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

Prism Coder

โดย dcostencoรุ่น 20.22.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.dcostenco/prism-coder

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Session memory for coding agents: local-first recall, drift detection, on-device inference.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: BRAVE_API_KEY, GEMINI_API_KEY, SUPABASE_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: BRAVE_API_KEY, GEMINI_API_KEY, SUPABASE_URL, SUPABASE_KEY, PRISM_USER_ID, GCP_PROJECT_ID, VERTEX_LOCATION, VERTEX_DATA_STORE_ID

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "prism-coder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prism-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PRISM_USER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GCP_PROJECT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_LOCATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_DATA_STORE_ID": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add prism-coder --env BRAVE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env GEMINI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env SUPABASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env SUPABASE_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env PRISM_USER_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env GCP_PROJECT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env VERTEX_LOCATION='ใส่ค่าของคุณ' --env VERTEX_DATA_STORE_ID='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y prism-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "prism-coder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prism-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PRISM_USER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GCP_PROJECT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_LOCATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_DATA_STORE_ID": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "prism-coder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "prism-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GEMINI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "SUPABASE_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "PRISM_USER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GCP_PROJECT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_LOCATION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VERTEX_DATA_STORE_ID": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • BRAVE_API_KEY ความลับ env
    Brave Search API key for web search tools
  • GEMINI_API_KEY ความลับ env
    Google Gemini API key for AI-powered summarization and embeddings
  • SUPABASE_URL env
    Supabase project URL for session memory and knowledge persistence
  • SUPABASE_KEY ความลับ env
    Supabase service role key for database access
  • PRISM_USER_ID env
    User ID for multi-tenant row-level security isolation (defaults to 'default')
  • GCP_PROJECT_ID env
    Google Cloud project ID for Vertex AI Discovery Engine integration
  • VERTEX_LOCATION env
    Vertex AI location/region (defaults to 'global')
  • VERTEX_DATA_STORE_ID env
    Vertex AI Discovery Engine data store ID for enterprise search

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 dcostenco 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 7230 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 72% ของอีก 7230 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7230 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Prism Coder ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: BRAVE_API_KEY, GEMINI_API_KEY, SUPABASE_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (20.22.4) เข้า registry 14 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

Prism Coder

Give your AI agent memory that lasts — and see the cloud tokens it never had to spend. Persistent sessions, knowledge graphs, offline tool-routing, and an auditable savings meter. Fully local and free.

Current release: v20.22.5 — local oMLX images and memory accounting

Choose an independent image model from discovered local inventory. Compatible

oMLX servers support controlled PNG image requests with local screening and

generation. Image accuracy depends on the model; Ollama image execution remains

unavailable for the saved image choice. See the oMLX guide.

*Local AI dashboard development preview. Screenshots below use an isolated demo with illustrative inventory and responses; they do not show a live account or prove model accuracy. The npm release may show an earlier interface.*

Prism Coder is an MCP server that gives Claude, Cursor, and other AI tools long-term memory that survives across sessions. It ships with the open-weight prism-coder model fleet (2B–27B) for fast, offline tool-routing — no cloud required. And it keeps score: every call served locally is metered, so prism savings shows the token volume that never reached your cloud model — measured honestly, in tokens.

No account needed. No API keys. Runs on your machine. A paid subscription adds cloud sync, higher model tiers, and team features through the Synalux portal.


What Prism gives you

  • Session memory that survives restarts — resume projects with handoff notes, recent work, open TODOs, and configurable quick, standard, or deep context.
  • Local-first inference — local Ollama models use automatic 2B/4B/9B/27B selection based on installed models, available RAM, context fit, and subscription entitlements. Eligible text-only coding can prefer configured oMLX; explicit task choices override the saved backend preference.
  • A savings meter you can audit — prism savings (or the local_savings tool from any host) reports the token volume local serving kept off your cloud model: headline, local share, per-model breakdown. It reports tokens, never an invented dollar figure, and prints its assumptions and known undercounts inline — a number you can check, not marketing.
  • Route-output enforcement — route mode returns only well-formed calls to tools the host actually advertised. Standard and higher plans can add authenticated deterministic correction; route_guard: "local" disables that correction only. cloud_fallback: false forbids cloud inference fallback and verify: false (with no evidence) disables the grounding verifier. With all three off, no request carries your prompt, draft or evidence; the per-call entitlement check and telemetry still contact the portal and carry neither.
  • One setup for every agent — prism connect configures Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Gemini CLI, and Codex while preserving unrelated settings.
  • Subscription-aware skills — entitled skills are synchronized before the host launches, with safe upgrades, downgrades, conflict preservation, and offline last-good recovery.
  • Hook-free startup — MCP metadata and native instructions request Prism's startup context without requiring lifecycle hooks or a Prism-owned launcher. Where a host offers hooks (Claude Code, Codex), prism connect adds two small ones on top: mid-session prompt routing, and a post-compaction re-injection of the protected-floor digest.
  • Prompt-triggered Factory — enabled by default for suitable bounded implementation requests with explicit files, an allowed write list, and a verification command. The host starts and monitors the recommended pipeline; BCBA requests stay with the host. A dashboard toggle or PRISM_DARK_FACTORY_ENABLED=false disables Factory after an MCP restart. Try the three-test filename fix.
  • Safe escalation and observability — inference outcomes are explicit, reserved text remains fail-closed (clinical images are processed locally, never sent to the cloud), and local/cloud usage is recorded for review.
Local AI in the dashboard

Run prism dashboard, open Account & Settings → Local AI, then work through Connection → Models → Test. These controls configure local inference; session memory continues to work without installing a model.

StepWhat you doWhat to expect
1. ConnectionChoose an existing oMLX server or a Prism-managed installation, then Preview connection.Review the effect on coder, reviewer and image assignments before Use this server switches the shared oMLX connection. Saved model IDs are preserved.
2. ModelsChoose coder and reviewer models for each backend and Save coding preference. Save the separate Image model form independently.Saving records a choice; it does not download or load weights. Missing saved IDs stay visible instead of being silently replaced.
3. TestSelect backend and purpose, then Test saved model.A small request may load the saved model. The result reports execution or a blocking reason, with no cloud inference fallback.

Coding and review. Auto prefers configured oMLX for eligible coding. You can choose Ollama instead; explicit task choices take precedence. oMLX coding and review need the integration's separate text safety classifier. Local drafts and reviews still need host inspection and tests.

Images have their own choice. Select an oMLX vision model under Image model, then Save image preference. It may be the same model used for coding, but the setting is independent. Refresh image models reads metadata without loading a model. Vision metadata and RAM estimates are advisory; each request repeats compatibility and resource checks. The saved Ollama image option currently refuses execution; leave the image backend Not selected to retain existing image routing.

Read image-test results in two parts. The built-in diagnostic sends a red square. Reference facts describe that known PNG; AI observations contain the model's answer. A wrong answer cannot change the reference. A passing test proves execution, not visual accuracy. User images do not receive catalog facts from this diagnostic. Starting another test or changing backend or purpose clears the previous image result.

Server setup is optional and separate from npm. On supported Apple Silicon Macs, expand Install or update a Prism-managed server to install the server without downloading the optional coding starter pack. Add models through Open oMLX model manager. Installing a server update does not restart it or switch your connection. Restart managed server interrupts local inference and is available only when Prism can establish managed ownership and idle activity. External servers use their own upgrade and restart procedure.

Updating the Prism npm package or restarting your AI client does not upgrade an external oMLX server. If image status says Server update required, follow the existing-server upgrade guide. Tested Prism-compatible source identifies the compatible revision; Latest upstream releases is for release notes and may lack Prism's routes. See the oMLX guide for requirements and troubleshooting.

Get started

Memory search automatically applies ACT-R ranking: relevance plus recency, frequency and memory associations. No upvote or prompt instruction is required. To opt out, use Account & Settings → Preferences → Automatic Memory Ranking (ACT-R), then restart your AI client. PRISM_ACTR_ENABLED=false also disables it. This ranking is separate from the neural graph's stored importance filter.

npm install -g prism-mcp-server

prism connect prism dashboard

Use prism connect --dry-run to preview changes, prism connect --all to configure every detected host, or prism connect --refresh to reconcile Prism-managed entries after an upgrade. Restart the host after connecting.

prism dashboard opens the current local Mind Palace without a Synalux login. Prism works locally without an account, API key, or cloud subscription. Add a Synalux subscription when you want cloud memory, paid-tier skills, or team features.

To check your plan, open ⚙ Account & Settings → Account in the dashboard. Free users see Start 14-day trial; paid users see Manage subscription. During a trial, the same panel shows the paid tier and exact end date. No card is required to start. Add payment details before the end date to continue; if you do not, the subscription cancels and local Prism Free remains available. You can also compare plans directly at synalux.ai/pricing#prism-plans.

After a few sessions, ask what it's been worth:

prism savings --period month
💾 Local serving — LAST 30 DAYS

~510K tokens kept off your cloud model 53 call(s) served locally of 58 routed (91%)

Your numbers will differ — that's the point: it reports what *your* machine actually served, not a projection. Full report anatomy and the honesty rules behind it are in the local_savings section.

Install as a plugin

Prism also ships as a plugin, which registers the MCP server and the startup skill for you.

Both hosts install straight from this repository. There is nothing to host and no server to run: the catalogue is the .claude-plugin/marketplace.json file committed here, and your client clones it from GitHub.

Claude Code:

claude plugin marketplace add dcostenco/prism-coder

claude plugin install prism-coder@prism

Codex:

codex plugin marketplace add dcostenco/prism-coder

codex plugin add prism-coder@prism

The plugin registers prism-mcp via npx -y prism-mcp-server. If you already configured Prism by hand — prism connect writes an mcp_servers.prism-mcp entry — you have that server twice under one key. Install the plugin or run prism connect, not both.

What prism connect changes about host subagents

connect steers bounded work to prism_infer on your machine rather than to host-spawned agents. What it writes differs per host, and it does not disable subagents everywhere — Claude Code keeps them and is pointed at an economy model instead. Prism's local workers stay available over MCP in every case.

HostSetting writtenEffect
Claude Codeenv.CLAUDE_CODE_SUBAGENT_MODEL = "sonnet" in ~/.claude/settings.jsonSubagents stay enabled, pinned to an economy model. Fan-out is discouraged by policy text, not by config

| Gemin

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx