Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Shared memory for your AI agents. Every fact shows its source, and stale facts get replaced.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mytrove.in/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http trove https://mytrove.in/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"trove": {
"url": "https://mytrove.in/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"trove": {
"type": "http",
"url": "https://mytrove.in/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mytrove.in/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ตอนตรวจล่าสุด server ไม่ตอบ จึงอ่านรายการเครื่องมือไม่ได้
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub anunay999 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ไม่ตอบภายใน 6 วินาทีตอนที่เราตรวจ
ไม่ตอบภายใน 6 วินาทีตอนที่เราตรวจ
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
Trove
Context that keeps getting better. Open-source MCP memory server: one shared, sourced memory for Claude Code, Codex, Cursor and any MCP client.
Website · Quickstart · Agent usage · MCP tools · OAuth connector · llms.txt
Trove is an open-source MCP server that gives your AI agents long-term memory in a shared knowledge graph. Use it hosted at mytrove.in or self-host it. Claude, Codex, Cursor and any other MCP-capable agent can write what they learn into it and recall it in later sessions — with every fact traceable back to the source text that justifies it. Your notes stay inspectable, contradictions are superseded instead of overwritten, and the whole graph is browsable in a built-in dashboard.
Point any MCP-capable agent at Trove and it reads and writes your graph across sessions. Create an API key on the dashboard at [mytrove.in](https://mytrove.in), then:
# Claude Code (hosted)
claude mcp add trove --transport http https://mytrove.in/mcp \ --header "Authorization: Bearer "
Running your own instance? Use http://localhost:8787/mcp (no key needed when auth is disabled). For the claude.ai / Claude Desktop Connectors panel, add https://mytrove.in/mcp and sign in with Clerk — see docs/oauth.md.
Your agent gets a small verb-per-job toolset: remember, recall, grep, read, connect, forget (plus ingest and curation tools for write-scoped keys). Nothing else to pass — your key already points at your own graph, so all your agents share it.
How agents should use it — not as an end-of-day diary, but as working memory: load before re-deriving, capture mid-session, many small linked atoms. See [docs/agent-usage.md](docs/agent-usage.md). The same doctrine is also on the MCP server (instructions, resource trove://doctrine, tool descriptions).
Companion skills (optional, Claude Code). The MCP tools work in any client on their own. Install the skills straight from this repo so Claude uses them with the right discipline — recall before re-deriving, cite evidence, supersede instead of delete:
npx skills add anunay999/trove -g
Every skill is also served by the API, so any agent can be told to read one and follow it: the index is at mytrove.in/skills.md (and /llms.txt), each file at /skills/ .md. The same procedures are exposed as MCP prompts, e.g. /mcp__trove__trove-curate in Claude Code cleans up your graph from inside the session.
Full setup — keys, scopes, stdio, importing a vault — is in docs/quickstart.md.
remember, ingest) and retrieve them later with recall, which packs the most relevant memories into a token budget you set.AGENT INFERENCE; the linter flags evidence-free nodes (missing_evidence) for review.log.md are split into per-entry episodes and deduped, so re-imports only store what's new.Trove is an evidence graph: sourced facts trace back to cited text, while evidence-free conclusions stay visibly marked as agent inference.
raw source addressable spans distilled beliefs
┌───────────┐ ingest ┌───────────────┐ remember ┌──────────┐ │ transcript│ ───────► │ text units │ ─────────► │ nodes │ │ page/file │ │ (cited spans) │ (cites) │ + edges │ └───────────┘ └───────────────┘ └──────────┘ ▲ recall / grep / read agents read back here
Writing. An agent stores raw material with ingest, which splits it into addressable text units. It then distills the few facts worth keeping with remember — small semantic nodes, each citing the text unit that justifies it — and links them with connect. remember is the single write door: it revises an existing node on an exact title/slug match, otherwise creates one, so agents never juggle create-vs-update.
Reading. Three verbs, each for a different question. recall builds a token-budgeted context pack — hybrid lexical+semantic search seeds a one-hop graph expansion, candidates are ranked by relevance plus ACT-R-style activation (recency and frequency), and a greedy packer fills the budget you set. grep is exact/regex search over nodes and raw sources, for when you know the string (a port, a slug, an error). read pulls one node or source by id or slug.
Changing its mind. Facts and relationships keep recorded history instead of being overwritten. Each node revision snapshots its title, summary, and content; read({ asOf }) returns the newest snapshot recorded by that time, or null if the fact did not exist yet. Relationship supersession remains non-destructive: connect with supersedesEdgeId (or forget) expires the old edge, while neighborhood uses asOf for recorded-time edge visibility and validFrom/validUntil for world-time filtering. recall always answers from present belief and rejects asOf. Evidence and annotations on a historical node read currently reflect their present state.
Staying fresh. A background worker inside the server drains a job queue every 30 seconds to embed new writes, refresh projections, and run lint. There's nothing to schedule.
Tiered tools. The MCP surface is filtered by your credential's scope. Read-only keys see only recall, grep, and read; write keys add remember, connect, forget, ingest, and the curation tools; admin keys also see the operator tools (jobs, lint, export_obsidian). Visibility is convenience — every call is still scope-checked server-side.
Use the hosted service at [mytrove.in](https://mytrove.in) — sign in, create an API key on the dashboard, and point your agent at https://mytrove.in/mcp. Or run it yourself in about five minutes.
→ [docs/quickstart.md](docs/quickstart.md) — local setup, API keys and scopes, connecting agents (Claude Code, stdio, and the claude.ai OAuth connector), importing an Obsidian vault, and enabling semantic search.
# the short version, locally
git clone https://github.com/anunay999/trove.git && cd trove npm install # server + web dashboard cp .env.example .env npm run setup # Postgres + schema + migrations npm run web:build && npm start
Trove ships a production Dockerfile (API + dashboard in one image) and a railway.json. The reference deployment is Railway + Supabase Postgres — see docs/deployment.md for the walkthrough, including custom domains.
Pull requests are welcome — see CONTRIBUTING.md. CI runs typecheck, the store test suites, and the web build, and main requires a reviewed PR. Please don't include secrets or real connection strings in a diff. Security issues: see SECURITY.md.
Licensed under the GNU AGPL-3.0. You're free to use, modify, and self-host Trove; if you run a modified version as a network service, you must make your source available under the same license.