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

supragnosis

โดย Ashonรุ่น 0.11.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Ashon/supragnosis

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Memory for AI agents that remembers who said it.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "supragnosis": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/ashon/supragnosis:0.11.0",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add supragnosis -- docker run -i --rm ghcr.io/ashon/supragnosis:0.11.0 serve

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "supragnosis": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/ashon/supragnosis:0.11.0",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "supragnosis": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/ashon/supragnosis:0.11.0",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Ashon 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 79% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5666 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

supragnosis 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 (0.11.0) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

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

supragnosis

Agent memory you can cross-examine.

Shared project memory for coding agents, with receipts. supragnosis is a local MCP server for Claude Code, Codex, Cursor and other MCP clients. Your agents record what they learn as they work, and every claim keeps who asserted it, on whose behalf, on what basis, and how far this node trusts it. Claims that contradict each other stay side by side for you to settle, instead of the later one overwriting the earlier.

It is built for a small team that wants one project's memory on each of its machines and shared with teammates, without a vendor cloud: one binary, an embedded store, and no account. A workspace leaves your machine only when you list it.

supragnosis = supra (above) + gnosis (knowing) - knowledge about knowledge.

The problem it solves

Most agent memory answers *what was remembered*. It does not answer *who said so*.

That is fine for a single assistant remembering one user's preferences. It stops being fine the moment two agents, two machines, or two people write into the same memory:

  • Two agents assert opposite facts. Last write wins, and the disagreement is gone.
  • An agent summarizes a poisoned document into memory. Nothing records where it came from, so nothing can trace what else that summary contaminated.
  • You want to share project knowledge with a teammate but not your private notes. There is no boundary to draw, because the store has no concept of whose knowledge this is.
  • A credential ends up in the log. There is no way to find it and no way to get it out.

supragnosis treats an assertion and a fact as different things. What is stored is never "X is true" but "host H, at time T, on the basis of S, asserted X". The current belief is computed from those assertions by a policy you can replace, so changing your mind about how to resolve conflicts means recomputing, not rewriting.

What that buys you

Provenance on every claimacting host, principal on whose behalf, workspace, source, observation time, confidence, and a trust tier the receiving node computes rather than accepts
Conflicts stay visiblecontradictory assertions coexist and surface for mediation instead of one silently overwriting the other
Nothing is destroyedthe observation log is append-only and content-addressed. A correction is a new observation; a merge can be un-merged
A gate before the canonentity merges, trust promotions, and schema changes go through a proposal with a computed diff of what the verdict would overturn
Sharing is opt-ina workspace leaves the node only if you list it. Peers are authorized per workspace, on the sync path and the query path alike
Secrets do not entercredential-shaped text is refused at ingest, not rewritten, because an append-only log that has replicated cannot take it back
Local-first, no cloudone binary, an embedded pure-Rust store, no account, no network unless you configure a peer

Quick start

brew tap ashon/tap

brew install supragnosis-server supragnosis service install # MCP on :7373 + local viewer, now and at every login supragnosis connect claude-code # or claude-desktop, cursor, vscode, codex, gemini, opencode

supragnosis connect with no app lists them and says how each one is connected. It registers supragnosis bridge with the app: a stdio server that relays to the daemon and reads the daemon's bearer token from ~/.supragnosis/mcp.token (mode 0600) itself, so no app's settings hold a copy. That also reaches Claude Desktop, which takes local servers over stdio only. A client that wants a URL instead can use http://127.0.0.1:7373/mcp with that token; supragnosis status prints the command, reading the token from its file rather than printing it.

With Claude Code, connect also registers a hook, so the memory fills without being asked: after a commit the agent made, it is asked for the decision behind the change that the diff does not show, and a session starts knowing what the project's workspace holds here. --no-capture leaves the hook out; the hook never writes anything itself (docs/client-connect.md Section 12).

With the desktop app (brew install --cask supragnosis), its Settings page (Settings... in the tray, or Cmd+,) does both without a terminal: Start at Login keeps the daemon running, and AI apps connects Claude Desktop, Claude Code and the others with a click. After brew upgrade, supragnosis restart loads the new binary - until then supragnosis status and the tray say the daemon is running the old one.

Not on Homebrew:

curl -fsSL https://supragnosis.dev/install.sh | sh    # ~/.local/bin, checksum-verified

supragnosis service install # macOS; Linux: deploy/systemd supragnosis connect claude-code

Retrieval is semantic as well as keyword: a local embedding model (multilingual, 224 MB, no API calls) that service install fetches once into ~/.supragnosis/models, or supragnosis embed fetch does by hand. Until it is there, retrieval is keyword only and supragnosis status says so. The daemon holds about 1 GB once a tool call has loaded the model; SUPRAGNOSIS_EMBED=none keeps it keyword only and small (docs/semantic-retrieval.md).

Removing it takes the daemon off login, disconnects each AI app and deletes the binary, and leaves the knowledge in ~/.supragnosis unless you remove that too (deploy/README.md, Operations).

Your first minute

Ask the agent to remember something, in whatever words you would use:

you: remember that auth in this repo is JWT with a 15-minute expiry, decided because the

mobile client cannot hold a session cookie

The agent calls observe. What lands is not the sentence - it is an observation carrying the entities it names, the relations between them, and who said it:

observed  "auth in this repo is JWT with a 15-minute expiry..."

entities JWT [AuthMechanism], mobile client [Component] relations repo --uses--> JWT, JWT --constrained_by--> mobile client provenance host=your-laptop on_behalf_of=you tier=agent_extracted

Later, in a different session, with none of that in the context window:

you: how does auth work here?

agent: JWT with a 15-minute expiry. That came from you directly rather than from reading the

code, and the stated reason was that the mobile client cannot hold a session cookie.

The second half of that answer is the point. A search hit is the id of what matched, and that id leads to the provenance: get_entity lists every attestation behind an entity, and the observation it came from (supragnosis://observation/{id}) has the original text and who said it, for whom and when. So the agent can tell you *who said it and how sure to be*, and you can read it yourself.

The viewer runs alongside the daemon on a unix socket - the desktop app opens it, or read it directly:

curl -s --unix-socket ~/.supragnosis/viz.sock http://localhost/api/graph

Watching it while an agent works is the part that is hard to convey in text:

What the agent gets

13 MCP tools, each one recurring intent:

  • observe - free text plus optional structured assertions. No schema required up front.
  • search_knowledge - keyword retrieval (every term, any order) plus semantic, labelled with the mode it used.
  • get_entity, traverse - exact lookup and bounded graph walks.
  • workspace_map - co-occurrence hyperedges: what tends to get said together.
  • define_type - promote a pattern into the workspace glossary.
  • propose, review, list_proposals, get_proposal - the gate to the canon.
  • sync_status, sync_pull, sync_push - federation.

Plus dereferenceable resources: supragnosis://workspaces, supragnosis://workspace/{ws}/graph, supragnosis://workspace/{ws}/hypergraph, supragnosis://workspace/{ws}/types, supragnosis://observation/{id}.

What you get

Four MCP prompts, which a client offers as commands (in Claude Code, /mcp__supragnosis__brief):

  • brief - what a workspace's knowledge says now: its themes, what is contested, what rests on a single agent claim, and what is waiting on your decision.
  • what-do-we-know-about - what the store holds on one topic, with sources, and what it does not.
  • curate - the model drafts proposals for the tidy-ups the curation signals point at.
  • review-proposal - a first-pass review of one proposal: what merging it would change, and a recommendation.

Your model writes the brief from current state and nothing is stored. A judgment worth keeping becomes a proposal, and you cast the verdict in the app's Review panel. The canon is what remains, and the next brief reads it. See docs/prompts.md.

How it works

Three ideas, and everything else follows from them.

Event sourcing. Immutable, content-addressed observations are the source of truth. The entity and relation graph is a projection you can throw away and rebuild by replaying the log. Changing the resolution policy is a re-projection, not a migration.

Topology-independent convergence. Nodes holding the same set of observations materialize the same graph, no matter which path events took or in what order they arrived. Content addressing dedups, hybrid logical clocks order, and the projection is a deterministic fold. Local-only, hub-and-spoke, direct peer, or a mix: the topology is an operational choice, not a semantic one.

Hexagonal ports. The domain crate has zero IO dependencies. Store, embedder, and transport sit behind ports held to one conformance suite. This is not an aspiration: a third store adapter was added and the original backend deleted, a different query paradigm and a different storage engine, without changing a line of core or engine.

Documentation

architecture.mdwhat is built, how, and Section 14: the honest record of what is not
principles.mdthe normative document. Every design decision is justified against it
federation.mdnode identity, the sync protocol, trust evaluation
proposal-workflow.mdthe gate to the canon
resolution.mdhow assertions become a current belief
excision.mdthe one act that removes knowledge, and why it is last
consolidation.mdhow a workspace stays tidy without anything being deleted
CONTRIBUTING.mdhow to build, test, and send a change

Status

Working today: hybrid retrieval, belief resolution with contested claims surfaced, identity resolution with an entity merge gate that can be reversed, hub-and-spoke log replication with ed25519-signed events over TLS, and a live viewer.

Not yet: bitemporal time-travel queries, multi-principal governance, retrieval demotion and idle consolidation, and automatic type induction.

That second l

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx