Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local memory and context retrieval for AI agents through CueMap.
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": {
"cuemap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cuemap-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add cuemap -- npx -y cuemap-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cuemap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"cuemap-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cuemap-dev 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 (0.7.5) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
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.
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.
# 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).*
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.
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.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.
To use this MCP server with your AI assistant, add it to your assistant's MCP configuration file.
{
"mcpServers": { "cuemap": { "command": "npx", "args": [ "-y", "cuemap-mcp" ], "env": { "CUEMAP_PORT": "8735" } } } }
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.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_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..cuemap package.global: true.memory_id and owning project. Requires an engine supporting GET /memories/:id?decoded=true; older engines return an upgrade error through this tool.cues.confirmed: true after explicit user confirmation.depth and same_domain_only controls.embeddings.These tools are for explicit ingestion requests. Repository initialization continues to use the preview, confirmation, and watcher workflow above.
confirmed: true.confirmed: true.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.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.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, tตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo