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

Cortex

โดย jmagarรุ่น 3.9.0i★ 4 (ดาวเป็นของรีโปอื่น)iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrytv.tootie/cortex

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ คลาวด์หรือติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ คลาวด์: ไม่ต้องใส่คีย์ · ในเครื่อง: ต้องมี CORTEX_TOKEN · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST)
  • หมวด อื่น ๆ
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Syslog receiver and MCP server for homelab log intelligence.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 2/4 · ทำงานบนเครื่องคุณ

เราซ่อนคำสั่งบางส่วนไว้

แบบต่อผ่านที่อยู่: ที่อยู่ของ server ไม่ตอบตอนเราตรวจ

ใช้แบบรันในเครื่องแทนได้ ขั้นตอนอยู่ด้านล่าง

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Claude AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ Cortex ให้ Claude ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี Docker ด้วยคำสั่ง docker --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://www.docker.com/products/docker-desktop/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "mcpServers": { "cortex": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ", "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ" } } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ให้คงคำว่า "ใส่ค่าของคุณ" ไว้ก่อน แล้วบอกให้ฉันวางค่าจริงเองในไฟล์หรือช่องของแอป ห้ามขอให้ฉันพิมพ์คีย์ในแชต 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ Cortex ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง Docker ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    docker --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น Docker version … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: ลง Docker Desktop: Mac เปิดไฟล์ Docker.dmg แล้วลากไอคอนไปที่ Applications (เลือกรุ่น Apple silicon หรือ Intel ให้ตรงเครื่อง) · Windows ดับเบิลคลิก Docker Desktop Installer.exe · ลงเสร็จเปิดแอป Docker Desktop ทิ้งไว้ ไม่ต้องใช้คำสั่ง curl

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Docker ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: docker --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Docker

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Cortex

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กรอกค่าตั้ง 1 ช่อง

    ค่าเหล่านี้เป็นค่าตั้งของโปรแกรม ไม่ใช่คีย์ ไม่ต้องสมัครอะไร ใส่ตามที่ผู้ทำอธิบาย

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

  4. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  5. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "cortex": {
          "command": "docker",
          "args": [
            "run",
            "-i",
            "--rm",
            "-e",
            "CORTEX_RECEIVER_HOST",
            "-e",
            "CORTEX_TOKEN",
            "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
          ],
          "env": {
            "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ",
            "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
          }
        }
      }
    }

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  6. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  7. ลองเลย

    ใช้ Cortex บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Cortex หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cortex ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 1 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ Cortex ไม่ได้

Cortex ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ Cortex ได้

  • ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด อื่น ๆ ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Claude Code AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ Cortex ให้ Claude Code ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี Docker ด้วยคำสั่ง docker --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://www.docker.com/products/docker-desktop/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ให้คงคำว่า "ใส่ค่าของคุณ" ไว้ก่อน แล้วบอกให้ฉันวางค่าจริงเองในไฟล์หรือช่องของแอป ห้ามขอให้ฉันพิมพ์คีย์ในแชต 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ Cortex ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง Docker ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    docker --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น Docker version … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: ลง Docker Desktop: Mac เปิดไฟล์ Docker.dmg แล้วลากไอคอนไปที่ Applications (เลือกรุ่น Apple silicon หรือ Intel ให้ตรงเครื่อง) · Windows ดับเบิลคลิก Docker Desktop Installer.exe · ลงเสร็จเปิดแอป Docker Desktop ทิ้งไว้ ไม่ต้องใช้คำสั่ง curl

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Docker ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: docker --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Docker

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Cortex

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กรอกค่าตั้ง 1 ช่อง

    ค่าเหล่านี้เป็นค่าตั้งของโปรแกรม ไม่ใช่คีย์ ไม่ต้องสมัครอะไร ใส่ตามที่ผู้ทำอธิบาย

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

  4. เปิด Terminal

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

  5. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0

    แก้ “ใส่ค่าของคุณ” เป็นคีย์ของคุณก่อนกด Enter

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  6. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Cortex ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  7. ลองเลย

    ใช้ Cortex บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Cortex หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cortex ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 1 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ Cursor AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ Cortex ให้ Cursor ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี Docker ด้วยคำสั่ง docker --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://www.docker.com/products/docker-desktop/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "mcpServers": { "cortex": { "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ", "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ" } } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ให้คงคำว่า "ใส่ค่าของคุณ" ไว้ก่อน แล้วบอกให้ฉันวางค่าจริงเองในไฟล์หรือช่องของแอป ห้ามขอให้ฉันพิมพ์คีย์ในแชต 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ Cortex ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง Docker ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    docker --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น Docker version … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: ลง Docker Desktop: Mac เปิดไฟล์ Docker.dmg แล้วลากไอคอนไปที่ Applications (เลือกรุ่น Apple silicon หรือ Intel ให้ตรงเครื่อง) · Windows ดับเบิลคลิก Docker Desktop Installer.exe · ลงเสร็จเปิดแอป Docker Desktop ทิ้งไว้ ไม่ต้องใช้คำสั่ง curl

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Docker ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: docker --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Docker

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Cortex

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กรอกค่าตั้ง 1 ช่อง

    ค่าเหล่านี้เป็นค่าตั้งของโปรแกรม ไม่ใช่คีย์ ไม่ต้องสมัครอะไร ใส่ตามที่ผู้ทำอธิบาย

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

  4. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  5. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Cortex ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  6. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  7. ลองเลย

    ใช้ Cortex บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Cortex หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cortex ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 1 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องมีคีย์ของ Cortex (สร้างที่เว็บของผู้ทำ) · ต้องกรอกค่าตั้ง 1 ช่อง (CORTEX_RECEIVER_HOST) · ต้องลง Docker ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ให้ AI ติดตั้งให้

คัดลอกข้อความนี้ไปวางในแชตของ VS Code AI จะเช็กเครื่อง บอกว่าจะแก้ไฟล์ไหน และรอคุณตกลงก่อนทุกครั้ง

ช่วยติดตั้ง MCP server ชื่อ Cortex ให้ VS Code ในเครื่องนี้ ทำตามลำดับ 1) เช็กว่ามี Docker ด้วยคำสั่ง docker --version ถ้าไม่มี ให้บอกฉันไปลงจาก https://www.docker.com/products/docker-desktop/ ห้ามลงเอง 2) ใช้คอนฟิกนี้เท่านั้น (ผ่านตัวตรวจของ PopNx MCP แล้ว): { "servers": { "cortex": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "CORTEX_RECEIVER_HOST", "-e", "CORTEX_TOKEN", "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0" ], "env": { "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ", "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ" } } } } 3) บอก path เต็มของไฟล์ที่จะแก้ หรือคำสั่งที่จะรัน แล้วรอฉันตกลงก่อน 4) ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ให้คงคำว่า "ใส่ค่าของคุณ" ไว้ก่อน แล้วบอกให้ฉันวางค่าจริงเองในไฟล์หรือช่องของแอป ห้ามขอให้ฉันพิมพ์คีย์ในแชต 5) ทำตามที่ตกลง แล้วตรวจว่าเครื่องมือของ Cortex ขึ้นจริง

ข้อความนี้ไม่มีคีย์ของคุณ ถ้าต้องใช้คีย์ AI จะบอกให้คุณวางเองในไฟล์หรือช่องของแอป

  1. ลง Docker ในเครื่อง (ถ้ายังไม่มี)

    ลงไว้แล้วหรือยัง? เช็กก่อน · เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งนี้ กด Enter

    docker --version
    • ขึ้นเลขรุ่น เช่น Docker version … = ลงแล้ว ข้ามขั้นนี้ได้
    • ขึ้นว่า "command not found" (Windows ขึ้นว่า "is not recognized") = ยังไม่ได้ลง หรือเพิ่งลงแต่ยังไม่ได้ปิดแล้วเปิด Terminal ใหม่
    เปิด Terminal ยังไง

    Mac: กด ⌘ + Space พิมพ์ Terminal แล้วกด Enter

    Windows: เปิดเมนู Start พิมพ์ Windows PowerShell แล้วกด Open

    ยังไม่ได้ลง: ลง Docker Desktop: Mac เปิดไฟล์ Docker.dmg แล้วลากไอคอนไปที่ Applications (เลือกรุ่น Apple silicon หรือ Intel ให้ตรงเครื่อง) · Windows ดับเบิลคลิก Docker Desktop Installer.exe · ลงเสร็จเปิดแอป Docker Desktop ทิ้งไว้ ไม่ต้องใช้คำสั่ง curl

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Docker ↗

    ลงเสร็จแล้ว ปิด Terminal เปิดใหม่ แล้วพิมพ์คำสั่งเดิมอีกครั้ง ต้องขึ้นเลขรุ่น: docker --version

    ลงครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Docker

  2. สมัครและสร้างคีย์ของ Cortex

    เปิดเว็บของผู้ทำ สมัครบัญชีแล้วสร้างคีย์ (API key) เก็บไว้ ใช้ในขั้นถัดไป ราคาและแผนฟรีดูที่เว็บของผู้ทำ

    วิธีขอคีย์อยู่ใน README ของผู้ทำด้านล่าง

  3. กรอกค่าตั้ง 1 ช่อง

    ค่าเหล่านี้เป็นค่าตั้งของโปรแกรม ไม่ใช่คีย์ ไม่ต้องสมัครอะไร ใส่ตามที่ผู้ทำอธิบาย

    • CORTEX_RECEIVER_HOST Hostname or IP of the syslog listener.

    คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

  4. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  5. ใส่คีย์ในช่องที่ว่างไว้

    ในค่าตั้งของ Cortex ช่อง CORTEX_TOKEN, CORTEX_RECEIVER_HOST ยังว่าง ใส่คีย์ของคุณแล้วบันทึก

    วางคีย์ในช่องของแอปเท่านั้น อย่าวางในแชตหรือส่งให้ใคร

  6. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  7. ลองเลย

    ใช้ Cortex บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Cortex หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cortex ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 1 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • CORTEX_RECEIVER_PORT Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

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

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

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Cortex อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add --scope user cortex --env CORTEX_RECEIVER_HOST='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e CORTEX_RECEIVER_HOST -e CORTEX_TOKEN ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "cortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "CORTEX_RECEIVER_HOST",
        "-e",
        "CORTEX_TOKEN",
        "ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_RECEIVER_HOST": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CORTEX_RECEIVER_HOST จำเป็น env
    Hostname or IP of the syslog listener.
  • CORTEX_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    Bearer token for MCP endpoint authentication.
  • CORTEX_RECEIVER_PORT env
    Syslog listener port (UDP + TCP). Default: 1514.

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาว GitHubi
4 (ดาวเป็นของรีโปอื่น)
รายการนี้ชี้ไปที่รีโปของคนอื่น ดาวจึงไม่นับในอันดับ
ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
โดเมนที่ยืนยัน
✓ tootie.tv
licensei
AGPL-3.0
การเชื่อมต่อ
บนเครื่องหรือคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
3.9.0
หมวดi
อื่น ๆ
ส่งเข้า registryi
12 ก.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
9 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
jmagar
แพ็กเกจ
oci: ghcr.io/jmagar/cortex:v3.9.0
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

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

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

ตอนตรวจล่าสุด server ไม่ตอบ จึงอ่านรายการเครื่องมือไม่ได้

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 15 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (tootie.tv) ไม่ใช่เจ้าของ repo (dinglebear-ai) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ AGPL-3.0

  • ✕ ไม่ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ไม่ตอบภายใน 6 วินาทีตอนที่เราตรวจ

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ตอบภายใน 6 วินาทีตอนที่เราตรวจ

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

ช่องโหว่ที่เปิดเผยแล้ว (OSV.dev)

ไม่ได้ตรวจ: ตรวจได้เฉพาะแพ็กเกจ npm และ PyPI ที่ระบุรุ่น

เราตรวจอะไรบ้าง → · JSON

ผู้ทำ: ขอให้ตรวจใหม่ หรือแจ้งข้อมูลผิด

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบเพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบเพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 19925 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 13% ของอีก 19925 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 10% ของอีก 19925 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cortex ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CORTEX_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 6 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (3.9.0) 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 World Monitor, openstatus, Oh My Posh Validator, Strata, Jitsu

ตัวอื่นที่ทำงานคล้ายกัน

หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว

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

World Monitor

ข่าวกรองโลกแบบเรียลไทม์: ความขัดแย้ง ตลาด พลังงาน การค้า การขนส่ง และไซเบอร์

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.7Kอัปเดต เมื่อวาน

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · worldmonitor.app

openstatus

Manage monitors, status pages, incidents and maintenances in your openstatus workspace.

โดย openstatusHQใช้กันมาก★ 9.3Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · openstatus.dev

Oh My Posh Validator

Validate oh-my-posh configurations and segment snippets against the official schema.

โดย JanDeDobbeleerใช้กันมาก★ 23.8K ดาวรวมทั้งรีโปอัปเดต 26 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · ohmyposh.dev

Strata

MCP server for progressive tool usage at any scale (see https://klavis.ai)

โดย Klavis-AIกำลังโต★ 5.8Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์repo ถูกเก็บถาวร✓ klavis.ai

Jitsu

Manage Jitsu data pipelines: destinations, streams, connections, functions, live events.

โดย jitsucomใช้กันมาก★ 5.1Kอัปเดต 4 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · jitsu.com
  • World Monitor — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • openstatus — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Oh My Posh Validator — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Strata — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Jitsu — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Cortex

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

It collects logs and operational evidence, stores them in SQLite with FTS5 search, and exposes one shared intelligence layer through CLI, REST, MCP, and a bundled browser workspace.

Cortex began as a syslog receiver. It now covers network logs, Docker, managed files, OpenTelemetry logs, metrics, and traces, host heartbeats, fleet inventory, shell and agent activity, and Claude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity transcripts. It correlates those sources into timelines, incidents, and an evidence-backed topology graph without making the graph a second source of truth.

At a glance

AreaWhat Cortex provides
IngestUDP/TCP syslog, OTLP/HTTP logs, metrics, and traces, Docker logs and events, managed file tails, host heartbeats, AI transcripts, shell history, agent command records, and fleet inventory
StorageSQLite in WAL mode, FTS5 full-text search, bounded metadata, retention, storage budgets, maintenance jobs, checkpoints, and 63 sequential schema migrations
InvestigationSearch, filtering, context, timelines, patterns, anomaly comparison, cross-source correlation, recurring error signatures, deterministic incident bundles, and graph explanations
Fleet intelligenceSSH and API inventory collectors, host state, service topology, container and route relationships, redacted evidence, and rebuildable graph projections
AI operationsClaude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity session indexing; skill, MCP, and hook event extraction where each provider exposes them; incident clustering; and guarded local LLM assessments
InterfacesNative CLI, one action-dispatched MCP tool, authenticated REST APIs, MCP prompts and resources, an MCP Apps search widget, and a bundled investigation workspace
OperationsSetup and repair, diagnostics, Compose control, backup, integrity checks, WAL checkpoints, vacuum, update workflows, agents, and health endpoints

[!IMPORTANT]

Cortex is designed for a trusted homelab or small private fleet. It is not a clustered log warehouse, a general-purpose SIEM, or a safe place to expose unauthenticated administrative surfaces to the public internet.

Contents

  • Quick start
  • How Cortex is built
  • Ingestion
  • Investigation and intelligence
  • Fleet inventory and graph
  • AI session intelligence
  • Alerts and notifications
  • Interfaces
  • Configuration
  • Authentication and trust boundaries
  • Storage and maintenance
  • Deployment and distribution
  • Operations
  • Development and verification
  • Documentation
  • Current boundaries
  • License

Quick start

Install and choose a role
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dinglebear-ai/cortex/main/install.sh | sh

On Windows x64:

irm https://raw.githubusercontent.com/dinglebear-ai/cortex/main/install.ps1 | iex

The checksum-verified bootstrap supports Linux x64/ARM64, macOS ARM64, and Windows x64. It runs cortex setup start, which asks whether this machine is a server, a client, or a host agent. Server setup prepares configuration, distinct MCP/REST credentials, storage and managed Compose. Client setup connects selected MCP clients. Agent setup detects local collection prerequisites and enables only the capabilities you explicitly select. First server setup also asks for authentication mode, exposure, and an optional six-hour backup schedule.

Already have the CLI, or automating installation? Select the role explicitly:

cortex setup start --role server --clients codex,claude,gemini

cortex setup start --role client --server https://cortex.example.com \ --token-file /private/mcp-token --api-token-file /private/rest-token cortex setup start --role agent --server https://cortex.example.com \ --token-file /private/ingest-token --capabilities docker,transcripts

First-time noninteractive setup requires --role; subsequent setup reuses the saved choice. --dry-run --json previews configuration and capabilities without installing services. All advanced settings remain available through --set and --secret-file; sensitive collection requires explicit selection. --backup-schedule and --no-backup-schedule save the backup scheduling choice.

cortex setup effective --json

cortex setup verify --json cortex update

Verification proves authenticated MCP access and REST access when configured; source delivery still needs its own evidence. Updates use saved deployment settings and respect version pins. See the setup guide for capability selection, OAuth, prerequisites, source builds, manual native operation, and installer environment controls; see the deployment runbook for backup and recovery.

For guided agent assistance:

npx skills add dinglebear-ai/cortex --skill install-cortex

Start a fresh task and invoke $install-cortex.

The npm launcher remains available for local CLI and stdio MCP use with Node.js 18 or newer:

npx -y @dinglebear/cortex --help

npx -y @dinglebear/cortex mcp npm install --global @dinglebear/cortex

Connect an MCP client

Query-only stdio mode reads the configured local database and starts no network listeners:

{

"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "cortex-rmcp", "mcp"], "env": { "CORTEX_DB_PATH": "/absolute/path/to/cortex.db" } } } }

Streamable HTTP mode connects to the persistent daemon:

{

"mcpServers": { "cortex": { "url": "http://127.0.0.1:3100/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-cortex-token" } } } }

A useful first call is:

{"action":"status"}

Then narrow the investigation with tail, errors, search, timeline, or context before using broader analysis operations.

How Cortex is built

Cortex is one Rust binary with multiple operating modes. The same application and service layer backs the CLI, REST handlers, and MCP handlers, so validation, limits, identity resolution, redaction, and business rules do not belong to one transport alone.

                         INGESTION

Syslog UDP/TCP OTLP signals Docker agent / pull Managed file tails Heartbeats Claude / Codex / Gemini / Antigravity Shell history Agent commands Fleet inventory \ | / \ | / +---- bounded parsing and enrichment ----+ | scrub, normalize, batch | SQLite WAL + FTS5 | +----------------+----------------+ | | authoritative records derived accelerators logs, heartbeats, rollups, signatures, inventory, sessions graph projections | | +----------------+----------------+ | shared service layer | CLI REST MCP Web workspace

The daemon supervises its receivers and background services with cooperative cancellation. Shutdown drains HTTP requests, gives maintenance tasks 10 seconds to finish before abort-and-join, gives ingest 5 seconds to flush, and then attempts a WAL checkpoint. Already-running blocking SQLite calls cannot be cancelled by Tokio.

Background services include:

  • Retention and storage-budget enforcement
  • WAL and FTS maintenance
  • Docker ingest supervision
  • File-tail supervision
  • Error-signature scanning
  • Notification evaluation, dispatch, and digest scheduling
  • Inventory refresh and backfill
  • Graph projection refresh
  • AI-session and timeline rollups
  • Database optimization and maintenance jobs

Heavy analytical reads and maintenance jobs have separate concurrency controls so one expensive investigation cannot starve the ingest path.

Ingestion

All log-like sources are normalized into the same durable log model, enriched where safe, scrubbed where configured, and written through bounded batch paths.

Syslog over UDP and TCP

Cortex listens on the same configurable port for UDP and TCP syslog. It parses common RFC 3164 and RFC 5424 shapes, preserves the raw frame, records sender identity, normalizes severity and facility, and enriches known application formats.

Relevant defaults:

  • Bind: 0.0.0.0:1514
  • Maximum message: 8 KiB
  • Maximum concurrent TCP connections: 512
  • TCP idle timeout: 300 seconds
  • Writer batch: 100 records or 500 ms
  • Write queue capacity: 10,000 records

Syslog has no application-layer authentication. Restrict senders with network controls and CORTEX_ALLOWED_SOURCE_CIDRS when the listener is reachable beyond a trusted network.

Built-in enrichment recognizes useful signals from AdGuard, Authelia, Docker lifecycle events, fail2ban, Linux kernel and OOM events, SWAG, reverse-proxy logs, and host-local Cortex Docker agent metadata. Source gates can restrict enrichment that would otherwise trust a marker inside an unauthenticated syslog body.

OpenTelemetry ingestion

Cortex accepts protobuf OTLP/HTTP export requests on the shared HTTP listener. Logs use POST /v1/logs with a 4 MiB body limit and flow through the normal writer. Metrics use POST /v1/metrics and traces use POST /v1/traces, each with an 8 MiB body limit and dedicated storage. Metric requests admit at most 5,000 points and also enforce a bounded normalized payload budget.

Current OTLP scope is intentionally narrow:

  • Logs, traces, and metrics over HTTP/protobuf are supported.
  • OTLP/gRPC is not implemented.

All three OTLP endpoints authenticate with `CORTEX_TOKEN` — the same static MCP bearer token that guards POST /mcp, read from the managed ~/.cortex/.env on a deployed host. It is not CORTEX_API_TOKEN (REST /api/*) and not CORTEX_API_ADMIN_TOKEN. Loopback and trusted-gateway policies skip the check. An OAuth-only deployment with no static token denies OTLP outright, because machine exporters have no OAuth flow — so a non-loopback OAuth-only OTLP exposure is rejected at startup unless CORTEX_TOKEN is set.

Docker logs and events

Cortex supports two Docker collection paths:

  1. Host-local agent, the preferred multi-host path. The host-local cortex agent reads the local Docker socket, converts logs and lifecycle events into bounded records, and forwards them to the server without changing Docker's daemon logging driver.
  2. Central pull compatibility mode, an optional server-side collector for explicitly configured Docker Engine or docker-socket-proxy HTTP endpoints. It records per-container checkpoints and reconnects with bounded exponential backoff.

Central pull is disabled by default. The CORTEX_DOCKER_HOSTS shorthand expands h

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo