Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Homelab log investigation over local logs: tail, errors, search, timeline, context.
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": {
"loglens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/loglens",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add loglens -- npx -y @reneturcios/loglens mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"loglens": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/loglens",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"loglens": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/loglens",
"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 CloudCorpRecords 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 (0.1.0) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker 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
loglens investigates homelab logs held in a local file: what the store holds, what arrived most recently, what errored, what mentions a term, how volume is spread over time, and what surrounded a moment. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server exposing a single action-dispatched tool, cortex.
This is a labelled core subset. The tool it is modelled on dispatches 60 catalog actions; loglens implements seven of them — status, tail, errors, search, timeline, context, and help — and omits the other 53 (fleet and topology views, AI session analysis, correlation and anomaly analysis, error acknowledgement, notifications, and administration). The help action lists the implemented subset and the omitted actions at runtime.
Records live in a JSONL file: one JSON object per line, each with ts (an ISO-8601 timestamp), level, source, and message:
{"ts":"2026-10-26T09:15:00.000Z","level":"info","source":"docker/web","message":"container started"}
{"ts":"2026-10-26T09:16:12.000Z","level":"error","source":"syslog","message":"disk almost full"}
The path comes from --file on the CLI, then the LOGLENS_LOG_FILE environment variable, then ./loglens.jsonl. Malformed lines (bad JSON, missing fields, unparseable timestamps) are skipped and counted, never fatal. A missing file is a clean error for data actions; status instead reports the store state with exists: false, and help needs no store at all. All logic is local and deterministic — no network access, ever.
npx @reneturcios/loglens status
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/loglens
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. Mount your log file and set LOGLENS_LOG_FILE to its in-container path.
export LOGLENS_LOG_FILE=/var/log/homelab.jsonl
loglens status loglens tail --limit 5 --source docker/web loglens errors --limit 10 loglens search "disk" --since 2026-10-26T00:00:00.000Z loglens timeline --bucket day loglens context 2026-10-26T09:16:12.000Z --window-minutes 5 loglens context 12 --limit 3 loglens help
loglens --version
Commands print a JSON result. tail, errors, and search return records newest first; context returns them in file order. context accepts either a timestamp (records within --window-minutes of it, or the --limit nearest records around the closest one) or a bare record index (the --limit records on either side of that position). Exit codes: 0 on success, 1 when an operation fails (including a missing log file), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/loglens mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "loglens": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/loglens", "mcp"], "env": { "LOGLENS_LOG_FILE": "/absolute/path/to/logs.jsonl" } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
cortex | action (required, one of status, tail, errors, search, timeline, context, help), plus optional query, source, level, limit, since, until, bucket (hour or day), timestamp, window_minutes | Per action: a store summary, the latest matching records, hourly/daily volume buckets, records around a moment, or the subset help text. |
A useful first call is {"action":"status"}, then narrow with tail, errors, search, timeline, or context.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, real temp JSONL files, no network npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.