Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Workflow planner, wave dispatcher, persistent swarm memory, and deploy preflight for AI agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add graphyloop -- npx -y graphyloop mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"graphyloop": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"graphyloop": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"graphyloop",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub chadixearth 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 (0.6.5) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา
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
GraphyLoop is a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: it wires Claude Code, OpenCode, Codex, Cursor, Gemini CLI, Oh My Pi and DeepSeek Harness with Workflow v3 (inline-first, one parallel wave, proof before done), a 25-agent squad, persistent memory, Agent Skills and an MCP server. It also ships as a Claude Code plugin and an MCP Registry server. Zero dependencies.
Landing page · npm · Harness guide · Reference · llms.txt
Pick one of three install channels:
npx installer (all 7 harnesses)npx graphyloop # a bare command installs — it wires every harness it detects
/chadi-init
Requires Node.js ≥ 20. On a fresh machine with no harness yet, GraphyLoop wires all seven so you are ready whichever one you open first. Target specific ones with --harness claude,omp. Nothing is written into your workspace — everything lives in your home config (~/.graphyloop/ plus each harness's own directory).
Inside Claude Code:
/plugin marketplace add chadixearth/graphyloop
/plugin install graphyloop@graphyloop
/graphyloop:chadi-init
The marketplace manifest is .claude-plugin/marketplace.json and the plugin lives at integrations/claude-code/ (15 /graphyloop:chadi-* commands, 26 agents, 3 core skills, and the graphyloop MCP server). Use the plugin OR `npx graphyloop --harness claude` for Claude Code, not both (installing both registers duplicate tools and agents).
Server name: `io.github.chadixearth/graphyloop` (server.json). Any MCP client that resolves from the official MCP Registry runs the graphyloop npm package over stdio via:
npx -y graphyloop mcp
| Harness | --harness | Detected when | How GraphyLoop wires it | Start the workflow |
|---|---|---|---|---|
| OpenCode | opencode | ~/.config/opencode/ | plugin (graphyloop_* tools) + 26 agents + 15 /chadi-* commands + AGENTS.md | /chadi-init |
| Claude Code | claude | ~/.claude/ or ~/.claude.json | MCP server + 26 agents + 15 commands + ~/.claude/rules/graphyloop-workflow.md (or install the Claude Code plugin instead) | /chadi-init (plugin: /graphyloop:chadi-init) |
| Codex | codex | ~/.codex/ | MCP server + 15 prompts + bundled skills in ~/.agents/skills/ + AGENTS.md | /prompts:chadi-init |
| Cursor / Windsurf | cursor | ~/.cursor/ | MCP server + bundled skills in ~/.agents/skills/ (workflow loads from graphyloop-workflow skill; project init writes /AGENTS.md) | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| DeepSeek Harness | dsh | ~/.dsh/ or $DSH_HOME | MCP server + 26 role prompts + graphyloop-squad skill + AGENTS.md | load the graphyloop-squad skill |
| Oh My Pi | omp | ~/.omp/ | MCP server in ~/.omp/agent/mcp.json + 26 squad agents + skills; AGENTS.md only if you have none | ask: "run the graphyloop workflow init" |
| Gemini CLI | gemini | ~/.gemini/ | MCP server in ~/.gemini/settings.json + /chadi-* TOML commands + bundled skills in ~/.gemini/skills/; GEMINI.md only if you have none | /chadi-init |
Per-harness file locations, verification, dsh notes, and the Gemini CLI sign-in change (personal Google sign-ins stopped working on June 18, 2026; an API key still works): docs/harnesses.md.
Paste the block below into your AI harness — it installs, verifies (GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK), and reports on its own. Raw copy: docs/SETUP-PROMPT.md.
You are setting up GraphyLoop (github.com/chadixearth/graphyloop, npm package `graphyloop`) — a one-command agentic workflow kit for AI coding agents: a 25-agent squad, parallel wave planning, persistent memory, a harness-neutral workflow and an MCP server that works in any harness. Zero dependencies.
Goal: install it for THIS machine's harness(es), verify the install actually works, and report. Do NOT edit any config file by hand — run only the installer. Do NOT run npm publish, npm login, or anything unrelated.
Steps:
node --version — must be 20 or newer. If older, tell the user to install Node.js 20+ and stop there.dsh), ~/.omp/ (Oh My Pi / omp), ~/.gemini/ (Gemini CLI). On Windows, ~ = %USERPROFILE%.graphyloop is the install command: it wires every detected harness, or all 7 on a fresh machine.)npx graphyloop --harness claude, not both): inside Claude Code run /plugin marketplace add chadixearth/graphyloop then /plugin install graphyloop@graphyloop.npx --yes graphyloop doctor prints one row per harness (present / wired) and its LAST line must be GRAPH_LOOP_DOCTOR_OK. If it prints GRAPH_LOOP_DOCTOR_ISSUES , run the fix: command it shows for each unwired row, then run doctor again.id: graphyloop-mcp naming '@deepseek-ai/dsh-mcp-client', ~/.dsh/AGENTS.md exists, and ~/.dsh/skills/ holds graphyloop-squad. Optional deeper check: dsh --profile headless --dump-config prints that row. In dsh the tools are namespaced — call them as mcpgraphyloop (e.g. mcpgraphyloopswarm_state).graphyloop-squad skill instead. Give a one-line summary of what was installed.Do not ask permission for reversible steps — proceed. Stop only for: Node < 20, an install failure, or a prompt you cannot answer.
Workflow v3 is harness-neutral: the same 12 rules run in OpenCode, Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, DeepSeek Harness, Oh My Pi and Gemini CLI.
flowchart LR
A[Recall memory_search] --> G0[Goal + proof state what & check] G0 --> B{Size the work} B -- "inline ≤ 8 known files" --> I[Inline edit any mix of layers] B -- "2+ independent slices (~5+ min each)" --> C[ctx pack + contract ctx-slug.md + contract-slug.md] C --> D[One wave 1–3 lanes, driver keeps a slice] D --> E[Proof, not claims run it, real browser / URL] I --> E E --> F[Report Changed / Files / Verified / Skills / Blocked] F --> G[Record memory_store + why & commit/PR]
memory_search before planning; memory_store one dense line after, including the *why* and the commit/PR it landed in.ctx- .md (path:line, current code, pattern to copy) so lanes start editing instead of rediscovering.contract- .md is the only cross-lane dependency.ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo