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

Smart Context MCP

โดย Arrayoรุ่น 1.21.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Arrayo/smart-context-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Reduces AI agent token usage by 90% via context compression and task checkpoint persistence.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "smart-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add smart-context -- npx -y smart-context-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "smart-context": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "smart-context": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "smart-context-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Arrayo ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 39% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2166 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Smart Context MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 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 – และส่งรุ่นล่าสุด (1.21.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

smart-context-mcp

MCP server that reduces AI agent token usage by up to 90% through intelligent context compression (measured on this project).

What it is

An MCP (Model Context Protocol) server that provides specialized tools for reading, searching, and managing code context efficiently. Instead of loading full files or returning massive search results, it compresses information while preserving what matters for the task.

Real metrics from production use:

  • ~7M tokens → ~800K tokens (approximately 89% reduction)
  • 1,500+ operations tracked across development
  • Compression ratios: 3x to 46x depending on tool
  • Context overhead is tracked separately so reports can show gross and net savings

Workflow-level savings:

  • Debugging: ~85-90% token reduction
  • Code Review: ~85-90% token reduction
  • Refactoring: ~85-90% token reduction
  • Testing: ~85-90% token reduction
  • Architecture: ~85-90% token reduction

Real adoption in non-trivial tasks:

  • Approximately 70-75% of complex tasks use devctx tools
  • Most used: smart_read (850+ uses), smart_search (280+ uses), smart_shell (220+ uses)
  • Primary reasons for non-usage: task too simple, no index built, native tools preferred

See Workflow Metrics and Adoption Metrics for details.

Latest Release: 1.21.0

Minor release built around a semantic engine. MCP grows from 20 → 22 tools (smart_code + smart_output). SQLite schema bumps 8 → 9 (new outputs table; auto-migrates on first run). Zero new runtime dependencies — the TypeScript LanguageService comes from the typescript package you already have, and degrades to a fallback provider when it isn't there.

  • `smart_code` (new tool). Semantic code navigation for JS/TS via the TypeScript LanguageService, resolving by symbol name (plus optional filePath) instead of forcing you to know a line and column. Actions: definition, references, implementations, diagnostics, impact, rename. Returns compact locations (file + 1-based start/end), never full file bodies. includeTests=false drops test paths; maxResults caps the payload.
  • Impact analysis. smart_code(action='impact') splits direct hits (semantic: definitions, references, implementations) from transitive files (import graph, maxHops default 2) and related tests, plus coverage flags. risk.level is labelled basis: 'heuristic' and says so in its own note — it is a ranking aid, not semantic certainty.
  • Scope-aware rename, dry run by default. smart_code(action='rename') uses findRenameLocations and `dryRun: true` is the default: the first call returns the planned per-file diff hunks (before/after per line) and writes nothing. Error conflicts (invalid or reserved newName, same name, unresolved target, path escape, missing file, blast radius over maxFiles) always block the write. name-collision is a heuristic warning that only blocks with strict: true, because the check doesn't verify scope overlap. After a real write, diagnosticsAfter reports remaining TypeScript errors in the touched files. smart_edit remains the tool for non-semantic textual replacements.
  • `smart_output` (new tool). Persistent output/artifact store (shell, test, build, lint, diff) so a stack trace from twenty turns ago is recoverable without rerunning the command. Actions: save, search, excerpt, summary, list, stats, prune. Content is scrubbed for likely secrets before persistence and truncated head+tail above DEVCTX_OUTPUT_MAX_BYTES (256KB) so the failing tail always survives. Retention via DEVCTX_OUTPUT_RETENTION_DAYS (14) and DEVCTX_OUTPUT_MAX_PER_KIND (50). Identical output for the same kind+command is deduped into repeat_count. Automatic capture from smart_shell/smart_test is opt-in via DEVCTX_OUTPUT_STORE=true (then smart_shell returns an outputRef); explicit save/search always work. Degrades with degraded: true instead of throwing when SQLite is unavailable or locked.
  • Opt-in semantic expansion in `smart_context`. include: ['semantic'] expands context through real definitions, references and implementations rather than text similarity, and every item gains a whyIncluded explanation. Off by default until the precision@5 benchmark justifies otherwise.
  • Richer ADR/spec awareness and graph paths carried over from the same roadmap: ADR sections are indexed as kind='adr' / 'adr-section', and smart_context can return graph paths between two files or symbols.
  • Shared `tokenBudget` across tools. smart_read, smart_read_batch, smart_context, smart_turn (start + end) and smart_resume now accept tokenBudget: number | { id?, maxTokens, shared? }. When shared:true (or id set), the budget is reused across calls inside the same task — so a multi-step agent flow can stay under a hard token ceiling without per-call bookkeeping. Responses include taskBudget, remainingBudget, and budgetDetails (scope, actions, degraded mode) when the budget actually changed the output.
  • `smart_search` search modes. New mode: 'needle' | 'balanced' | 'semantic' (default balanced). needle = literal exact only (no regex / no term expansion) — kills noise on debug queries. balanced = exact + regex + term expansion. semantic = exact-first plus the local semantic block only when exact signal is weak. The previous semantic: true flag remains as a legacy alias for mode: 'semantic'. Default maxFiles tightened 15 → 5. New maxTokens caps the whole response and compacts intelligently (matches first, then diagnostics, then semantic block). Per-file ranking is now inspectable via matchedBy, boostSource, scoreBreakdown, whyRanked. Response also returns hasMore / totalFiles / nextSuggestedMaxFiles and actionable suggestions when the query is too broad or empty.
  • `smart_read` persistent cache + budget-aware `full` degradation. New SQLite read_cache table keyed by (filePath, mode, selector, content_hash). Second read of an unchanged file is virtually free. Mode full is now an explicit last resort: if a tokenBudget/maxTokens is set, it degrades to lighter modes first (outline → signatures → truncated) and reports the real mode used in fullMode + budgetDetails. New clearReadCachePersistent + GC integration in runStorageMaintenance.
  • `smart_turn` simple-task skip heuristic. When the prompt is short (≤ 40 chars after normalization), classified as a simple task, and no session/task is pinned, smart_turn(start) now returns skipSmartTurn: true with recommendedPath.mode='simple_task_skip' instead of paying the full orchestration cost. Saves continuity-resolution overhead on trivial prompts. minimal verbosity additionally compacts summary/refreshedContext to the fields agents actually consume.
  • `global_memory` noise hints. Per-project, scrubbed noise telemetry persisted to ~/.devctx/global.db (noise_hints table). New actions noise_stats and noise_reset (full or via query). Lets smart_search learn which queries the agent already discovered to be noisy in a given repo and adjust ranking, without ever leaking content.
  • KPI baseline infrastructure. New scripts evals/kpi-baseline.js + evals/kpi-utils.js aggregate harness.js and realworld-eval.js runs into a single JSON snapshot with top-5 precision, recall, reread task/call rate, and per-task-size buckets (short / long). Persists kpi-baseline-latest.json for regression detection across releases. New test suite tests/eval-kpis.test.js.
Highlights from 1.20.0 (still current)

Same tool count as 1.19.0, but several tools gained hard token-budget control, search-mode discipline and second-read cache reuse.

  • Shared `tokenBudget` across tools. smart_read, smart_read_batch, smart_context, smart_turn and smart_resume accept tokenBudget: number | { id?, maxTokens, shared? }, reusable across calls inside one task so a multi-step flow stays under a hard ceiling.
  • `smart_search` modes. mode: 'needle' | 'balanced' | 'semantic' (default balanced), maxTokens capping the whole response, and inspectable ranking via matchedBy / scoreBreakdown / whyRanked.
  • `smart_read` persistent cache. SQLite read_cache keyed by (filePath, mode, selector, content_hash); a second read of an unchanged file is virtually free. Mode full degrades to lighter modes under a budget and reports the real mode used.
  • `smart_turn` simple-task skip on short trivial prompts, and `global_memory` noise hints that let smart_search learn which queries proved noisy per repo.
  • KPI baseline infrastructure (evals/kpi-baseline.js) snapshotting precision@5, recall, reread rate and latency for regression detection.
Highlights from 1.19.0

Five-step quality jump executed as sequential commits with full dogfooding. MCP grew from 18 → 20 tools, +68 tests, zero new dependencies.

  • `smart_playbook` (new tool). Declarative composite workflows that run multiple smart_* tools in a single MCP call. Five built-in playbooks ship with the package: preflight-merge (review + affected tests + checkpoint), debug-flake (last failure + curated debug context + affected), refactor-safe (curated context + affected + checkpoint), doc-sync (ADR search + docs context), ramp-up (status + doctor + ADR overview). Project-level overrides via .devctx/playbooks/*.{yaml,json} with {{args.X}} interpolation, when / label / stopOnFail / dryRun. Tool allowlist restricted to smart_*. Zero deps: built-in minimal YAML parser.
  • Reactive FS watcher for the index. fs.watch (native, recursive, debounced 600ms + batch flush every 2s) keeps the symbol index hot between calls. Filters .git, node_modules, .devctx, dist, build, lockfiles, .min.*, .map, .snap, and non-indexable extensions. Stats surface in smart_status (enabled, flushes, eventsObserved, filesReindexed, filesRemoved, errors, lastFlushAt, pending). Opt-out via DEVCTX_WATCH_INDEX=false. Wired to MCP shutdown for clean close + final flush.
  • Richer Python / Go parsers + pluggable parser registry. Python now captures decorators (decorators: ["dataclass", ...]), async def (kinds async-function / async-method), TypeAlias and TypeVar / NewType / ParamSpec / TypeVarTuple as kind="type", and respects class indent for accurate scope. Go now captures methods with receiver type as parent, interfaces as kind="interface", top-level const / var. src/parsers/registry.js exposes registerParser / getParser so future tree-sitter parsers can plug in without touching index.js. INDEX_VERSION bumped 6 → 7 (auto-reindex).
  • Local semantic re-rank on `smart_search`. Opt-in semantic: true (with semanticLimit) returns a semantic: { embedder, symbols[], files[] } block ranked by hashing/TF-IDF embeddings (256-dim, FNV-1a buckets, L2-normalized, cosine similarity, <5ms). Default behavior unchanged. Pluggable embedder interface (id, dimensions, embed, similarity) ready to swap in ONNX/transformers without touching callers.
  • `global_memory` (new tool, opt-in). Cross-project memory persisted to ~/.devctx/global.db (override via DEVCTX_GLOBAL_DB, gated by DEVCTX_GLOBAL_MEMORY=true). St

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx