Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Shared memory for parallel AI coding agents. Local, free, with rooms and file claims.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub aryawidjaja 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 (0.8.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB 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
marrow
*Memory that keeps working after Claude's runs out — shared across your projects, machines and tools.*
Claude Code's built-in memory loads the first 200 lines of one file into every session. That is fine for a young project. A codebase two years old knows more than fits in 200 lines, and everything past the cut is simply dropped.
Marrow retrieves instead of loading. Ask a question and it returns the twenty memories that answer it, plus the ones linked to those, out of however many thousand you have.
At 1,000 project facts that is 2.1× less context per turn (p = 0.002) and $0.50 a task instead of $0.90. Numbers and method below.
It also does three things the built-in memory does not:
api recall what webapp knows.And because several agents share it, it also keeps them from colliding: a file another live session is editing is claimed, and every agent's actions land in one append-only, hash-chained record you can read.
Free forever, AGPL-3.0, runs on your machine. Every memory is a markdown file you can open and delete.
The usual way to tell an agent how your project works is to write it all into a CLAUDE.md, which it then reads on every single turn. That is fine for ten things. A codebase a couple of years old knows a thousand.
We gave a coding agent the same task and the same repo three ways: nothing, everything in a CLAUDE.md, and the same facts in Marrow. 75 runs.
uuid4 where ids are meant to be sortable, and wrote a naive timestamp. Both of the arms that had the knowledge got those right.Method: same fixture repo and prompt each time, graded by running the code rather than reading it, with bootstrap intervals and a permutation test over 6 runs per cell. There is more on the numbers at marrow.works.
Fair question, and the honest answer is that for a small project you may not need this.
Claude Code ships auto memory: Claude writes notes to ~/.claude/projects/ /memory/, and a MEMORY.md index is loaded into every session. It is on by default and it costs nothing. Use it and be happy until one of these starts to bite:
| Built-in auto memory | Marrow | |
|---|---|---|
| How memories reach the model | First 200 lines / 25KB of one index file, every session | Ranked retrieval: the matches, plus what they link to |
| What happens when it outgrows that | Claude is told to delete entries | Nothing; retrieval just searches more |
| Scope | One repository | Every project on the machine |
| Across your machines | No — "files are not shared across machines" | Yes, via a relay you run or Spinal Cloud |
| Across tools | Claude Code only | Claude Code, Cursor, Codex, any MCP client |
| Shared with teammates | No | Yes |
| Record of what agents did | No | Append-only, hash-chained, auditable |
| Flags memory that code has outgrown | No | Yes, for anchored Rust symbols |
The rule of thumb: under a hundred facts, one repo, one machine, one tool — use the built-in. Marrow starts paying for itself past that, and our own benchmark says so out loud (we lose at 10 facts).
The two are not exclusive. Auto memory is Claude's private scratchpad; Marrow is the shared record.
Claude Code, one command:
/plugin marketplace add aryawidjaja/marrow
/plugin install marrow@marrow
Then install the binaries it drives (`brew install aryawidjaja/marrow/marrow`, or
irm marrow.works/install.ps1 | iex on Windows) and restart.
Everything else — Cursor, Codex, Claude Desktop, or if you would rather not use a plugin:
brew install aryawidjaja/marrow/marrow # macOS/Linux; Windows: irm marrow.works/install.ps1 | iex
marrow setup # add --global to wire every repo at once
`marrow setup` seeds your brain with what it can work out about the repo on its own, so the first
session is not empty, and reports anything still missing. Restart your agent afterwards. The hooks need jq and never block your work when Marrow is unavailable. Already mid-session? Run `/marrow-save` to keep what is worth carrying forward.
Changed your mind? marrow uninstall puts everything back and keeps your memories. More ways to install, including the no-terminal Claude Desktop bundle, are further down.
The memory lives in .marrow/ in your project.
Marrow isn't a black box, it's a graph you can explore, like a second brain.
marrow-serve # opens the dashboard at http://localhost:8088
Every memory is a neuron, grouped into the area it belongs to, so the graph has real structure instead of being a hairball. Links connect memories that share a topic, a tag, or related meaning (from embeddings). Browse the tree, drag, zoom, click to read, filter, and add, edit, or delete memories right there. The Hive tab shows every project at once.
Every memory lives in an area of the project: auth, billing, infra. The agent files it as it writes, so the brain has a shape you can navigate instead of one flat heap.
project → area → topic → versions
marrow areas # the map: auth 11 · billing 10 · infra 23 · monitoring 10
Your agent sees that same map the moment a session starts, so it knows what the project knows before it answers. It can also weight a recall toward one area without hiding the rest:
marrow add --kind decision --topic jwt-expiry --area auth "We use 15-minute JWTs."
Nothing is forced. If a memory fits no area, it stays unfiled and is still fully searchable. A wrong area is worse than none.
By default each project has its own brain. Opt any project into a machine-wide hive with one command, and your agents can recall across all of them:
cd ~/code/webapp && marrow hub register --name webapp
cd ~/code/api && marrow hub register --name api
marrow hub recall "how do we do auth" # searches every project, tagged by project
Now an agent working in api can ask what webapp knows. In the dashboard, the Hive tab shows a central *core* neuron (you) with every project orbiting it, bridged where they share ideas.
Once a project joins the hive, its agents can open named rooms, ask each other questions, reply, and hand work over without relying on one giant chat. Claude Code, Codex, Cursor, and other MCP agents on the same machine can use the same channel.
Agents check the inbox when they start and before touching work another session may own. You can read every room in the dashboard's Channel tab, so the coordination stays visible instead of happening behind your back.
Each project is local and private by default. Share the *one* project you want synced, and the rest stay on your machine. It's like sharing a repo, not your whole disk.
# once, on a server (Docker, Fly.io, any host; see deploy/)
MARROW_TOKEN=$(openssl rand -hex 16) marrow-server
MARROW_TOKEN= marrow share --gateway https://your-gateway --space team-app
Same gateway + space + token on two machines routes their MCP memory tools to one remote project store. A decision saved through an agent on your laptop is available to an agent on your desktop. Every other project is untouched. The backbone currently uses one bearer token; run it on infrastructure you control over HTTPS and back up its data volume.
marrow status # shows whether this project is shared or local
marrow unshare # back to local, nothing is deleted
Your agent is told which mode it is working in. You can configure sharing from the dashboard's Manage Projects panel. The local dashboard still visualizes the local project store; shared-memory reads and writes happen through the agent's MCP tools. Full scope and deployment guidance are in deploy/README.md. Code anchors and freshness checks need the source tree, so they remain local-only.
Prebuilt binaries, no Rust:
curl -fsSL marrow.works/install.sh | sh
From source:
cargo install --git https://github.com/aryawidjaja/marrow marrow-cli marrow-mcp marrow-web marrow-server
This puts marrow, marrow-mcp, marrow-serve, and the cross-device marrow-server on your PATH.
irm marrow.works/install.ps1 | iex
Or with Scoop:
scoop install https://github.com/aryawidjaja/marrow/releases/latest/download/marrow.json
Either way you get marrow, marrow-mcp, marrow-serve and marrow-server, no admin rights, no Rust, semantic search already built in.
Just want it in Claude Desktop? Download marrow-mcp.mcpb from Releases and double-click. No terminal at all: it asks which project to remember and that is the whole setup.
The hooks that warm-start sessions and stop two agents editing the same file are shell scripts, so they need Git for Windows and jq. The installer says so if either is missing:
winget install Git.Git jqlang.jq
Without them memory still works; th
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo