsRemoves the named entities and every relation that touches any of them.
delete_observationsdeletions: array of {entityName, observations}Removes the listed observation strings from the named entities.
delete_relationsrelations: array of {from, to, relationType}Removes relations matching the given exact triples.
read_graph_(none)_Returns the entire graph: all entities and all relations.
search_nodesquery: stringCase-insensitive substring search over entity names, types, and observations. Returns the matching entities plus the relations whose endpoints both matched.
open_nodesnames: array of stringsReturns the named entities plus the relations between them. Unknown names are skipped.
Behaviour worth knowing
  • Names are identity. An entity is its name; creating a second entity with the same name does nothing. Rename by deleting and recreating.
  • Relations need real endpoints. create_relations requires both the from and to entities to already exist, and fails the whole call if one is missing — no stub entities are invented, so a typo surfaces immediately instead of quietly corrupting the graph.
  • Observations are a set, in order. Adding a string an entity already carries is a no-op; new strings append in the order given.
  • Deletes cascade only from entities. Deleting an entity removes its relations; deleting observations or relations never touches anything else.

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx