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

Cuemap MCP

โดย cuemap-devรุ่น 0.7.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.cuemap-dev/cuemap-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cuemap": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cuemap": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "cuemap-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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cuemap-dev ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … 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 7241 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 64% ของอีก 7241 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7241 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cuemap MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 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 (0.7.5) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

CueMap MCP Server v0.7.5

A premium MCP bridge for explainable, repository-aware agent memory.

The Model Context Protocol (MCP) server for CueMap, allowing AI coding assistants (like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, and Antigravity) to instantly recall codebase context using the CueMap engine.

For agent-facing operating guidance—including repository consent, supported content types, recall modes, accuracy-oriented knob selection, and troubleshooting—see SKILL.md.

Zero-Config Deployment

The CueMap MCP Server is designed to work completely out-of-the-box. When started, it automatically manages a high-performance Rust instance of the CueMap Server in the background. The v0.7.3 engine bundles qint8 MiniLM-L3 by default and q4 MiniLM-L3 for the edge profile; no model download occurs at runtime.

You do not need to install or run the CueMap CLI manually. The correct pre-compiled binary for your operating system is automatically downloaded via optional NPM dependencies. Embedded startup supports Linux x64/ARM64, macOS x64/ARM64, and Windows x64.

Installation

# Global installation makes the `cuemap-mcp` command available

npm install -g cuemap-mcp

*(Note: Ensure your package manager is configured to download optionalDependencies so the local Rust binary is included).*

Agent Plugin

CueMap also ships a separate cuemap-agent-plugin package for Agent Plugins-compatible clients. It bundles the portable plugin.json manifest, stdio mcp.json configuration, and a repository-memory skill. The plugin launches this MCP server at the matching release version and must be installed or downloaded separately from cuemap-mcp.

Configuration (Environment Variables)

By default, the embedded engine runs on port 8735. You can customize the server behavior by passing the following environment variables in your MCP configuration:

  • CUEMAP_PORT: Override the port the embedded engine binds to (default: 8735).
  • CUEMAP_CONFIG_PATH: Absolute path to a custom server_config.toml to configure advanced Engine tuning, background jobs, and RAG search parameters.
  • CUEMAP_URL: If you prefer to bypass the embedded engine and connect to a remotely hosted or separately running CueMap server, specify its URL here (e.g. http://localhost:8735).
  • CUEMAP_PROJECT: Override the default project. Without this setting, CueMap derives a stable repository-scoped project from the current Git remote or working directory.
  • CUEMAP_LOG_PATH: Override the embedded engine log path. It defaults to ~/.cuemap/server.log, which is the file read by cuemap logs.
Server lifecycle

The MCP server calls EmbeddedCueMap.start() as soon as Codex launches the plugin process, before any CueMap tool is invoked. It attaches to a compatible engine already listening at CUEMAP_URL or the configured port; otherwise it starts and owns a local engine automatically. cuemap_init does not start the server—it previews or applies a confirmed repository scope after the engine is ready. An engine owned by the MCP process is stopped gracefully when that process exits.

Using with AI Agents

To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.

Example Configuration (Claude Desktop)
{

"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }

Available Tools

  • `cuemap_init_preview`: Performs a read-only repository metadata scan and returns supported top-level folders/root files, counts, the stable repository project ID, and any existing saved scope. Present this preview to the user before ingestion.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): Repository-relative files or folders to preview. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • `cuemap_init`: Applies a user-confirmed repository ingestion scope, starts the initial scan, and keeps watching that scope for new, changed, deleted, newly ignored, or newly unignored supported files. It only reports verified completion after observing ingestion activity, reaching a terminal job phase, and completing intent annotation; an initial idle status with 0/0 writes is not considered complete.
  • path (string): Absolute path to the repository root.
  • projectName (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • includedPaths (string[], optional): User-approved repository-relative files or folders. Empty means all supported files allowed by ignore rules.
  • ignoredPatterns (string[], optional): Additional gitignore-style exclusions.
  • ignoredExtensions (string[], optional): Additional excluded extensions.
  • confirmed (boolean): Must be true only after explicit user confirmation of the previewed scope.
  • `cuemap_status`: Returns project-scoped background ingestion progress plus derived monitoring fields. Poll it after cuemap_init until verified_complete is true.
  • project (string, optional): Project ID override. Defaults to the stable repository-scoped ID.
  • active: Whether the current phase is non-terminal or writes/intent annotations remain pending.
  • observed_activity: Whether this MCP process has observed an active phase or positive write/intent counts for the project.
  • pending_writes: Remaining writes based on the latest totals.
  • pending_intents: Remaining memory intent annotations based on the latest totals.
  • verified_complete: True only after activity has been observed, the project reaches done or idle, no work failed or remains pending, and intent_ready is not false.
Project inspection and memory lifecycle
  • `cuemap_projects`: List projects and their summary metadata, including whether each project is currently loaded in RAM.
  • `cuemap_project_load`: Explicitly warm a persisted project before a latency-sensitive operation. Ordinary project requests demand-load it when needed.
  • `cuemap_project_save`: Persist a current snapshot without unloading it.
  • `cuemap_project_unload`: Persist and unload a project to reduce memory usage. Active work can produce a retryable busy response.
  • `cuemap_project_pack` / `cuemap_project_package_load`: Write or load a ready-to-query local .cuemap package.
  • `cuemap_project_push` / `cuemap_project_pull`: Transfer a package through S3 using the engine host's configured AWS CLI.
  • `cuemap_project_sync`: Fast-forward immutable S3 history and refuse divergence.
  • `cuemap_stats`: Read repository-project statistics, or global engine statistics with global: true.
  • `cuemap_memory_get`: Read one memory as decoded text and provenance by numeric memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.
  • `cuemap_memory_reinforce`: Reinforce one memory, optionally on explicit cues.
  • `cuemap_memory_delete`: Permanently delete one memory. Requires confirmed: true after explicit user confirmation.
  • `cuemap_project_export`: Export a cursor-paginated project page with configurable content, cue, and metadata inclusion.
  • `cuemap_project_artifacts`: Inspect CueBridge artifact metadata without reloading it.
Explicit ingestion
  • `cuemap_ingest_url`: Ingest one URL or recursively crawl it with depth and same_domain_only controls.
  • `cuemap_ingest_content`: Ingest supplied text with filename, source-key, metadata, structural-cue, segmentation, and optional one-vector-per-produced-chunk embeddings.
  • `cuemap_ingest_file`: Ingest one user-approved local file path.

These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.

Alias and Lexicon administration
  • `cuemap_alias_list`, `cuemap_alias_add`, `cuemap_alias_merge`: Inspect and manage manual cue aliases. Merging requires confirmed: true.
  • `cuemap_lexicon_inspect`, `cuemap_lexicon_graph`, `cuemap_lexicon_wire`, `cuemap_lexicon_delete`: Inspect and administer Lexicon relationships. Deletion requires confirmed: true.
  • `cuemap_add`: Stores one natural-language memory. The project is created automatically if it does not exist.
  • content (string): Memory content to store.
  • project (string, optional): Project ID that will own the memory. Defaults to the current repository-scoped project.
  • cues (string[], optional): Explicit cues/tags to associate with the memory.
  • metadata (object, optional): JSON metadata to store with the memory.
  • source_key (string, optional): Stable source key for deterministic upsert/deduplication.
  • event_time (number, optional): Original event timestamp as Unix seconds. Defaults to ingestion time.
  • embedding (number[], optional): Precomputed memory embedding.
  • disable_temporal_chunking (boolean, optional): Disable temporal chunking for this memory.
  • async_ingest (boolean, optional): Process ingestion in the background and return immediately.
  • `cuemap_intent_classify`: Classifies text with the engine's local intent model. Accepts target: "query" or "memory" and returns relative intent scores, recall/memory eligibility, confidence weight, and model/taxonomy versions. Scores are ranking signals, not calibrated probabilities.
  • `cuemap_recall`: Recalls context about a codebase from your CueMap integrated brain. Uses natural language and semantic search to find relevant information.
  • query (string): The natural language query to search for.
  • limit (number, optional): Maximum results to return (default: 10).
  • response_mode (full | preview, optional): Default full. Use preview for broad discovery; each hit returns a leading excerpt instead of full content, retaining IDs and metadata.
  • preview_chars (integer, optional): Preview length cap, 100–2000 UTF-16 code units (default: 200). Ignored in full mode. Metadata and diagnostics are not capped.
  • projects (string[], optional): List of project IDs to scope the search to. Multiple enables cross-project queries.
  • cues (string[], optional): Specific cue tags to filter the search.
  • query_time (string, optional): Timestamp or natural-language time anchor for v0.7 temporal query intent.
  • depth (number, optional): Depth of multi-hop recall expander (default: 1).
  • expansion_depth (number or "conversation_round", optional): Neighbor context expansion (default: "conversation_round"). Values above 1 include nearby parent chunks or source-ordered context, using a radius of expansion_depth - 1 when linkage exists. "conversation_round" prepends the message each result replies to (for an assistant reply, t

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx