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

Zenod Memory

โดย zenod-aiรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrydev.zenod/memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Memory you own: capture on WhatsApp, filed into your Markdown vault, recalled with citations.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://cloud.zenod.dev/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://cloud.zenod.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน zenod.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 496 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 99% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5676 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Zenod Memory ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

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.

ถาม PopNx