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

openchronicle-mcp

โดย CarlDogรุ่น 3.0.0.dev1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CSOAI-ORG/openchronicle-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Memory database for LLM agents — persistent semantic + keyword memory, project namespacing, served o

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "openchronicle": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openchronicle-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add openchronicle -- uvx openchronicle-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "openchronicle": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openchronicle-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "openchronicle": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openchronicle-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (CSOAI-ORG) ไม่ใช่เจ้าของ repo (CarlDog) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 38% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 29% ของอีก 7281 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

openchronicle-mcp ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.0.0.dev1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

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

OpenChronicle

· claude-fable-5 · 2026-08-30 · details

A memory database for LLM agents. Persistent semantic + keyword memory, project namespacing, git-onboard, served over HTTP REST and MCP from a single ASGI process. Runs on your hardware.

What it does

  • Persistent memory across sessions. Save decisions, milestones, and rejected approaches that survive context compression and new conversations. Retrieve them with hybrid full-text and semantic search via Reciprocal Rank Fusion.
  • Project namespacing. Memory is scoped to projects, so context for one workstream doesn't leak into another.
  • Git onboarding. Clone a repo, cluster commits by relatedness, return summaries ready for memory ingestion. Seeds long-term memory with the WHY behind existing code.
  • One process, two transports. FastAPI hosts both the REST surface (/api/v1/*) and the MCP streamable-HTTP transport (/mcp) on the same port. Single container, single port mapping, single healthcheck.
  • Embedding-failure degradation. When the embedding provider goes down, search degrades cleanly to FTS5-only and surfaces the degraded state via /api/v1/health and the MCP health tool. Backfill catches up when the provider returns; the static /health endpoint remains a minimal liveness probe.
  • Optional operational metrics. Released images (since v3.4.0) include the bounded Prometheus recorder and guarded /metrics endpoint, off by default. Opt in with OC_METRICS_ENABLED=true; enabling it in production stays subject to the performance gates. See the metrics configuration and the optional local monitoring runbook.
  • Schema migration framework. Versioned .sql migrations with savepoint atomicity. Re-runs are idempotent. Future schema changes drop in as NNN_ .sql files.
  • Verified online backups. Uses SQLite's online backup API; each nightly snapshot is published with a verified manifest in OC_BACKUP_DIR, and one that fails verification is quarantined. Backup-before-destructive policy: vacuum runs a backup first as part of the same job. Integrity-check failures trigger emergency backups.
  • Optional encrypted offsite copies. A nightly job encrypts the newest snapshots with age and copies them to any rclone remote, append-only. See cloud_backup.md.

What it isn't

  • Not a conversation engine. v3 has no LLM. Use Claude Code, Goose, Open WebUI, etc. via the MCP server.
  • Not multi-tenant. Single user. Bearer-token auth via OC_API_KEY is supported but optional — disabled by default for trusted-LAN deployments. See docs/configuration/security_posture.md for the when-to-enable guidance.
  • Not a cloud sync layer. The DB lives on your hardware. Backups go to a local backup directory and, optionally, encrypted to a cloud remote, as backup only. Cross-device sync isn't built in (docs/design/0001-cloud-backup.md).

By design.

Install

From source:

pip install -e ".[mcp,openai]"

oc init oc serve

The default oc serve binds 127.0.0.1:8000. Override with --host/--port or OC_API_HOST/OC_API_PORT.

Docker (single container, NAS-friendly):

docker run --rm \

-p 8000:8000 \ -e OC_API_HOST=0.0.0.0 \ -v $(pwd)/data:/app/data \ -v $(pwd)/config:/app/config \ ghcr.io/carldog/openchronicle-mcp:latest

OC_API_HOST=0.0.0.0 is required in a container — the app default binds container-loopback, which the port mapping can't reach. To call the server by anything other than localhost (a NAS hostname, a LAN IP), also set OC_MCP_ALLOWED_HOSTS=your-host:* or every request gets a 421 (see env_vars.md).

For a Portainer stack on a NAS, use the docker-compose.nas.yml at the repo root. It needs three things first: OC_TAG set to a release tag (there is no :latest fallback), the data volume created once (docker volume create openchronicle-mcp_oc-data; the compose never creates it, so a missing volume fails the deploy instead of starting empty), and the host exports directory created and owned by uid 1000. The file's header comments list every variable.

Quickstart

# Bootstrap the runtime tree

oc init

Create a project

PROJECT_ID=$(oc init-project "my-project")

Save your first memory

oc memory add "Decision: SQLite for storage; AGPL for license" \ --project-id $PROJECT_ID --tags decision

Search it

oc memory search "storage decision" --project-id $PROJECT_ID

Or do the same via MCP — register the server with Claude Code:

claude mcp add --scope user --transport http openchronicle \

http://127.0.0.1:8000/mcp

Then ask Claude to call memory_save and memory_search.

Architecture

Hexagonal: domain/ (pure types + ports) → application/ (use cases, services) → infrastructure/ (SQLite, embedding adapters, the maintenance loop). Driver-side adapters in interfaces/ host the HTTP, MCP, and CLI surfaces.

See docs/architecture/ARCHITECTURE.md for the full layout.

Documentation

  • docs/architecture/ARCHITECTURE.md — layout, schema, ASGI design
  • docs/architecture/MAINTENANCE.md — maintenance loop + degradation policy
  • docs/cli/commands.md — oc subcommand reference
  • docs/configuration/env_vars.md — environment variables
  • docs/configuration/config_files.md — core.json schema
  • docs/configuration/security_posture.md — security model
  • docs/integrations/mcp_client_setup.md — register the MCP server
  • docs/integrations/mcp_server_spec.md — MCP tool surface
  • docs/api/STABILITY.md — versioning + deprecation policy
  • docs/design/README.md — proposed designs and comparative repository reviews

Development

uv sync --locked --extra dev --extra mcp --extra openai --extra ollama --extra metrics

pre-commit install uv run pytest

Dependencies are locked in uv.lock, which CI and the Docker image install from; run uv lock after changing anything in [project] in pyproject.toml, including the version.

The architecture is enforced by tests:

  • tests/test_hexagonal_boundaries.py — domain/application/infrastructure layering
  • tests/test_architectural_posture.py — core agnostic of MCP SDK
  • tests/test_no_secrets_committed.py, tests/test_no_soft_deprecation.py — repo hygiene

License

Copyright (C) 2025-2026 CarlDog

AGPL-3.0. This program is free software: you can redistribute it and/or modify it under the terms of the GNU Affero General Public License as published by the Free Software Foundation, either version 3 of the License, or (at your option) any later version. It is distributed WITHOUT ANY WARRANTY; see the license for details.

The copyright line lives here rather than inside LICENSE: that file is the AGPL text verbatim, and the placeholders in its closing appendix are the license's own *instructions* for what to put in your source files — not blanks to fill in. Editing them would modify the license text itself.

ถาม PopNx