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

Afterpaths

โดย burnssaรุ่น 0.2.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.burnssa/afterpaths

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Session memory for AI coding agents. Search past sessions, extract rules, and track what works.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add afterpaths --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx afterpaths afterpaths-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "afterpaths": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "afterpaths": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "afterpaths",
        "afterpaths-mcp"
      ],
      "env": {
        "ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • ANTHROPIC_API_KEY ความลับ env
    Anthropic API key for session summarization and rule extraction. Not required for search, list, show, or rules tools.
  • OPENAI_API_KEY ความลับ env
    OpenAI API key (alternative to Anthropic) for summarization.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub burnssa 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 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 11% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Afterpaths ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.5) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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

Afterpaths

Smarter with every session, automatically.

Extract rules from what worked. Track what didn't. Find the best models for your stack.

You're running Claude Code, Cursor and Codex, but which model actually works best for your stack? What approaches lead to breakthroughs vs. expensive dead ends? How do you stop your agents from making the same mistakes?

Afterpaths gives you a single view across all your AI coding tools: compare what's working, capture discoveries as rules, and guide your agent team away from costly diversions.

What you're seeing:

  1. `ap audit` — Overview of your sessions, models used, and rule status
  2. `ap show 5 --raw` — Raw session transcript (the messy JSONL data, made readable)
  3. `ap show 5` — LLM-generated summary extracting discoveries, dead ends, and decisions
  4. `head .claude/rules/gotchas.md` — Rules automatically extracted and ready for Claude's next session

The Problem

You're managing multiple agents - retaining critical context and learning from sessions is painful:

  • Repeated mistakes — Your agents hit the same gotchas. Three weeks later, same dead end, same wasted tokens.
  • No cross-tool visibility — Is Opus actually better than Sonnet for your codebase? Is Cursor outperforming Claude Code? You're guessing.
  • Rules are tedious — After a costly diversion, the last thing you want is to write a CLAUDE.md rule. So you don't. And the knowledge evaporates.
  • Sessions vanish — Session content is obscurely logged and hard to extract. Then it's often auto-deleted after 30 days. That breakthrough architecture decision? Context gone.

Afterpaths captures sessions across tools, surfaces what's working, and generates rules automatically—so your agents learn from every session, and you retain all your rich session context.

How It Works

Your Sessions                      Afterpaths

─────────────── ────────────────────────────────────

Claude Code ──► ap log ──► Browse sessions across IDEs Cursor ap stats ──► Analytics: tokens, activity, errors Codex ap summarize──► Session summaries (what happened) ap rules ──► Rule files (what to remember) ap search ──► Find past discussions & discoveries │ ▼ .claude/rules/ · .cursor/rules/ │ ▼ Your next session is smarter

Quick Start

pip install afterpaths

Navigate to your project (rules are project-specific)

cd ~/code/your-project

Run audit to see what you have

ap audit

The audit shows your sessions across all tools, model performance, and whether you have rules set up. No API key needed.

From there, the recommended flow:

# 1. Browse sessions and find significant work

ap log

2. Summarize important sessions (requires API key)

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." ap summarize 1

3. Extract rules from summaries → .claude/rules/

ap rules

4. Search across past sessions

ap search "database schema" ap search "auth" --deep # also search raw transcripts

5. Track ongoing performance

ap stats ap stats --daily

Tip: ap is the short alias for afterpaths. Both work identically.

All commands support --json for structured output (e.g., ap log --json, ap show 1 --json, ap search "query" --json).

See docs/commands.md for the full command reference and recipes.

From Session to Rules

Real example: A bug causing 76 missing sessions became a rule that prevents the same mistake.

While building afterpaths, sessions for a project weren't showing up. The path (let's call it) /Users/Code/foo_bar was being decoded as /Users/Code/foo/bar. After investigation, we discovered Claude Code uses lossy path encoding—both / and _ become -.

The summary captured the discovery:

## Discoveries
  • Claude Code's path encoding is lossy: Project paths in ~/.claude/projects/ are encoded by replacing / with -, but underscores are ALSO converted to hyphens. Three different paths encode identically:
  • /Users/Code/foo_bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo-bar → -Users-Code-foo-bar
  • /Users/Code/foo/bar → -Users-Code-foo-bar

`ap rules` extracted it into `.claude/rules/gotchas.md`:

- **Claude Code lossy path encoding**: Claude Code encodes project paths by

replacing both / and _ with -, making them indistinguishable when decoding. When decoding, try underscore variants alongside hyphen variants at each greedy step, preferring longer segments (single directories) over nested paths. _Source: 91b1ffbc_

Next time Claude works on path decoding in this codebase, it already knows about the lossy encoding—no need to rediscover it.

Why Afterpaths

WithoutWith Afterpaths
Discover gotcha, forget to document itap summarize captures it with full context
Hit the same issue 3 weeks laterRule in .claude/rules/ prevents it
No idea what's workingap stats shows tokens, sessions, error rates
Sessions scattered across IDEsap log unified view across Claude + Cursor
Learnings siloed per toolRules sync to .claude/rules/ and .cursor/rules/

What Gets Extracted

CategoryWhat it capturesExample
Dead EndsApproaches that failed"Don't use X because Y"
DecisionsArchitectural choices"We chose Redis over Postgres because..."
GotchasNon-obvious warnings"Watch out for X when doing Y"
PatternsTechniques that worked"For X, use pattern Y"

Each rule includes source session references so you can trace back to the original context.

Supported Tools

ToolStatusLocation
Claude Code✅ Ready~/.claude/projects/*.jsonl
Cursor⚠️ Partial~/Library/Application Support/Cursor/User/workspaceStorage/
Codex CLI✅ Ready~/.codex/
Known Limitations

Cursor sessions: the adapter reads several known chat/composer formats from state.vscdb (including workbench.panel.aichat.view.aichat.chatdata, composer.composerData, and allComposers), but Cursor changes its storage schema often and some sessions will return Entries: 0 even when the state.vscdb file is present. When this happens, ap show --raw and the afterpaths_show_session MCP tool emit a warning rather than silently returning empty. The raw file is untouched — if you need that session, opening state.vscdb directly with sqlite3 will still work.

Tool provenance features (ap show --artifacts, commit tracing, file activity) only cover sessions whose entries the adapter can read.

MCP Server

Afterpaths includes an MCP server that puts session history directly into your agent's tool list. Instead of relying on agents to discover the CLI, the MCP server makes session search, summaries, and rules available as native tools.

# Install with MCP support

pip install afterpaths[mcp]

Add to Claude Code

claude mcp add afterpaths -- afterpaths-mcp

Or run directly

python -m afterpaths.mcp_server

Tools exposed:

ToolDescription
afterpaths_list_sessionsList recent sessions for context recovery
afterpaths_show_sessionRead session summaries and transcripts
afterpaths_show_artifactsShow artifacts ledger: files written/edited with provenance
afterpaths_summarizeGenerate summaries for sessions
afterpaths_searchSearch across past sessions (auto-escalates to transcripts on 0 summary hits)
afterpaths_get_rulesGet extracted rules (dead ends, decisions, etc.)

Once configured, agents can ask "have we seen this before?" or "what were the dead ends?" and get answers from your session history.

Privacy

  • All local — Summaries and rules stay in your project
  • Your API key — Uses your Anthropic/OpenAI key
  • Read-only — Never modifies your source code
  • Gitignored — .afterpaths/ excluded by default

Storage

your-project/

├── .afterpaths/ # Summaries (gitignored) │ ├── summaries/ │ └── meta.json ├── .claude/ │ └── rules/ # Generated rules (commit these!) │ ├── dead-ends.md │ ├── gotchas.md │ └── patterns.md └── src/

Hand-edited notes in rule files

Each rule file is split into a manual section (preserved across ap rules runs) and an auto section (regenerated each run):

# Gotchas: Things to Watch For

_Add project-specific notes here — preserved across ap rules runs._

Auto-generated by afterpaths distill | Updated: 2026-04-21 12:00

Sources: 3 session(s)

Rules

  • Some extracted rule: ... _Source: abc12345_

Put hand-curated rules or project-specific reminders between the manual:start / manual:end markers — they'll survive every ap rules run. Content *outside* those markers (and outside the recognized boilerplate) blocks the run as a safety check. Pass --force to overwrite anyway, or wrap the content in manual markers to preserve it.

If you're upgrading from an earlier version and your rule files contain only auto-generated content, markers are inserted automatically on the next ap rules run with an empty manual section — no action required.

Roadmap

  • Claude Code session parsing
  • Cursor session support
  • Session analytics (tokens, errors, daily trends)
  • LLM summarization
  • Automatic rule extraction
  • Multi-target export (Claude, Cursor)
  • Codex CLI support
  • Cross-session search (ap search)
  • JSON output (--json flag)
  • MCP server for agent integration
  • Semantic search across sessions
  • Benchmarking and productivity insights

License

MIT


*Manage your AI coding agents. Learn what works. Stop repeating mistakes.*

ถาม PopNx