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

Project Knowledge MCP

โดย punic-pillarsรุ่น 1.0.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.batook22/project-knowledge-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Cross-project knowledge graph for MCP — map features across mobile, backend, and admin codebases.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "project-knowledge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "project-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add project-knowledge -- npx -y project-knowledge-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "project-knowledge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "project-knowledge-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "project-knowledge": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "project-knowledge-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

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (batook22) ไม่ใช่เจ้าของ repo (punic-pillars) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … 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 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 12% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 34% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Project Knowledge MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 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 (1.0.6) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Project Knowledge MCP Server

A cross-project knowledge graph for the Model Context Protocol (MCP). Map features across mobile, backend, and admin codebases so your AI agent has full-stack context when testing, writing code, debugging, or adding features.


Quick Start

npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json

Then add to your MCP settings:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }


Table of Contents

  • Overview
  • Features
  • Prerequisites
  • Installation & Configuration
  • Knowledge File Management
  • Tools Reference
  • Usage Walkthrough
  • Security
  • Contributing
  • License

Overview

The Problem

When working on a project with multiple codebases — for example, a React Native mobile app, a NestJS backend, and a Next.js admin panel — the AI agent has no awareness of how a single feature flows across all three. This leads to incomplete context, missed dependencies, and breaking changes that could have been caught earlier.

The Solution

This MCP server stores a knowledge graph of your features, mapping each workflow step to the relevant screens, endpoints, controllers, and files in every project. The AI agent can then query this graph to understand end-to-end feature flows, detect cross-project impacts before editing files, and keep type definitions synchronized across codebases.


Features

  • Multi-project awareness — register any number of projects (mobile, backend, admin, etc.)
  • Feature workflow mapping — define features as ordered steps across all projects
  • Auto-scanning — discover NestJS endpoints, Next.js pages, and React Native screens automatically
  • Full-text search — search across features, endpoints, files, and screens
  • Cross-reference lookup — given a file path, find which features reference it
  • Rich context — retrieve all endpoints, screens, and files for a feature at a specific workflow step
  • Breaking change detection — before editing a file, see which other projects will be affected
  • Type/schema synchronization — map equivalent types across projects (e.g., ProductCreateDto ↔ ProductFormSchema)
  • Architecture exploration — browse any project's directory tree with keyword filtering and content highlighting
  • Health validation — verify that all registered file paths still exist; auto-detect stale entries
  • Persistent knowledge — auto-saves to a JSON file after every mutation; can be git-tracked and shared
  • 100% dynamic — all configuration via CLI arguments and runtime tools; no source code edits required

Prerequisites

  • Node.js >= 18
  • npm >= 9 (or pnpm / yarn equivalent)
  • An MCP-compatible client (e.g., VS Code with Cline, any AI-powered IDE)

Installation & Configuration

Install from npm (recommended)
npm install --save-dev project-knowledge-mcp

Or run directly without installing:

npx -y project-knowledge-mcp --knowledge-file ./project-knowledge.json
Build from Source
git clone https://github.com/punic-pillars/project-knowledge-mcp.git

cd project-knowledge-mcp npm install npm run build

CLI Flags

All configuration is provided via CLI arguments. No environment variables or configuration files are required.

FlagDescriptionDefault
--backend-pathAbsolute path to the backend project—
--backend-frameworkBackend framework (nestjs, nextjs, react-native, or auto)auto
--backend-nameCustom name for the backend projectbackend
--mobile-pathAbsolute path to the mobile project—
--mobile-frameworkMobile frameworkauto
--mobile-nameCustom name for the mobile projectmobile
--admin-pathAbsolute path to the admin project—
--admin-frameworkAdmin frameworkauto
--admin-nameCustom name for the admin projectadmin
--knowledge-fileAbsolute path to persist the knowledge JSON./project-knowledge.json
MCP Client Configuration

Basic setup — register projects at runtime via tools:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json" ], "autoApprove": [] } } }

Bootstrap setup — pre-register projects at startup:

{

"mcpServers": { "project-knowledge": { "command": "npx", "args": [ "-y", "project-knowledge-mcp", "--knowledge-file", "C:\\projects\\project-knowledge.json", "--backend-path", "C:\\projects\\backend", "--mobile-path", "C:\\projects\\mobile", "--admin-path", "C:\\projects\\admin" ], "autoApprove": [] } } }


Knowledge File Management

The knowledge file is a plain JSON file that stores all registered projects, feature workflows, and type mappings. Understanding where it lives is essential for maintaining a consistent knowledge graph.

The Shared File Pattern

If your fullstack projects live in separate directories (e.g., backend/, mobile/, admin/), each IDE window starts the MCP server from a different working directory. Without --knowledge-file, each instance creates its own fragment:

backend/

└── project-knowledge.json ← only backend context

mobile/ └── project-knowledge.json ← only mobile context

admin/ └── project-knowledge.json ← only admin context

This defeats the purpose of cross-project awareness. Always use `--knowledge-file` with an absolute path to point all IDE windows to the same file:

projects/

├── project-knowledge.json ← single source of truth ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/

Use the same `--knowledge-file` path in every IDE window, regardless of which sub-project you have open. All instances read and write to the same file, keeping the knowledge graph complete and consistent.

When the Default Is Safe

The default path (no --knowledge-file) is only safe when you open the monorepo root — the single directory containing all sub-projects:

my-monorepo/              ← open this in your IDE

├── project-knowledge.json ← created here, covers everything ├── backend/ ├── mobile/ └── admin/

If your projects are in separate repositories or directories, always use --knowledge-file.

Sharing with Your Team

Since the knowledge file is plain JSON, you can commit it to version control and share it with your team:

# Track the knowledge graph

git add project-knowledge.json git commit -m "chore: add project knowledge graph"

Or keep it local

echo "project-knowledge.json" >> .gitignore

Guideline: One fullstack project = one knowledge file. Use --knowledge-file with an absolute path whenever your projects live in separate directories.


Tools Reference

Project Management
ToolDescription
register_projectRegister a project with name, path, and framework
remove_projectRemove a registered project
scan_projectAuto-discover endpoints, screens, or pages from a project
Feature Management
ToolDescription
register_featureDefine a feature with its multi-project workflow steps
remove_featureRemove a feature
get_featureRetrieve full feature details (compact or verbose, with optional health check)
Search & Query
ToolDescription
searchSearch across features, endpoints, files, and screens
reverse_lookupFind all cross-project references to a file (graph-registered + scan-discovered), plus which features reference it
get_contextRetrieve cross-project context for a feature or step (with optional impact analysis)
Type/Schema Synchronization
ToolDescription
register_type_mappingsRegister one or more type mappings (accepts single object or array)
check_type_mappingFind all files across projects that define or reference a type
suggest_type_mappingsAuto-detect potential type mappings by scanning all projects
Architecture Exploration
ToolDescription
get_architectureExplore a project's directory tree with optional filter (path keyword), highlight (content keyword with ★ marker), and showAll (full tree with matches marked)
Validation
ToolDescription
validate_knowledgeCheck all registered file paths for stale entries; optionally auto-fix with fix=true
Persistence
ToolDescription
export_knowledgeConfirm the knowledge file path and trigger an explicit save (auto-persist handles this after every mutation)
import_knowledgeLoad knowledge from a JSON file (merge or replace, with preview)

Usage Walkthrough

This walkthrough demonstrates the core workflow using a real multi-project setup (NestJS backend, React Native mobile, Next.js admin panel). Domain names have been anonymized — "products" instead of "stations", "orders" instead of "reports" — but every command shown was run against actual projects.

Step 1: Register Projects
register_project { name: "backend", path: "C:/projects/backend", framework: "nestjs" }

register_project { name: "mobile", path: "C:/projects/mobile", framework: "react-native" } register_project { name: "admin", path: "C:/projects/admin", framework: "auto" }

Step 2: Scan Projects

Discover endpoints, screens, and pages automatically:

scan_project { projectName: "backend" }

scan_project { projectName: "mobile" } scan_project { projectName: "admin" }

The scanners discover 150+ endpoints, 200+ screens, and multiple admin pages across all registered projects.

Step 3: Define a Feature

Register an auth feature — a straightforward flow that touches all three projects:

register_feature {

name: "auth", description: "Authentication flow — login, register, forgot password, email confirmation", workflow: [ { step: 1, name: "Login", description: "User logs in with email and password", mobile: { screen: "LoginScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/login" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/login", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" }, admin: { page: "/login", file: "src/pages/Login" } }, { step: 2, name: "Register", description: "User registers a new account", mobile: { screen: "RegisterScreen", api: "POST /api/v1/auth/email/register" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/register", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 3, name: "Email Confirmation", description: "Confirm email address", mobile: { api: "POST /api/v1/auth/email/confirm" }, backend: { endpoint: "POST /api/v1/auth/email/confirm", controller: "AuthController", file: "src/auth/auth.controller.ts" } }, { step: 4, name: "Forgot Password", description: "Request password reset", mobile: { screen: "ForgotPasswordScreen", api: "POST

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx