Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first long-term memory for AI agents, with byte-recomputable signed verification receipts.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
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'claude mcp add nautilus-compass -- uvx nautilus-compassเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"nautilus-compass": {
"url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"nautilus-compass": {
"command": "uvx",
"args": [
"nautilus-compass"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"nautilus-compass": {
"type": "http",
"url": "https://compass.nautilus.social/mcp/",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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
Authorization ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub chunxiaoxx ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.2.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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
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
This project now also powers the independent judging layer of the Nautilus platform — preregistered criteria, three-state verdicts, negative results published as-is:
docs/metering/PRECOR_BC_VERDICT_20261007.md).docs/cases/CASEBOOK_V1.md); the paid binding line's first artifact.docs/metering/PRECOR_ENACRE1_VERDICT_20261007.md)./api/judge_status), all reachable from the public internet with three-tier checks (HTTP / content anchors / live data).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).
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=500 | P@1 | P@5 | MRR |
|---|---|---|---|
| compass | 0.890 | 0.978 | 0.929 |
| mem0 2.0.19 | 0.774 | 0.916 | 0.834 |
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.
| Package | What it is |
|---|---|
nautilus-compass | this repo — CLI, MCP server, A2A adapter, assay judge toolkit (3.3.0) |
assay-verify | ed25519 signed receipts for AI outputs — attest-at-generation, verify-on-consume (Let's Encrypt for AI claims) |
jev-trust | trust middleware for the Jev decision API — logs every call, measures calibration in *your* domain, signs the evidence |
| BC1 benchmark | 30-item organizational-memory exam — honest scoring (U never counts), machine-scored, our own 11/18 first self-test published in full — LAUNCHED 9/27 |
pip install nautilus-compass
git clone https://github.com/chunxiaoxx/nautilus-compass ~/.claude/plugins/nautilus-compass
bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/install.sh
bash ~/.claude/plugins/nautilus-compass/daemon_start.sh
Deploy notes (field-verified pitfalls, 2026-08-28):
-
COMPASS_USE_INOTIFY=0disables 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.
-
driftfails loudly now: ifanchors.jsonis 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.jsonhot-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 checkPostToolUse → mid-session writerStop → 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.
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.
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
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
| Benchmark | Score | Honest 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