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

Engram

โดย devinmloweรุ่น 0.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.devinmlowe/engram

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Cognitive memory for coding agents: hybrid recall, remember/forget, knowledge graph, nightly dreams.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

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": {
    "engram": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devinmlowe/engram",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_STANDALONE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add engram --env ENGRAM_DB_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env ENGRAM_MCP_PORT='ใส่ค่าของคุณ' --env ENGRAM_MCP_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env ENGRAM_MCP_STANDALONE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @devinmlowe/engram mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "engram": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devinmlowe/engram",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_STANDALONE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "engram": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@devinmlowe/engram",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "ENGRAM_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_PORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ENGRAM_MCP_STANDALONE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • ENGRAM_DB_PATH env
    SQLite database path (default: /engram.db, i.e. ~/.local/share/engram/engram.db)
  • ENGRAM_MCP_PORT env
    Port of the optional engram HTTP daemon to bridge to (default 9907)
  • ENGRAM_MCP_TOKEN ความลับ env
    Bearer token forwarded to the HTTP daemon when it requires one
  • ENGRAM_MCP_STANDALONE env
    Set to 1 to never bridge: always run the full server in-process

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 devinmlowe 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 7240 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 46% ของอีก 7240 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7240 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Engram ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ENGRAM_MCP_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.5.0) เข้า registry เดือนที่แล้ว

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

Engram

*An engram is the hypothetical physical trace of memory in neural tissue — the biochemical change that encodes what we've learned.*

Local-first cognitive memory system that transforms raw LLM conversation history into structured, consolidated knowledge. Unlike traditional conversation search (which treats sessions as documents to retrieve), Engram mimics human memory architecture: episodic memories are captured, consolidated into semantic knowledge during "dream state" processing, and emergent connections surface through graph analysis — much like how a Zettelkasten's backlinks reveal Maps of Content that no individual note anticipated.

Designed as an MCP server for Claude Code and other LLM agents, with CLI and web visualization interfaces.

Install & first run

Prerequisites

  • Node.js 22 or newer (node --version)
  • macOS, Linux, or Windows for the CLI, MCP server, and web visualizer. Scheduled background consolidation ships an installer for each (launchd, systemd user timer, Task Scheduler); see the platform matrix below.
  • Claude Code if you want engram sync to ingest your conversation history from ~/.claude/projects
  • At least one LLM provider for extraction and dream consolidation (see Configuration). Search, remember, and the web visualizer work without one.

Quick start — three commands

npx @devinmlowe/engram preflight    # is this node/platform/arch/libc covered by prebuilt native modules? (fix per OS if not)

npm install -g @devinmlowe/engram # puts engram on your PATH; the postinstall hook runs the same preflight engram setup # doctor → init → sync (asked) → register every host present → install the three services → doctor --fix → one real extraction → summary

engram setup walks a bare install to running and ends by telling you which LLM tier did the extraction (extraction smoke: tier=ollama memories=3). Every step prints what it did and the manual command it stands for, so nothing is hidden. It installs all three services — the MCP HTTP daemon, the nightly dream timer and the web visualizer (port 3001, loopback) — by default (decision #62); --no-daemons or --daemons=mcp,dream narrows that, --host claude narrows host registration, --no-sync / --sync skip or force indexing, --no-smoke skips the extraction, --yes answers every question for scripts (the Linux loginctl enable-linger prompt is never implied), --json prints the result. With no LLM provider configured the dream timer is still installed and setup ends with [warn] dream timer installed but no LLM tier is reachable … naming the variables to set — exit 0; only a required doctor failure (or a failed init) exits 1. Later, engram doctor --fix repairs whatever is red — the service env file, a model cache inside node_modules, a missing Ollama model (asked first), a stopped MCP daemon, an unregistered host — printing the manual equivalent of each; a second run says nothing to fix. See CLI and docs/api-reference.md.

The same, by hand

engram mcp install claude           # registers engram with Claude Code (codex | cursor | hermes | --all); restart the host

engram mcp install edits the host's own config for you — ~/.claude.json (--project: .mcp.json), ~/.codex/config.toml, ~/.cursor/mcp.json, or deploys the Hermes plugin — atomically, with the previous content kept in .bak, never touching other servers, and re-running is a no-op. It prefers the HTTP daemon (http://127.0.0.1:9907/mcp) when GET /health answers and falls back to stdio (node …/dist/interfaces/cli/index.js mcp, which bridges to the daemon itself once one runs), printing which and why; --transport http|stdio overrides, --dry-run shows the path and diff. A daemon token is referenced as an environment variable (${ENGRAM_MCP_TOKEN} / bearer_token_env_var / ${env:ENGRAM_MCP_TOKEN}), never written; engram mcp status reports every host, whether it points at this install, whether its daemon answers and whether the variable resolves. See Registering hosts below.

From source

git clone https://github.com/devinmlowe/engram.git

cd engram node scripts/preflight.cjs # optional: the native-dependency verdict before anything is installed npm install # runs the same preflight as postinstall, then builds via the "prepare" script npm link # puts engram on your PATH (or run node dist/interfaces/cli/index.js directly)

Either way, continue with engram setup — or step by step:

engram preflight     # prebuilt / compiled locally / unsupported per native module, with the fix for this OS

engram doctor # node, platform/arch, native modules, model cache, ollama tier, llm providers, data dir, env file, install path, mcp daemon, hosts, extraction smoke — all [ok]? engram doctor --fix # apply the known remediations (env file, durable model cache, ollama pull with confirmation, start a stopped daemon, register a host) and re-check engram init # creates engram.db in the data dir (default ~/.local/share/engram; see Configuration) and downloads the embedding model engram sync # index conversations from ~/.claude/projects (optional) engram search "what did I decide about caching" engram mcp install --all # from a checkout: register every host present (~/.claude, ~/.codex, ~/.cursor, ~/.hermes) scripts/install-mcp-daemon.sh install; scripts/install-daemon.sh install; scripts/install-visualizer.sh install # the three services (what setup runs)

engram doctor ends with an extraction smoke line: one real extraction over your most recent conversation (or a bundled fixture when nothing is indexed yet) under a 60 s budget with a capped input, reporting tier= memories=N or every tier's reason when none answers. Memories it extracts from a real conversation are written like any other, stamped source=smoke (find them with engram memories list, remove them with forget); the fixture is never written. --no-smoke skips it; --strict exits 1 when any line is not [ok] (CI).

First run downloads models once. engram init (or the first search) pulls several hundred

MB of model weights into ~/.local/share/engram/models (or $ENGRAM_MODEL_CACHE_DIR /

$HF_HOME/hub), where they survive reinstalls and upgrades; see Model cache.

Set ENGRAM_RERANK_ENABLED=false to skip the reranker model.

Install as a Claude Code plugin (recommended)

No clone, no absolute paths. In Claude Code:

/plugin marketplace add devinmlowe/engram

/plugin install engram@engram

This repo is its own marketplace (.claude-plugin/marketplace.json); the plugin (.claude-plugin/plugin.json) runs the published npm package as a stdio MCP server — npx -y @devinmlowe/engram@ mcp, version pinned to the release — and adds the /engram:recall, /engram:remember, /engram:explore-graph, /engram:reflect and /engram:engram-connect commands (bundled from commands/; their tools are mcp__plugin_engram_engram__ ). /mcp should list engram with 16 tools; the first recall downloads the embedding model once (see the note above). The plugin updates through the marketplace (/plugin update engram@engram after a release); engram update keeps handling the CLI, daemons and the Hermes plugin.

The very first start is slow. The first npx run installs the package and its prebuilt

native modules into the npm cache — once per pinned version, then it is a cache hit. If Claude

Code reports the server timed out during that install, raise its startup timeout (milliseconds):

MCP_TIMEOUT=120000 claude. Two warm paths: npm install -g @devinmlowe/engram first, so the

package (and engram doctor/engram init) is already on the machine; or run the HTTP daemon

(scripts/install-mcp-daemon.sh install, below) — engram mcp then bridges to it and the host

process never opens the database or loads the model (see Transports).

Registering hosts (`engram mcp install`)

engram mcp install claude            # ~/.claude.json  (--project: ./.mcp.json)

engram mcp install codex # ~/.codex/config.toml (--project: ./.codex/config.toml) engram mcp install cursor # ~/.cursor/mcp.json (--project: ./.cursor/mcp.json) engram mcp install hermes # deploys interfaces/hermes-plugin to ~/.hermes (+ profiles that already have it) engram mcp install --all --dry-run # every host whose config dir exists; print path + unified diff, write nothing engram mcp status # registered? this install? daemon answering? ENGRAM_MCP_TOKEN resolving? engram mcp uninstall codex # removes only the engram entry; .bak keeps the previous content

Decisions: HTTP when the daemon answers /health, else stdio (#51); the token is referenced by environment variable and never written unless you pass --inline-token (#52). With the Claude Code plugin installed, mcp install claude skips the user-scope entry (it would register the server twice) unless --force; mcp status lists the plugin as a registered Claude host. A GUI-launched host does not inherit a fish/zsh login shell, so when the daemon requires a token mcp status prints the platform fix (launchctl setenv ENGRAM_MCP_TOKEN … on macOS, ~/.config/environment.d/ on Linux, setx on Windows). No host process is restarted, and the command needs no network beyond the loopback probe.

Manual configuration (if you would rather edit the file yourself)

Add the server to your Claude Code MCP config (~/.claude.json, or a project-level .mcp.json). From npm:

{

"mcpServers": { "engram": { "command": "npx", "args": ["-y", "@devinmlowe/engram", "mcp"] } } }

or, for a source checkout, point at the compiled server with an absolute path:

{

"mcpServers": { "engram": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/engram/dist/interfaces/mcp/server.js"], "env": {} } } }

The .mcp.json shipped in this repo does the same thing with a repo-relative path and is picked up automatically when you open the engram checkout itself in Claude Code (it is for developing engram; the plugin does not use it).

Optional: background consolidation and visualization

./scripts/install-mcp-daemon.sh install  # MCP HTTP daemon on 127.0.0.1:9907 via launchd (what the Hermes plugin talks to)

./scripts/install-daemon.sh install # nightly engram dream at 02:00 via launchd ./scripts/install-visualizer.sh install # macOS launchd visualizer

On Linux the same scripts detect uname -s and install systemd *user* units instead (no root; loginctl enable-linger $USER if you want them to run while logged out):

./scripts/install-mcp-daemon.sh install  # renders systemd/engram-mcp.service, enables it (Restart=always)

./scripts/install-mcp-daemon.sh status # unit state, GET /health, effective data dir, last log lines ./scripts/install-daemon.sh install # renders systemd/engram-dream.{service,timer}, enables engram-dream.timer ./scripts/install-daemon.sh status # systemctl --user list-timers + last log lines ./scripts/install-daemon.sh run-now # systemctl --user start engram-dream.service

macOS/Linux: MCP HTTP daemon lifecycle

scripts/install-mcp-daemon.sh has the same six verbs as its Windows sibling (install, uninstall, start, `stop

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx