Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Self-hosted AI memory server. Persistent memory on your hardware, not the cloud.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
STRATA_URL, STRATA_API_KEYต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"strata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"strata-mcp-server"
],
"env": {
"STRATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"STRATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add strata --env STRATA_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env STRATA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y strata-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"strata": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"strata-mcp-server"
],
"env": {
"STRATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"STRATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"strata": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"strata-mcp-server"
],
"env": {
"STRATA_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"STRATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
STRATA_URL envSTRATA_API_KEY envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub agenerationforwordz-tech ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.2.0) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
This repository is superseded by [SOLUM](https://github.com/agenerationforwordz-tech/Solum).
SOLUM is the actively developed version of this project: PostgreSQL + pgvector instead of SQLite,
a larger tool set, and numerous fixes not present here. New users should start with SOLUM.
This repository remains available for reference.
Self-hosted AI memory server. Your thoughts, your hardware, your data.
Your AI forgets everything the moment the session ends. Strata fixes that. It gives any MCP-compatible AI a persistent memory that lives on YOUR hardware - not in the cloud, not on someone else's server. Search by meaning, attach real files, and run it all on a Raspberry Pi.
v2.0 taught Strata who's talking. v2.2 teaches it to scale, audit, and remember your past.
read / write / delete / admin / kill permissions. You stop sharing one key across every tool. Manage them from /admin/agents./api/*. Any agent with write or kill permission can pull the brake; only a human admin can flip it back on. Built for the moment a tool goes rogue./constellation. Sacred-geometry layout (Flower of Life background, dodecahedron clusters, Fibonacci sphere distribution), per-agent colors, live activity stream, and a kill-switch indicator that desaturates the whole scene when MCP is offline.strata system user owns the database with mode 600. SSH users can no longer bypass the API by editing the SQLite file directly.STRATA_DEMO_MODE=true and the dashboard accepts blank passwords (the login screen still renders so visitors can see the auth feature exists).New in v2.2:
STRATA_DB_BACKEND=postgresql for production. PostgreSQL handles concurrent multi-agent writes natively (no more write queue), and pgvector does similarity search IN the database with HNSW indexes. Scales to 1 million+ thoughts.data/audit/. Full replay tape: who searched what, which thoughts came back, how long it took. This is the transparency layer — trace exactly how an AI built its understanding of your data. View via GET /api/audit.capture_legacy. These get negative IDs (-1, -2, -3...) and live in the same constellation alongside your current thoughts. Your AI memory doesn't start at install day — it reaches back as far as you want. Click "THOUGHTS" in the constellation viewer to toggle between current and historical views.idea (brainstorms, not yet decided) and observation (patterns noticed, no conclusions drawn). The agent protocol now spells out type selection so every new user's constellation is balanced.strata_status now teaches agents about all 10 types, negative ID history, the audit log, and outcome loop tracking. No CLAUDE.md needed — the protocol IS the onboarding.Plus the v1 features you already know: semantic search, file vault, dedup protection, password+seed-phrase dashboard auth, dark theme, runs on a Pi.
I built this because I got tired of my AI tools forgetting everything between sessions. STRATA gives any MCP-compatible AI (Claude Code, Codex CLI, whatever comes next) a persistent brain that lives on YOUR machine. Not in the cloud. Not on someone else's server. Yours.
It runs on a Raspberry Pi 4B. Seriously. The whole thing - semantic search, file storage, embeddings - runs on a $55 computer with 4GB of RAM.
Regular databases search by keywords. If you stored "switching careers" but search for "new job", you get nothing.
STRATA converts every thought into a 768-dimensional vector that captures what it *means*. Similar ideas land near each other in that vector space. So "switching careers" and "new job" and "career change" all find each other.
The model runs locally through ONNX Runtime (not PyTorch - that thing eats 1.5GB just to import on ARM). Total RAM for the embedding model is about 100-150MB, and it unloads after 5 minutes of idle time.
This is what makes STRATA more than a note-taking app.
You capture a thought about a project. Then you attach the actual source files to it. Later, when you or your AI searches for that topic, you get the thought AND a list of every file attached to it. The AI picks which files it needs and pulls just those - it doesn't load your whole drive into memory.
Files are organized on disk like this:
data/vault/
my-laptop/ 2026-03/ 42/ server.py config.py my-desktop/ 2026-03/ 55/ training_data.csv
Organized by device and month. You can browse it manually if you want. Files up to 1GB, text files capped at 5MB when returned to AI (so it doesn't blow up the context window).
Your AI memory doesn't have to start at install day. Import your past:
# Via MCP tool
capture_legacy( content="Decided to self-host everything after the cloud bill hit $400/mo", thought_type="decision", tags=["infrastructure", "self-hosting"], original_date="2024-06-15", source="pre-strata" )
Legacy thoughts get negative IDs (-1, -2, -3...) while live thoughts use positive IDs. Both are fully searchable — they live in the same vector space. The constellation viewer has a toggle: click "THOUGHTS" to dim current stars and highlight your history.
Every agent interaction is logged to daily CSV files in data/audit/:
data/audit/
audit_2026-04-19.csv audit_2026-04-20.csv ...
Each row records:
Query today's log via REST: GET /api/audit?limit=50
Override the directory: STRATA_AUDIT_DIR=/your/path Disable entirely: STRATA_AUDIT_ENABLED=false
SQLite works great for getting started and single-user setups. For production with multiple agents hitting Strata simultaneously, switch to PostgreSQL:
# Install PostgreSQL 17 + pgvector
sudo apt install postgresql-17 postgresql-17-pgvector
sudo -u postgres createuser strata sudo -u postgres createdb strata_db -O strata sudo -u postgres psql -c "ALTER USER strata PASSWORD 'your-password-here';"
sudo -u postgres psql -d strata_db -f strata_pg_schema.sql
export STRATA_DB_BACKEND=postgresql export STRATA_PG_PASSWORD=your-password-here
python server.py
If you already have thoughts in SQLite:
python migrate_to_pg.py
This migrates all thoughts, embeddings, history, agent keys, and profiles. Your SQLite database is preserved as a backup.
| Feature | SQLite | PostgreSQL |
|---|---|---|
| Concurrent writers | 1 (write queue) | Unlimited |
| Similarity search | numpy in Python | pgvector HNSW in-database |
| Full-text search | FTS5 | tsvector (weighted) |
| Scale target | < 10K thoughts | 1M+ thoughts |
| Setup complexity | Zero | Moderate |
The repo ships with a pre-populated demo database: 666 curated thoughts about Strata itself, 3 sample agents with palette colors, ready to explore. No mining, no seed data hunt, no thinking about what to capture first — just clone, drop the demo DB into place, and see the constellation populated.
git clone https://github.com/agenerationforwordz-tech/strata.git
cd strata
python -m venv venv source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate pip install -r requirements.txt
mkdir -p data cp demo/strata.db data/strata.db
STRATA_DEMO_MODE=true python server.py
⏱️ First install takes 5–15 minutes.
pip install -r requirements.txtdownloads about 700 MB of binary wheels for the embedding model runtime (fastembed,onnxruntime,numpy,transformerstokenizer support). Don't kill the install if it appears stuck — it's downloading binaries in the background. Subsequent installs reuse the venv and take seconds. Run withpip install -r requirements.txt --progress-bar onif you want to watch the byte count tick up.
Open these in your browser:
| URL | What you see |
|---|---|
http://localhost:4320/dashboard | Web dashboard — login with blank password (demo mode) |
http://localhost:4320/constellation | 3D constellation viewer with all 666 thoughts laid out in sacred-geometry clusters |
http://localhost:4320/admin/agents | Per-agent key management with the 3 sample agents (all disabled by default — enable one or create your own to start using Strata) |
See demo/README.md for the full demo dataset details, including how to regenerate your own.
A few Windows-specific gotchas worth knowing about:
D:\ or any non-system drive, Git may refuse to operate on the repo with fatal: detected dubious ownership in repository. Fix: git config --global --add safe.directory 'D:/Claude Code Projects/strata'
(Replace the path with wherever you cloned.)
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo