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

Agent Memory MCP

โดย xultrax-webรุ่น 0.15.0i★ 1iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.xultrax-web/agent-memory-mcp

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ ติดตั้งในเครื่อง
  • บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
  • หมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Markdown memory for AI agents. Files you can read, edit, grep, and commit. Not a database.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 3/3 · ทำงานบนเครื่องคุณ · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 14 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. เปิดไฟล์ตั้งค่าของแอป Claude บนคอม

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. วางค่าตั้งนี้แล้วบันทึกไฟล์

    {
      "mcpServers": {
        "agent-memory": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "@xultrax-web/agent-memory-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. ปิดแอป Claude แล้วเปิดใหม่

  5. ลองเลย

    ใช้ Agent Memory MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Agent Memory MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Agent Memory MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 3 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • AGENT_MEMORY_DIR Absolute path to a custom memory storage directory. Overrides the default per-project location.
  • AGENT_MEMORY_SCOPE Set to 'global' to store memories in ~/.agent-memory/ instead of the per-project default ./.agent-memory/.
  • AGENT_MEMORY_LOG Log level: debug | info | warn | error. Defaults to info. Logs go to stderr (won't pollute MCP stdio).

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ChatGPT ยังต่อ Agent Memory MCP ไม่ได้

Agent Memory MCP ต้องติดตั้งในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะตัวที่ทำงานบนเว็บ

คุณทำแบบนี้แทนได้

ก · ใช้แอปที่ต่อ Agent Memory MCP ได้

  • ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว) · ใช้ได้เฉพาะแอป Claude บนคอม (Windows หรือ Mac) ไม่ใช่บนเว็บหรือมือถือ
  • ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)
  • ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

ข · ตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI ที่ต่อกับ ChatGPT ได้

เลือกจากตัวที่ใช้มากในหมวดเดียวกัน เฉพาะตัวที่ต่อด้วยที่อยู่ได้โดยไม่ต้องใส่คีย์

ต่อกับ Claude Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. เปิด Terminal

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

  3. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --scope user agent-memory -- npx -y @xultrax-web/agent-memory-mcp
  4. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Agent Memory MCP ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  5. ลองเลย

    ใช้ Agent Memory MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Agent Memory MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Agent Memory MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 3 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • AGENT_MEMORY_DIR Absolute path to a custom memory storage directory. Overrides the default per-project location.
  • AGENT_MEMORY_SCOPE Set to 'global' to store memories in ~/.agent-memory/ instead of the per-project default ./.agent-memory/.
  • AGENT_MEMORY_LOG Log level: debug | info | warn | error. Defaults to info. Logs go to stderr (won't pollute MCP stdio).

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ Agent Memory MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Agent Memory MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Agent Memory MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 3 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • AGENT_MEMORY_DIR Absolute path to a custom memory storage directory. Overrides the default per-project location.
  • AGENT_MEMORY_SCOPE Set to 'global' to store memories in ~/.agent-memory/ instead of the per-project default ./.agent-memory/.
  • AGENT_MEMORY_LOG Log level: debug | info | warn | error. Defaults to info. Logs go to stderr (won't pollute MCP stdio).

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ แต่ต้องเตรียมก่อน

ต้องลง Node.js ในเครื่องก่อน (ทำครั้งเดียว)

  1. ลง Node.js ในเครื่อง

    ทำครั้งเดียว ใช้ได้กับทุกตัวที่ต้องใช้ Node.js

    เปิดหน้าดาวน์โหลด Node.js ↗

  2. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  3. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  4. ลองเลย

    ใช้ Agent Memory MCP บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Agent Memory MCP หรือมีชื่อเครื่องมือของ Agent Memory MCP ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ค่าตั้งเพิ่มเติม 3 ช่อง (ไม่ต้องกรอกก็ใช้ได้)

คำสั่งด้านบนใช้ได้เลยโดยไม่ต้องใส่ค่าเหล่านี้ ถ้าอยากปรับค่อยเพิ่มเองตามคำอธิบายของผู้ทำ

  • AGENT_MEMORY_DIR Absolute path to a custom memory storage directory. Overrides the default per-project location.
  • AGENT_MEMORY_SCOPE Set to 'global' to store memories in ~/.agent-memory/ instead of the per-project default ./.agent-memory/.
  • AGENT_MEMORY_LOG Log level: debug | info | warn | error. Defaults to info. Logs go to stderr (won't pollute MCP stdio).

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 Agent Memory MCP อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add --scope user agent-memory -- npx -y @xultrax-web/agent-memory-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xultrax-web/agent-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xultrax-web/agent-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "agent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xultrax-web/agent-memory-mcp"
      ]
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGENT_MEMORY_DIR env
    Absolute path to a custom memory storage directory. Overrides the default per-project location.
  • AGENT_MEMORY_SCOPE env
    Set to 'global' to store memories in ~/.agent-memory/ instead of the per-project default ./.agent-memory/.
  • AGENT_MEMORY_LOG env
    Log level: debug | info | warn | error. Defaults to info. Logs go to stderr (won't pollute MCP stdio).

คำอธิบายยังเป็นภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
152/สัปดาห์
การเชื่อมต่อ
รันบนเครื่อง
รุ่นล่าสุดi
0.15.0
ส่งเข้า registryi
4 มิ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
1 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
xultrax-web
แพ็กเกจ
npm: @xultrax-web/agent-memory-mcp
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

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

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 14 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub xultrax-web ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 13 วันที่ผ่านมา

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 76% ของอีก 6096 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 6096 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 6096 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agent Memory MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 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 13 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.15.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

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

agent-memory-mcp

Guardrails for AI coding agents — write the rule once, every tool obeys, destructive actions get blocked.

Your AI coding agent will eventually try to rm -rf the wrong folder, force-push to main, or delete the file you actually needed. agent-memory-mcp is the memory layer where you write the rule once, in plain markdown — and it _enforces itself_:

  • Blocks destructive actions at the protocol layer. The agent proposes an action; the server checks it against your rules and either refuses it or issues a short-lived, signed Compliance Receipt it must present to act. Soft rules in a config file get ignored — this doesn't.
  • One rule, every tool. Save it once and it emits to AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursor/rules/, and .gemini/ automatically — Claude Code, Cursor, Cline, Copilot, Gemini and Windsurf read the same rules, no plugin.
  • Plain files you own. cat it, grep it, edit it in vim, commit it to git, sync it across machines with agent-memory sync. No database, no daemon, no cloud — and if the AI gets it wrong, you fix it in a text editor.

Memory — the rules, recipes, decisions, and context that survive every session and every tool — is the substrate. Enforcement is the point. Reference implementation of the Compliance Receipt Protocol 1.0, so other MCP servers can adopt the same receipts and interoperate.

Quickstart · guarded in 60 seconds

# After adding the server to your MCP client (see Install below), from your project:

agent-memory init # drop in a starter guardrail pack (protect main, no rm -rf, no prod-data destruction, …) agent-memory install-hooks # make hard rules actually BLOCK in Claude Code (soft rules → ask)

Your agent is now guarded across every tool. Write your own rules with save_rule — they enforce _and_ emit to AGENTS.md / CLAUDE.md / .cursor/rules / .gemini. (CLI commands assume a global install — npm i -g @xultrax-web/agent-memory-mcp — or prefix with npx -y.)


Memory as constraint · the v0.11 → v0.13 arc

What v0.10 and below shipped: a great file-based memory store. What v0.11+ added: rules that _enforce themselves_. A rule memory type carries severity (hard / soft), scope, applies_when, matches regex patterns, enforce_on categories, and last_verified date. From those, the server projects companion files out to every AI tool and gates destructive operations via cryptographic receipts.

1. Rule memories project to every tool
agent-memory save-rule no-emojis-ever \

--description "Never use emojis in commits, comments, or chat output." \ --severity hard \ --scope global \ --enforce-on commits,chat_responses \ --content "No emojis. Anywhere. Ever."

agent-memory emit-companions

writes AGENTS.md + CLAUDE.md + .cursor/rules/*.mdc + .gemini/instructions.md

TargetPathAuto-loaded by
agentsAGENTS.mdClaude Code, Codex CLI, Cursor, Aider, Devin, Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Amazon Q
claudeCLAUDE.mdClaude Code (5-level hierarchy · managed/global/project/local/subdir)
cursor.cursor/rules/operator-hard.mdc (alwaysApply: true) + operator-conventions.mdc (agent-requested)Cursor (MDC format)
gemini.gemini/instructions.mdGemini CLI

Set AGENT_MEMORY_AUTO_EMIT_DIR=/path/to/project and the server re-emits all four files automatically on every rule save.

2. check_action · the protocol enforcement point
# Agent proposes an action · server matches against rule store

agent-memory check-action "delete the memory called old-project-notes" --type deletions

→ On approval: returns a Compliance Receipt the agent passes back to destructive tools

→ On deny: returns structured hard_violations + soft_warnings

MCP shape:

{

"name": "check_action", "arguments": { "action": "delete the memory called old-project-notes", "action_type": "deletions", "session_id": "sess_abc", }, }

Tier 1 (deterministic, every client): action matched against rule.matches regex, filtered by rule.enforce_on. Hard violations block. Soft violations warn. Approved actions get a fresh receipt with 60s TTL.

Tier 2 (Sampling-enriched, shipped v0.11.7): for rules with applies_when natural-language conditions, the server uses MCP Sampling to ask the client's LLM whether the proposed action triggers the rule. Falls back to Tier 1 only if the client doesn't advertise Sampling capability. Works on Claude Desktop and VS Code Copilot; on Claude Code, Cursor, Cline, and Codex CLI you get Tier 1 only — which is enough to enforce the rules you've written.

But check_action only gates _this server's own_ tools. To enforce your rules on the agent's real actions — the shell commands and file writes it runs — `agent-memory install-hooks` wires a PreToolUse hook into Claude Code: a hard rule denies the matching tool call, a soft rule asks you. Now an rm -rf or a force-push to main is actually _blocked_, not just advised. Run agent-memory init first for a starter ruleset.

3. Compliance Receipts · the cryptographic primitive

Receipts are short-lived, signed bearer tokens with caveats (Macaroon pattern · Birgisson et al., NDSS 2014). The novel protocol primitive: server-issued tokens that bind to action + session + rules-version-hash + expiry. Tampering breaks the signature. Rule changes invalidate every outstanding receipt (because rules_version is part of the signed payload).

import { issueReceipt, validateReceipt } from "@xultrax-web/agent-memory-mcp";

const r = issueReceipt({ caveats: [ { type: "action", value: "delete_memory" }, { type: "session", value: "sess_abc123" }, ], ttl_seconds: 60, });

const v = validateReceipt(r, { required_caveats: [{ type: "action", value: "delete_memory" }], }); if (!v.valid) throw new Error(v.reason);

Receipt-required `delete_memory` (v0.12.0 breaking change): calling delete_memory without a valid receipt is refused. The two-step pattern is check_action → delete_memory(name, receipt). The signing-key file lives at /.keyring/hmac-key (CRP 1.0) or /.keyring/ed25519-priv (CRP 1.1), 0600 perms on POSIX. Receipts are bound to their specific target (the action_hash caveat for delete memory ) and are single-use; the .keyring/ is never committed or synced, and rotate_key regenerates it after a suspected leak.

CRP 1.1 · Ed25519 federation (v0.13.0): flip CRP_SIGNING_MODE=ed25519 and the server signs with an asymmetric keypair instead of HMAC. The public key gets published at /.keyring/ed25519-pub, so other MCP servers can validate your receipts without sharing a secret. The protocol allows cross-server enforcement: server A issues a receipt for "delete X", server B validates and honors it.

4. audit · operational health for the rule store
agent-memory audit          # pretty colored terminal output

agent-memory audit --json # structured JSON for tooling

Surfaces:

  • Rule count by severity (hard / soft / unspecified)
  • Stale rules · last_verified > 90 days, or never verified
  • Pattern conflicts · two rules sharing an enforce_on AND an identical regex in matches
  • Recent denials · check_action calls that blocked an action (spot over-aggressive rules)
  • Unreceipted destructive ops · should be empty in v0.12+; non-empty means a client is calling delete_memory without going through check_action

The healthy flag is true iff no stale rules, no conflicts, no unreceipted ops.

5. CRP 1.0 / 1.1 as a portable spec

The receipt protocol is documented standalone at docs/compliance-receipt-protocol-1.0.md. Other MCP servers can adopt the same format + validation rules to interoperate · agent-memory-mcp is the reference implementation. The spec covers: receipt structure, canonical encoding, signing (HMAC-SHA256 for 1.0, Ed25519 for 1.1), validation order, rules-version hashing, reserved caveat types, MCP integration patterns, security considerations, cross-server adoption, and test vectors.


What you get

.agent-memory/

├── MEMORY.md # auto-managed index ├── user-prefers-tabs.md ├── feedback-no-emoji-in-code.md ├── project-q3-launch-frozen.md └── reference-postgres-runbook.md

A memory file is just markdown with YAML frontmatter:

---

name: feedback-no-emoji-in-code description: User wants zero emoji in commits, comments, or output type: feedback


Hard rule. No emoji anywhere user-facing.

Why: prior contractor flooded the repo with them; user spent a weekend removing them.

How to apply: scrub before commit; reject any tool output that adds them automatically.

That's the whole format. No magic. Read it, edit it, ship it.


Why this exists

Most MCP clients have no persistent memory. The ones that do (Claude Code) store it where only that client can see it. The official server-memory and every community alternative use opaque structured backends. That's fine for some workflows — but it puts your data behind a layer you can't read with cat.

We chose markdown because:

  • Universal. Every developer can read markdown. Every editor handles it. Every diff tool understands it.
  • Portable. Memories travel with the project (per-project default) or with you (global mode). Move them, copy them, fork them — they're just files.
  • Inspectable. You can audit what your AI assistant "knows" by opening a folder.
  • Repairable. When a memory is wrong, you fix it the way you fix any text file. No SDK, no API, no SQL.
  • Versionable. Git understands every change. No JSON merge conflicts. No binary blobs.

If you want vector similarity search, semantic recall, or auto-relation extraction — use one of the database-backed memory MCPs. They're great at that. If you want memory that you can still read after a power outage, this is for you.


Install

From npm (recommended)

`

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo