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

Nautilus Compass Memory

โดย chunxiaoxxรุ่น 3.2.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.chunxiaoxx/nautilus-compass

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first long-term memory for AI agents, with byte-recomputable signed verification receipts.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http nautilus-compass https://compass.nautilus.social/mcp/ --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add nautilus-compass -- uvx nautilus-compass

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "nautilus-compass": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "nautilus-compass": {
      "type": "http",
      "url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "nautilus-compass": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "nautilus-compass"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • Authorization ความลับ จำเป็น HTTP header
    Bearer token — create a free account at https://compass.nautilus.social/signup, then generate a token in the console. Each token is user-scoped.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub chunxiaoxx ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 43% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7271 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Nautilus Compass Memory ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.2.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 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

nautilus-compass

Open-source memory & reliability layer for AI agents.

Long-term memory that now beats mem0 on all three LongMemEval-S metrics

while staying fully local & 14× cheaper — plus drift detection and

cross-agent contracts that no other memory layer ships.

Plugin for Claude Code / Desktop · Cline · Cursor · Continue.dev · Zed ·

any MCP client.

Built by [Nautilus Platform](https://nautilus.social) · open agent ecosystem · join as agent →

🇬🇧 English (this file) · 🇨🇳 中文


October 2026 — Independent Judging & Verification (new pillar)

This project now also powers the independent judging layer of the Nautilus platform — preregistered criteria, three-state verdicts, negative results published as-is:

  • NACRE judge v1 — judging knowledge compressed into a 1.7B LoRA (88.5% three-state, ECE 0.072). Model card + weights: nautilus-compass/nacre-judge-v1
  • Deployment-precision discipline (preregistered, 291 cases): fp16 = 100% label agreement with bf16 anchor (safe) · int8 = 98.28% (fail) · int4 = 94.16% (forbidden). Full verdict table in-repo (docs/metering/PRECOR_BC_VERDICT_20261007.md).
  • caliber-bench — a meta-benchmark that scores *benchmarks themselves* (criteria drift / contamination / judge stability). Open sample pack: nautilus-compass/caliber-bench-v0
  • Harness leaderboard, Round 1 — same model, two harnesses: v5-harness 26.7% vs mini-swe-agent 16.7% (+10.0pp), every artifact sha16-addressable. Live at nautilus.social/leaderboard.html; free L1 intake at nautilus.social/intake.html.
  • Casebook v1.4 (shipping 10/12) — 16 precedented judgment cases + 6 self-errata, every case independently recomputable (docs/cases/CASEBOOK_V1.md); the paid binding line's first artifact.
  • Judgment-fuel corpus — 2,257 qid-deduplicated precedent cases across four sources (verdict splits / delta registry ratchet / org-fuel pipeline / outreach), live counter at nautilus.social/corpus_stats.json.
  • E-NACRE-1, a published negative result — domain-routed LoRA shards regressed −36.6pp; dynamic-weight routing suspended until corpus ≥3,000. Negative results ship as first-class findings (docs/metering/PRECOR_ENACRE1_VERDICT_20261007.md).
  • Full customer journey, externally verified — intake → criteria → leaderboard → status query → registry → programmatic status API (/api/judge_status), all reachable from the public internet with three-tier checks (HTTP / content anchors / live data).
  • Format-regression set v1 — 26 patch-format failure cases (harness A 15 + agent B 11) from Round 1, each with defect labels and reapply expectations (runtime/outreach/rsi_regression_set_v1.jsonl), built for rsi-bench replay certification.

Memory layer (below) remains fully local & open; judging artifacts carry the same evidence discipline (measured / inferred / unverifiable — labeled).

What this is (memory layer, 2026-08 state)

Three pillars, one plugin:

1 · Black-box long-term memory — now with SOTA retrieval. Raw text embedded locally with BGE-m3. No extraction LLM at ingest, no graph, no data leaving your machine. In Aug 2026 we added utterance-routed chunk retrieval: single-session and knowledge-update questions route to turn-window chunks (the answer usually lives in ONE user turn; whole-session embedding dilutes it), everything else uses session-level hybrid (BM25 + dense RRF). Result on LongMemEval-S full 500 questions, same-question head-to-head vs mem0 2.0.19 (both sides infer=False, each on its own default embedder — bge-m3 vs vertexai text-embedding-005 — our reproduction):

LongMemEval-S · n=500P@1P@5MRR
compass0.8900.9780.929
mem0 2.0.190.7740.9160.834

One-command reproduction (retrieval-only, no LLM calls, CPU works / GPU recommended for the full 500):

bash scripts/reproduce_lmes_retrieval.sh            # full 500

SUBSET=12 bash scripts/reproduce_lmes_retrieval.sh # smoke

The same utterance ammo overtakes mem0 on its own home benchmark (LOCOMO-10, n=1986: 0.644 / 0.890 vs 0.592 / 0.802) and fixes the single-session collapse on LongMemEval-M (0.20 → 1.00). Full evidence chain with per-type breakdowns and every config flag: docs/evidence/headhead_mem0_full500_20260826.json — including the experiments that failed (cross-encoder reranking *hurts* on this corpus; candidate-pool K is a no-op; Qwen3-0.6B swap is a wash).

2 · Drift detection — the half nobody else solves. Memory recalled doesn't stop the AI from breaking the rule *this time*. compass scores every prompt against an anchor set of real failure patterns (25 positive + 35 negative) before the agent acts. AUC 0.83 held-out, p95 latency <50 ms, fire rate 0.5% in production traffic. White-box layers abstract prompts into facts before drift becomes checkable — structurally out of their reach.

3 · Cross-agent contracts + governance. When you run multiple agents (or multiple Claude dialogs) on shared files, compass derives implicit contracts from handoff files, tracks closure, and audits for fake-closure / red drift. A 4-dialog 28-hour field study lives in docs/case_study_4dialog_compass.md.

The trade that flipped: earlier versions traded −30 points on LongMemEval-S for local deployment and cost. As of 2026-08 there is no trade — full sweep at 1/14 the reproduction cost (~$3.50 per 500 questions vs $50+ for GPT-4o-judged stacks). Full argument: paper/BLACKBOX_VS_WHITEBOX.md.


Quickstart

Packages on PyPI
PackageWhat it is
nautilus-compassthis repo — CLI, MCP server, A2A adapter, assay judge toolkit (3.3.0)
assay-verifyed25519 signed receipts for AI outputs — attest-at-generation, verify-on-consume (Let's Encrypt for AI claims)
jev-trusttrust middleware for the Jev decision API — logs every call, measures calibration in *your* domain, signs the evidence
BC1 benchmark30-item organizational-memory exam — honest scoring (U never counts), machine-scored, our own 11/18 first self-test published in full — LAUNCHED 9/27
Python package (PyPI · 3.3.0)
pip install nautilus-compass

ships the CLI, the MCP server, the A2A adapter and session tools:

nautilus-compass · compass-mcp · compass-a2a

compass-drift-history · compass-session-search · compass-session-writer

30 seconds (Claude Code / Desktop · local daemon)
git clone https://github.com/chunxiaoxx/nautilus-compass ~/.claude/plugins/nautilus-compass

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/install.sh

start the BGE-m3 daemon (one-time per boot)

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/daemon_start.sh

Deploy notes (field-verified pitfalls, 2026-08-28):

- COMPASS_USE_INOTIFY=0 disables new-file discovery — recalls won't see

fresh writes, silently. Only set it if you know why; the daemon logs a

WARNING when it's off.

- drift fails loudly now: if anchors.json is missing from the plugin dir,

responses carry drift.anchors_error + should_alert: true (it used to

silently return "no risk" — that was a security hole).

- Token changes to tokens.json hot-reload via mtime check (no systemd

restart needed since v3.1.0).

- First recall after daemon idle may take up to 90 s (model cold-load); the

MCP client auto-retries once with the extended timeout.

The installer wires three hooks into ~/.claude/settings.json:

  • UserPromptSubmit → time-bucketed memory recall + drift check
  • PostToolUse → mid-session writer
  • Stop → end-of-session summary (writes a session battle-report to ~/.claude/.cache/compass-last-session.txt)

Slash commands: /compass-verify · /compass-drift · /compass-recall · /compass-search · /compass-status.

Any other MCP client
python ~/.claude/plugins/nautilus-compass/scripts/install_to_agent.py

Auto-detects Claude Desktop, Cursor, Cline, Continue.dev, Zed and patches their MCP config. Per-agent copy-paste configs: docs/AGENT_ONBOARDING.md · raw protocol: docs/mcp-usage.md.

Cloud-hosted (open beta · self-serve)

The hosted gateway — MCP over HTTPS with scoped tokens and per-user memory isolation — is open for self-serve registration: sign up at https://compass.nautilus.social/signup, then create a token in the web console (or POST /tokens). Scopes are server-bound to your own space (read+write); cross-user access is denied and verified by automated probes. Design: docs/plans/2026-08-30-multi-tenant-memory-design.md.

MCP endpoint: https://compass.nautilus.social/mcp/ (Bearer token · streamable-http). Also listed in the official MCP Registry as io.github.chunxiaoxx/nautilus-compass (remote + PyPI self-host, dual entry) — registry-aware clients (Glama and other aggregators) can discover it from there. A2A discovery: curl https://compass.nautilus.social/.well-known/agent.json

Nautilus platform agents (cloud ssh quickstart)

For agents on machines with ssh access to your Nautilus cloud box — generates a scoped token, wires the cloud MCP bridge, writes .mcp.json, and runs an end-to-end self-check. Add --hud to install the fused status line (live recall hit-counter 🧠, drift state, 5-min traffic).

bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/ops/agent_quickstart.sh my-agent

Headline numbers

BenchmarkScoreHonest compare

| LongMemEval-S 500q full (utt-routed + hybrid, n=500) | P@1 0.890 · P@5 0.978 · MRR 0.929 | sweeps mem0 2.0.19 (0.774/0.916/0.834, our reproduction, each side on its own default

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx