Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Encrypted-first embedded database with vector search and agent memory, exposed as MCP tools
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
CITADEL_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"citadeldb": {
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"ใส่ค่าของคุณ",
"--embedder",
"ใส่ค่าของคุณ"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add citadeldb --env CITADEL_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx citadeldb-mcp --db 'ใส่ค่าของคุณ' --embedder 'ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"citadeldb": {
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"ใส่ค่าของคุณ",
"--embedder",
"ใส่ค่าของคุณ"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"citadeldb": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"citadeldb-mcp",
"--db",
"ใส่ค่าของคุณ",
"--embedder",
"ใส่ค่าของคุณ"
],
"env": {
"CITADEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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
ผู้ลงทะเบียน (citadeldb.dev) ไม่ใช่เจ้าของ repo (yp3y5akh0v) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CITADEL_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.7.0) เข้า registry 39 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
mcp-name: dev.citadeldb/mcp
Model Context Protocol (MCP) server for the Citadel encrypted memory engine. Gives any MCP client (Claude Desktop, an IDE, an agent) persistent, encrypted memory.
Memory lives in a local citadeldb-mem region: AES-256 encrypted at rest, per-atom sealed and HMAC-authenticated, recalled through a hybrid vector + keyword + recency + importance fusion over a PRISM approximate nearest-neighbor index, connected by a typed edge graph, and forgotten by destroying keys (cryptographic erasure).
Run it with no install. For semantic recall, pull the recommended embedder and cross-encoder reranker once, then enable both:
uvx citadeldb-mcp pull e5-large
uvx citadeldb-mcp pull ms-marco-minilm
The pull commands do not open a vault. Before serving, set CITADEL_KEY to the vault passphrase (export CITADEL_KEY="your-passphrase" on macOS/Linux or $env:CITADEL_KEY = "your-passphrase" in PowerShell), then run:
uvx citadeldb-mcp --db memory.cdl --embedder e5-large --reranker ms-marco-minilm
e5-large + ms-marco-minilm is the recommended semantic-recall setup. See the memory benchmarks for measured configurations. Models are never downloaded automatically.
Built-in pulls use release-pinned Hugging Face revisions. Each complete snapshot is verified against compiled sizes and SHA-256 digests, then stored with a BLAKE3 manifest under / / /. A flat cache created by an earlier CitadelDB release is not trusted; run pull again to create the pinned snapshot. --model-dir and --reranker-dir remain explicit bring-your-own-artifact paths and bypass the managed-cache manifest. Citadel treats those directories as user-trusted and does not attest their contents.
Or install the command with pip install citadeldb-mcp or cargo install citadeldb-mcp, then wire it into Claude Desktop (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "citadel": { "command": "citadeldb-mcp", "args": ["--db", "/absolute/path/to/memory.cdl", "--embedder", "e5-large", "--reranker", "ms-marco-minilm"], "env": { "CITADEL_KEY": "your-passphrase" } } } }
The server supports stateless MCP 2026-07-28 discovery and per-request metadata, plus the initialize-based 2025-11-25 and 2025-06-18 revisions for existing clients.
Tools (over a bounded, cancellable JSON-RPC 2.0 stdio transport):
mem_recall - hybrid retrieval (vector + keyword + recency + importance); filter by kind/payload, expand along the memory graph, override fusion weights, and optionally attach provenance (derived_from), per-hit integrity verdicts (attest), and resource_links to each hitmem_fetch - deterministic cursor-based listing of a kind (no embedding)mem_get - bounded exact-id batch retrieval in request order, with missing atoms marked explicitlymem_edges - cursor-based typed graph introspectionmem_profile - what the memory knows about a query: recall plus its graph neighborhoodmem_summarize - per-kind digest of a regionmem_verify - re-authenticate atoms off disk: per-atom integrity verdict (authentic / tampered / key_erased / missing / plaintext_unattested)mem_remember - store one atom with optional provenance and retry-safe idempotencymem_remember_batch - atomically store an ordered batch; every entry carries a distinct idempotency key, and a changed reuse rejects the whole batchmem_update - replace a stored atom's payload in place (preserves id, edges, and embedding)mem_link / mem_unlink - add or remove one exact typed edgemem_evolve - recompute an atom's neighbor links and stored importancemem_evict - selective forgetting by policy (cryptographic erasure on encrypted regions)mem_forget - forget atoms by id and return a verifiable erasure receipt; optionally erase their region-local derived_from closure atomically (cryptographic erasure on encrypted regions; immutable atoms require the protected-erasure opt-in)The citadeldb-mcp binary reads the passphrase from CITADEL_KEY and serves one region (encrypted by default); only protocol messages go to stdout, diagnostics to stderr. --region-mode plaintext disables per-atom encryption and cryptographic erasure for that region; the database remains encrypted at rest. Erasure does not revoke plaintext exports or keys retained in pre-erasure backups or snapshots.
Every server invocation must select an embedder. The CPU Candle embedder is compiled into the standalone server's default build, including the citadeldb-mcp Python package; it is not included in the default citadeldb library wheel. Models are fetched only on explicit pull.
Embedder pull names: e5-large (recommended), e5-large-v2, bge-small, bge-base, bge-large, minilm. Reranker: ms-marco-minilm. Or point --model-dir at a compatible local checkpoint for the selected catalog pipeline, and build with --features cuda-embed to run on an NVIDIA GPU.
This crate is part of the Citadel workspace.
Apache-2.0