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

Sovseal Memory

โดย sovsealรุ่น 0.3.8i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.bobybarack/sovseal-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first, zero-knowledge AI memory across Claude, Cursor, and every MCP client. 0 RTT reads.

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": {
    "sovseal-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sovseal/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sovseal-memory -- npx -y @sovseal/mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "sovseal-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sovseal/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sovseal-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@sovseal/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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 (bobybarack) ไม่ใช่เจ้าของ repo (sovseal) 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 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 28% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 38% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sovseal Memory 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 (0.3.8) เข้า registry 3 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 3 วันที่ผ่านมา
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 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Zero-knowledge, local-first AI memory for work you can't send to the cloud.

One private memory across Claude, ChatGPT, Cursor, and every MCP client — plaintext physically never leaves your machine.

@sovseal/mcp-server · @sovseal on npm · Quickstart · How it compares · Changelog

Why this exists

If you work with code, clients, or data you're not allowed to upload — healthcare, legal, fintech, defense, or anything under an NDA — every AI memory option today asks you to break that rule. Platform memory keeps your context on their cloud, in their walled garden, one platform at a time. Cloud memory layers route your raw conversations through third-party servers and extraction APIs.

sovseal takes the other path: all capture, embedding, and recall run on your device. Plaintext never crosses the network. The optional sync tier ships only AES-256-GCM ciphertext — the server cannot read your memories even if it wanted to. And because it speaks MCP and rides a browser extension, it's *one* memory across every AI you use, not six silos.

Measured Performance & Benchmarks (May 2026)

Cloud-hosted memory layers force a tradeoff between latency, privacy, and cost. Every recall is a 200–800 ms round-trip to someone else's database. sovseal collapses the tradeoff. LanceDB and Transformers.js run *inside* your agent's process.

WorkloadOperationp50p95p99Network
10K records · 1K queriesrecall_memory (warm)6.1 ms10.4 ms21.8 ms0 RTT
Cold startrecall_memory (first call)~1.2 s——0 RTT
Single writestore_memory3.8 ms7.2 ms12.5 ms0 RTT (write-behind)

All benchmarks reproduce with: pnpm --filter @sovseal/mcp-server run bench-v2 (10K pre-seeded memories, 1K sequential queries, CPU-bound ONNX embeddings on commodity hardware).

What makes it fast and private:

  • Sub-25 ms p99 recall — semantic search is a local vector query, not an HTTP call.
  • On-device embeddings — a pinned, hash-verified 384-dim MiniLM model (~22 MB quantized ONNX) runs locally. No embedding API, no per-call cost.
  • Zero-knowledge sync — when replication is enabled, AES-256-GCM encryption happens before any byte leaves the device. The server stores ciphertext it cannot decrypt.
  • Verified Semantic Recall (VSR) — every load re-derives sha256(canonicalize(payload)) and fails closed on mismatch.
  • Deterministic lineage — snapshot graph enables byte-equal state restoration.

Introduction

sovseal gives AI assistants and autonomous agents persistent, portable context that you actually own. It drops into any MCP-compatible client, captures from the major chat platforms via a browser extension, and keeps your plaintext where it belongs: on your hardware.

Key Features & Use Cases

Core Capabilities:

  • Local-First Semantic Memory: On-device LanceDB + 384-dim Transformers.js embeddings for 0-RTT recall.
  • Cross-Platform Capture: The browser extension captures and recalls across ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini, and DeepSeek — one memory, six platforms, ⌘/Ctrl+M anywhere.
  • Zero-Knowledge Sync (optional): Replication ships only end-to-end AES-256-GCM ciphertext. Local-only mode works fully offline with no account.
  • Write-Behind Replication: Tool calls return on local commit; ciphertext sync happens asynchronously.
  • Developer-Friendly: Drop-in MCP server, Node SDK, and self-hosted edge endpoints.

Who it's for:

  • Privacy-Constrained Teams: Healthcare, legal, fintech, and defense-adjacent teams whose policies require plaintext to stay on-device.
  • AI Power Users: People working across Claude Desktop, Cursor, ChatGPT, and more who are tired of six AIs with six separate amnesias.
  • Agent Frameworks: ElizaOS, Hermes, CrewAI, and LangGraph consume the MCP server natively — local memory with no per-call API bill.

⚖️ How sovseal compares

An honest map, because you'll ask anyway:

Platform-native memory (ChatGPT / Claude)Cloud memory layers (mem0, Zep, hosted MCP memories)sovseal
Where plaintext livesProvider's cloudProvider's cloud, or your servers (self-host = your ops)Your device only
Extraction pipelineProvider-internalTypically an LLM API call on your raw textOn-device embeddings; no LLM in the loop
Works across platformsNo — each platform is a siloYes (via their cloud)Yes — locally, via MCP + extension
OfflineNoNo (cloud) / partial (self-host)Yes
Sync modelProvider-controlledServer reads your dataServer sees ciphertext only
Cost per recallSubscription-gatedAPI/hosting cost$0, local compute

What you give up with sovseal, stated plainly: there's no cloud LLM doing clever extraction on your behalf (by design — that's the leak we exist to prevent), and you are responsible for your own key (see Threat Model). If neither of those matters to you and you live inside one platform, its native memory may be all you need. If they do matter, nothing else in this table does what the right-hand column does.

🚀 Quickstart Guide

Choose your path

sovseal exposes one protocol with three delivery shapes. Pick by where your code runs:

MCP ServerBrowser ExtensionNode SDK / Self-Hosted
Best forClaude Desktop/Code, Cursor, Windsurf, Zed, agent frameworksChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, DeepSeek in the browserIn-process use in a Node/TS service; full data residency
Installnpx -y @sovseal/mcp-serverChrome Web Store + local host installernpm install @sovseal/sdk
Recall latency0 RTT (local LanceDB)0 RTT (Native Messaging to local engine)0 RTT (local LanceDB)
CostFree (Hobby)Free (Hobby)Paid (Starter or above for self-hosted sync)
MCP Server

The default for AI coding assistants and any agent framework that speaks MCP. One server binary, one config snippet, every client.

Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Zed — add to mcp.json or claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "sovseal-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sovseal/mcp-server"] } } }

One-line install for Claude Code:

claude mcp add sovseal -- npx -y @sovseal/mcp-server

System Prompt Snippet (Claude Desktop / Cursor Project Instructions): To ensure the AI natively uses the memory server, paste this into your custom instructions:

This session has persistent memory via sovseal. At conversation start, check the sovseal://context/recent resource. Whenever the user shares preferences, plans, or personal context, store it via store_memory.

For always-on autonomous agents, switch to HTTP/SSE transport so the sovseal process outlives a single tool invocation:

SOVSEAL_TRANSPORT=sse SOVSEAL_PORT=4040 npx -y @sovseal/mcp-server
Browser Extension

For the AI platforms that don't speak MCP. The extension bridges ChatGPT, Claude.ai, Perplexity, Grok, Gemini, and DeepSeek to the same on-device engine over Native Messaging — capture-on-send as you chat, ⌘/Ctrl+M to recall anywhere, with per-site toggles and one-click delete.

  1. Install from the Chrome Web Store, then run the one-time local host installer.
  2. Confirm the popup shows "On-device engine connected."
  3. Chat normally; press ⌘/Ctrl+M in any supported platform to recall.

Everything the extension captures lives in the same local database the MCP server reads — tell Claude.ai something once, and Claude Code already knows it.

Node SDK (Library)

When you're building a backend service and want to manage agent state persistence programmatically, import the Node SDK client. It performs end-to-end AES-256-GCM encryption client-side and replicates checkpoints to a sync endpoint you choose.

npm install @sovseal/sdk
import { AgentStateClient, CryptoService } from "@sovseal/sdk";

const client = new AgentStateClient({ endpoint: "https://your-project.supabase.co/functions/v1/v2-agent-state", apiKey: "sov_proj_your_project_uuid", });

const key = await CryptoService.generateAESKey();

// Client-side AES-GCM encrypted snapshot upload const receipt = await client.snapshot({ key, payload: { agent_id: "agent_a1b2c3", sequence_number: 0, parent_snapshot: null, policy_hash: "0000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000000", timestamp: new Date().toISOString(), active_context: { project: "acme-migration", decisions: ["Postgres over Mongo — team expertise", "Cut scope: no SSO in v1"], open_question: "Client prefers staged rollout; confirm dates with their ops lead." } } });

// Restore the latest state snapshot const { receipt: latestReceipt, ciphertextUrl } = await client.restore({ agentId: "agent_a1b2c3", });

Self-Hosted Edge

The replication endpoint is a Deno edge function — open source, deployable to any Supabase project for full data-residency control.

# From the repo root

supabase functions deploy v2-agent-state supabase db push # applies the agent_state_snapshots schema

Point any client at it:

export SOVSEAL_ENDPOINT="https:// .supabase.co/functions/v1/v2-agent-state"

Source: supabase/functions/v2-agent-state/.

🔗 Integrations & Agent Frameworks

All of these consume the same MCP server through their first-class MCP support. No sovseal-specific adapter is required:

FrameworkHow it consumes MCP
ElizaOS@fleek-platform/eliza-plugin-mcp (config-only, stdio or SSE)
Hermes AgentNative MCP, stdio + remote HTTP
CrewAImcps=[...] field on the agent
LangGraph · LangChainlangchain-mcp-adapters (npm + PyPI)
Microsoft Agent FrameworkBuilt-in MCP workbench
OpenAI Agents SDKNative MCPServerStdio / MCPServerSse
OpenClawNative openclaw mcp consumer

🛠️ MCP Tools Exposed to the LLM

ToolArgsBehavior
store_memory{ content: string }Embed (384-dim, on-device) → write to local LanceDB → return. Ciphertext replication runs write-behind; nothing blocks.

| recall_memory | `{ query: string, topK?:

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx