Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Persistent 5-level hierarchical memory for AI agents. SQLite-backed, lazy-loaded.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
HMEM_STORAGE_DIRต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"hmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hmem-mcp"
],
"env": {
"HMEM_STORAGE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add hmem --env HMEM_STORAGE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y hmem-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hmem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hmem-mcp"
],
"env": {
"HMEM_STORAGE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"hmem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"hmem-mcp"
],
"env": {
"HMEM_STORAGE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
HMEM_STORAGE_DIR envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Bumblebiber 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 (1.6.7) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
Your AI forgets everything between sessions. hmem fixes that.
One load_project() call. ~3000 tokens. Your agent knows everything important about a project — every past mistake, every decision, every open task — across sessions, devices, and AI providers. No setup per conversation. No "let me re-read the codebase." It just *remembers*.
AI agent? Skip this file. Read AGENT_SETUP.md — written for you, not for humans.
Naming note (v8.0): This package was briefly published as
its-over-9k(1.x). It is nowhmemagain — pure memory framework, nothing else. Theits-over-9kname lives on as a separate project: the o9k token-efficiency meta-framework, which combines skills/plugins like this one. Related: TIM — hmem's next-generation successor (hypergraph memory, CRDT sync).
hmem is not a note-taking plugin. It's a memory framework for AI agents — a complete infrastructure layer for persistent, portable, token-efficient knowledge that survives session boundaries, device switches, and provider changes.
Four core guarantees:
| Pillar | What it means |
|---|---|
| Token efficiency | 5-level lazy loading — you pay for what you read, never more |
| Portability | Same memory across Claude, Gemini, GPT, local models, any MCP client |
| Efficient storage | Hierarchical tree structure — context scales with depth, not flat append |
| No context waste | Auto-session capture + project briefing = zero re-read overhead |
Every AI session starts from zero. Your agent asks the same questions, makes the same mistakes, contradicts last week's decisions, and wastes 50k tokens loading context it already processed yesterday.
You've tried workarounds — CLAUDE.md files, custom prompts, manually pasting context. They don't scale. You have 10 projects. You switch between 3 devices. You use different AI tools.
You: "Load project"
Agent: [calls load_project("P0048") — 3000 tokens] Agent: "v1.2.9, TypeScript/SQLite/npm. 3 open bugs, 8 roadmap items. Last session: rebrand complete, rename_id bug fixed (89 changes). Next: O-Entry Auto-Purge. What's the focus today?"
That's it. 3000 tokens for a complete project briefing. The agent knows the stack, the architecture, the open bugs, the recent decisions, and exactly where you left off — even if "you" was a different AI on a different machine yesterday.
Level 1 ── One-line summary (always loaded — ~5k tokens for 300+ entries)
Level 2 ── Paragraph detail (loaded on demand) Level 3 ── Full context (loaded on demand) Level 4 ── Extended detail (loaded on demand) Level 5 ── Raw/verbatim data (loaded on demand)
At session start, the agent loads Level 1 summaries — one line per memory. When it needs detail, it drills down. Your 300-entry memory costs 5k tokens to overview. A single project costs ~3000 tokens.
Nothing is summarized away. Level 1 is a compressed view, but Levels 2–5 hold the complete original text, word for word, accessible on demand.
Every conversation is recorded automatically. No "save your work" prompts. No manual checkpoints.
You type → Agent responds → Stop hook fires → Exchange saved to O-entry
→ Linked to active project → Haiku auto-titles the session
Switch projects mid-session? The O-entry switches too. Start a new session on a different device? The next agent sees every exchange from every device — the conversation never dies.
Every N exchanges (configurable, default 5), a Haiku subagent wakes up in the background. It reads the recent conversation, extracts lessons learned, errors encountered, and decisions made, then writes them to long-term memory — with full MCP tool access. Your main agent is never interrupted.
The checkpoint also writes a handoff note to the project: "Here's what was done, here's what's in progress, here's the next step." The next agent — on any device, any provider — picks up exactly where you left off.
Sessions are meaningless. Projects are everything.
load_project shows recent conversations with full context — across all deviceshmem ships with a complete skills layer — structured behavior files that agents load on demand. Skills define *how* an agent should do something (debug, write memory, curate entries, handle a session start) — separate from memory, separate from prompts.
npx hmem update-skills # Pull latest skills to your AI tool's skill directory
Skills are versioned and updated independently. Your agents get smarter without reinstalling. 21 skills ship by default:
| Skill | Triggers when… |
|---|---|
hmem-session-start | Every session start — loads project + surfaces pending git work, open tasks, misrouted O-entries |
hmem-using-hmem | Meta-skill loaded at session start; defines mandatory memory habits |
hmem-read | Reading from long-term memory (search, prefix filter, find_related, cross-project read) |
hmem-write | Writing to hmem — picks prefix, tree location, tags, detects duplicates |
hmem-search | User references something without an ID ("the bug we had", "letzte Woche") |
hmem-new-project | Creating a P-entry — handles schema, sections, O-entry linking |
hmem-new-error | Creating an E-entry with the strict 5-level scaffold |
hmem-activate | Switching active project mid-session, plus fixing misrouted exchanges |
hmem-context | Loading specific context when load_project output isn't enough |
hmem-recall | Dispatching a Haiku sub-agent to search hmem |
hmem-dispatch | Dispatching an isolated sub-agent for any search/lookup/calculation |
hmem-curate | Cleaning up an .hmem file (mark obsolete, fix titles, consolidate dupes) |
hmem-migrate-o | Migrating O-entries to the project-bound 5-level structure |
hmem-consolidate | Merging session checkpoint summaries into one final O-entry summary |
hmem-wipe | Prep for /clear — save high-value knowledge, update Next Steps |
hmem-config | View/change memory settings, hooks, sync, checkpoints |
hmem-setup | First-time install of hmem for Claude Code / Gemini CLI / OpenCode |
hmem-sync-setup | Set up hmem-sync for cross-device sync |
hmem-update | Update flow — runs npm update -g, syncs skills, applies migrations |
hmem-release | Pre-publish checklist for hmem itself |
hmem-subagent | Template for sub-agents dispatched by hmem-dispatch |
Beyond personal memory, agents can maintain a shared company store — a separate company.hmem that multiple agents and team members can read from. Personal and company memory coexist; agents query both simultaneously.
import { openCompanyMemory } from 'hmem';
const store = openCompanyMemory('/path/to/project');
hmem ships as a fully documented TypeScript SDK — import HmemStore directly into your own agents, tools, or automation pipelines:
import {
HmemStore, openCompanyMemory, resolveHmemPath, loadHmemConfig, saveHmemConfig, DEFAULT_CONFIG, DEFAULT_PREFIXES, formatPrefixList, searchMemory, } from 'hmem'; import type { AgentRole, MemoryEntry, MemoryNode, HmemConfig, SearchResult, SearchOptions, SearchScope, } from 'hmem';
const store = new HmemStore('/path/to/agent.hmem'); const results = searchMemory('/path/to/project', 'auth token bug', { maxResults: 5 });
hmem ships two MCP servers:
hmem — daily-use server (13)| Tool | What it does |
|---|---|
read_memory | 5-level lazy read — by ID, prefix, search, time, or tag |
write_memory | Create new entries with title, body, tags, links |
append_memory | Add child nodes to existing entries |
update_memory | Patch fields: title, body, tags, irrelevant, links |
search_memory | FTS5 full-text search with sub-node attribution |
find_related | Find contextually related entries by tag overlap |
load_project | Activate a project + get full briefing + recent sessions |
read_project | Read project without activating (comparison/reference) |
create_project | Scaffold a new project entry with standard schema |
list_projects | List all projects with status summary |
flush_context | Persist current session context to long-term memory |
move_nodes | Move a subtree under a different parent (also in curate server) |
set_active_device | Register and switch between devices |
hmem-curate — maintenance server (11)| Tool | What it does |
|---|---|
memory_stats | Per-prefix counts, total tokens, favorites, hashtags, stale-list |
memory_health | Find broken links, orphan tags, empty entries, dangling chains |
export_memory | Export the full .hmem to a portable JSON snapshot |
import_memory | Import a JSON snapshot back into a .hmem (destructive) |
update_many | Bulk-patch a set of entries (irrelevant, tags, body, etc.) |
tag_bulk | Add/remove a tag across many entries |
tag_rename | Rename a tag globally across all entries |
move_memory | Move an entire entry to a new ID slot |
move_nodes | Move a subtree under a different parent (also in main server) |
rename_id | Rename an entry's ID; rewrites all inbound links |
reset_memory_cache | Invalidate the in-memory L1 cache (after raw SQL writes) |
The daily hmem server is registered automatically by hmem init. hmem-curate is opt-in because its tools are destructive — register it when you need to curate:
npx hmem mcp-add-curate # adds the curate server to Claude Code (user scope)
Then toggle it via /mcp only during curation sessions. For other MCP clients, see Manual setup.
After npm install -g hmem-mcp, the hmem binary is on PATH.
| Command | Purpose |
|---|---|
hmem init | Interactive installer for AI tools (Claude Code, OpenCode, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline). Flags: --global / --local / --tools / --dir / --no-example |
hmem update-skills | Copy/sync bundled skill files to detected AI tools (called automatically on npm install) |
hmem mcp-add-curate | Register the hmem-curate MCP server with Claude Code (opt-in; toggle via /mcp when curating) |
hmem doctor | Detect stale or deprecated hmem MCP entries in host configs |
hmem stats | Memory statistics + per-project token estimates + 🔴 4k threshold flagging |
hmem setup-hook | Re-add the SessionStart hook to Claude Code settings (if removed) |
hmem version | Show version |
| Command | Wired into | What it does |
|---|---|---|
hmem hook-startup | UserPromptSubmit | First-message context injection (memory overview, project list, sync status). Periodic checkpoint reminders. Reads JSON from stdin |
| hmem log-exchange | Stop (sync) | Append the latest e
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo