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

second-brain MCP

โดย ddmanyesรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ddmanyes/mcp-second-brain

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Self-maintaining knowledge vault: figure-level search, auto-wikilinks, and memory compression.

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": {
    "second-brain": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-second-brain"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add second-brain -- uvx mcp-second-brain

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

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 ddmanyes 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 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

second-brain 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 (0.1.0) เข้า registry 5 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 วันนี้
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 เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

second-brain MCP Server

A self-maintaining personal knowledge base for AI agents — a plain-Markdown vault, powered by MCP.

📖 English · 繁體中文


A local knowledge base your AI agent can read, write, and maintain on its own. Save a paper or note with one command — second-brain converts it to Markdown, OCRs every figure, embeds it for semantic search, and auto-links it to related notes. Notes you stop reading compress themselves over time, so recall stays cheap as the vault grows.

Everything is plain Markdown — sync via Google Drive / iCloud / git, switch agents anytime, zero lock-in.

Highlights

  • One command saves anything — save_article(url_or_pdf) fetches, converts to Markdown, OCRs figures (Claude Vision), embeds, and auto-links.
  • Figure-level search — search_figures("UMAP melanocyte") returns the exact panel across your whole library.
  • Self-organizing — new notes auto-link to related ones; frequently-read notes extract reusable rules.
  • Memory that forgets like a brain — Ebbinghaus ranking; stale notes auto-compress (60–90% fewer tokens).
  • Read-only housekeeping audit — inspect article metadata, links, exact duplicate candidates, inbox age, and source freshness without changing the vault.
  • Session continuity — get_context() reloads goals + top notes + rules at the start of every session.
  • Pluggable backend — DuckDB (default, offline) or Postgres + pgvector (central, multi-machine). Self-hosted embeddings optional; BM25 fallback when offline.

Quick Start (Claude Code)

pip install mcp-second-brain

playwright install chromium

claude mcp add --scope user second-brain \ --env SECOND_BRAIN_PATH=~/second-brain \ -- python -m mcp_second_brain

The vault directory and templates are created on first run. Then tell your agent init_vault to verify.

⚠️ PyPI currently lags the source tree. For the newest build — plus Claude Desktop, Windows, and multi-machine / central-server setups — see [NEW_MACHINE_SETUP.md](NEW_MACHINE_SETUP.md).

Core Tools

ToolWhat it does
auth_contextRead the authenticated caller's canonical UUID, role, and RBAC state
get_contextSession start — goals + top-ranked notes + auto-rules
save_articleURL / PDF → Markdown + figures + embeddings
search_notes / search_figuresHybrid BM25 + semantic search (note text / figure content)
search_articlesStructured author, ORCID, DOI/PMID/PMCID and year search for papers
audit_article_recordsBounded, read-only article housekeeping and social-source freshness report
new_note / update_note / append_to_noteCreate & edit notes (auto-filed, auto-indexed, auto-linked)
vault_sleepCompress old, low-activity notes
get_agent_instructionsServe the full filing SOP (AGENTS.md) to remote agents

Full tool reference (46 tools) lives in [AGENTS.md](AGENTS.md).

Use search_notes when you need content, health_check when the server or index may be unhealthy, and audit_article_records when you need a housekeeping report. Audit results never merge, archive, or delete notes automatically.

How It Works

Any source (paper · PDF · web · note)

│ save_article · new_note ▼ Markdown vault ──► index (DuckDB, or Postgres + pgvector) 00-inbox/ • BM25 + semantic search 10-projects/ • figure OCR + vision descriptions 20-areas/ • auto-wikilinks between related notes 30-resources/ • Ebbinghaus ranking → weekly auto-compression decisions/ memory/ │ ▼ Your AI agent queries it — search_notes · search_figures · get_context

The vault is the source of truth; the index is rebuildable anytime (sync_index). Filing conventions live in one operating manual — AGENTS.md — served to any agent via get_agent_instructions(), so every agent files things the same way without being re-taught.

Vault Structure

vault/

├── 00-inbox/ Unprocessed captures ├── 10-projects/ Active projects ├── 20-areas/ Ongoing research / coding domains ├── 30-resources/ Papers & articles (save_article writes here) ├── 40-archive/ Auto-compressed originals ├── decisions/ Architecture Decision Records ├── memory/ goals.md · rules.md (injected every session) └── templates/ Note templates

Legacy author metadata

search_articles reads structured frontmatter, so older article notes without authors are not guessed from body text or references. A bounded two-phase CLI can prepare those notes safely: first create and review a manifest, then apply it separately.

python -m mcp_second_brain.author_backfill \

--vault " " --limit 20 --out /tmp/author-backfill.json python -m mcp_second_brain.author_backfill \ --vault " " --apply --manifest /tmp/author-backfill.json

Apply on the central writer host only. Each entry requires an exact DOI/PMID/PMCID or title match and unchanged content/body hashes; successful writes are reindexed.

Documentation

  • [AGENTS.md](AGENTS.md) — filing SOP, naming conventions, full tool reference (single source of truth)
  • [NEW_MACHINE_SETUP.md](NEW_MACHINE_SETUP.md) — source install, self-hosting, multi-machine central server, API keys
  • [CONTEXT.md](CONTEXT.md) — domain model / ubiquitous language

Design Notes

Inspired by biological memory: the Ebbinghaus forgetting curve (access_count / ln(age_days)) for ranking, and sleep-dependent consolidation (weekly LLM compression of low-access notes). Built with MarkItDown · DuckDB · pgvector · FastMCP · Playwright · Claude API.

License

MIT © 2026 Chan Chi Ru. See LICENSE.

ถาม PopNx