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

Cortex RMCP

โดย dinglebear-aiรุ่น 3.13.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryai.dinglebear/cortex

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ฐานข้อมูลและชุดข้อมูล
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: CORTEX_HOME, CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN, CORTEX_RMCP_VERSION, CORTEX_RMCP_REPO, CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL, RUST_LOG

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": {
    "cortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUST_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cortex --env CORTEX_HOME='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_API_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_RMCP_VERSION='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_RMCP_REPO='ใส่ค่าของคุณ' --env CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env RUST_LOG='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @dinglebear/cortex mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cortex": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUST_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cortex": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/cortex",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "CORTEX_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "RUST_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CORTEX_HOME env
    Optional Cortex home directory containing configuration and local SQLite data.
  • CORTEX_TOKEN ความลับ env
    Optional bearer token for Cortex MCP HTTP mode; also used by some shared configs.
  • CORTEX_API_TOKEN ความลับ env
    Bearer token for Cortex REST API routes when running daemon/API mode.
  • CORTEX_RMCP_VERSION env
    Optional GitHub release tag override for the downloaded Cortex binary.
  • CORTEX_RMCP_REPO env
    Optional GitHub owner/repo override for release asset downloads.
  • CORTEX_RMCP_RELEASE_BASE_URL env
    Optional release download base URL override.
  • RUST_LOG env
    Tracing filter for Cortex logs.

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 ยืนยันโดเมน dinglebear.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … 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 ฐานข้อมูลและชุดข้อมูลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 953 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 24% ของอีก 953 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 953 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cortex RMCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: CORTEX_TOKEN, CORTEX_API_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.13.2) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Supabase

โดย supabase

server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 2,993Apache-2.0อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

MongoDB MCP Server

โดย mongodb-js

MongoDB Model Context Protocol Server

รันบนเครื่อง★ 1,157Apache-2.0อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Elasticsearch MCP Server

โดย cr7258

MCP server for interacting with Elasticsearch

รันบนเครื่อง★ 315Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Cortex

Self-hosted homelab log intelligence over MCP, CLI, and REST with SQLite/FTS.

It collects logs and operational evidence, stores them in SQLite with FTS5 search, and exposes one shared intelligence layer through CLI, REST, MCP, and a bundled browser workspace.

Cortex began as a syslog receiver. It now covers network logs, Docker, managed files, OpenTelemetry logs, metrics, and traces, host heartbeats, fleet inventory, shell and agent activity, and Claude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity transcripts. It correlates those sources into timelines, incidents, and an evidence-backed topology graph without making the graph a second source of truth.

At a glance

AreaWhat Cortex provides
IngestUDP/TCP syslog, OTLP/HTTP logs, metrics, and traces, Docker logs and events, managed file tails, host heartbeats, AI transcripts, shell history, agent command records, and fleet inventory
StorageSQLite in WAL mode, FTS5 full-text search, bounded metadata, retention, storage budgets, maintenance jobs, checkpoints, and 63 sequential schema migrations
InvestigationSearch, filtering, context, timelines, patterns, anomaly comparison, cross-source correlation, recurring error signatures, deterministic incident bundles, and graph explanations
Fleet intelligenceSSH and API inventory collectors, host state, service topology, container and route relationships, redacted evidence, and rebuildable graph projections
AI operationsClaude, Codex, Gemini CLI, and Antigravity session indexing; skill, MCP, and hook event extraction where each provider exposes them; incident clustering; and guarded local LLM assessments
InterfacesNative CLI, one action-dispatched MCP tool, authenticated REST APIs, MCP prompts and resources, an MCP Apps search widget, and a bundled investigation workspace
OperationsSetup and repair, diagnostics, Compose control, backup, integrity checks, WAL checkpoints, vacuum, update workflows, agents, and health endpoints

[!IMPORTANT]

Cortex is designed for a trusted homelab or small private fleet. It is not a clustered log warehouse, a general-purpose SIEM, or a safe place to expose unauthenticated administrative surfaces to the public internet.

Contents

  • Quick start
  • How Cortex is built
  • Ingestion
  • Investigation and intelligence
  • Fleet inventory and graph
  • AI session intelligence
  • Alerts and notifications
  • Interfaces
  • Configuration
  • Authentication and trust boundaries
  • Storage and maintenance
  • Deployment and distribution
  • Operations
  • Development and verification
  • Documentation
  • Current boundaries
  • License

Quick start

Install the CLI

The first-class guided path is:

npx skills add dinglebear-ai/cortex --skill install-cortex

Start a fresh agent task and invoke $install-cortex. It chooses server or client-only role, delegates to the canonical installer/setup engine, configures auth/network/storage, and verifies the live client connection.

The npm launcher remains the fastest manual path for local CLI and stdio MCP use:

npx -y @dinglebear/cortex --help

npx -y @dinglebear/cortex mcp

Install it permanently with:

npm install --global @dinglebear/cortex

cortex --version

The launcher requires Node.js 18 or newer. It downloads a checksum-verified native release binary for Linux x64, Linux ARM64, macOS ARM64, or Windows x64.

Build from source with the current stable Rust toolchain:

git clone https://github.com/dinglebear-ai/cortex.git

cd cortex mise install # optional, but pins the repository tools just build ./.cache/cargo/debug/cortex --version

Start a local server

The full daemon starts UDP and TCP syslog receivers plus the shared HTTP server. Use separate MCP and REST tokens:

mkdir -p "$HOME/.cortex/data"

export CORTEX_DB_PATH="$HOME/.cortex/data/cortex.db" export CORTEX_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)" export CORTEX_API_TOKEN="$(openssl rand -hex 32)"

cortex serve mcp

Defaults:

  • Syslog: 0.0.0.0:1514 over UDP and TCP
  • HTTP: 127.0.0.1:3100
  • MCP: http://127.0.0.1:3100/mcp
  • REST: http://127.0.0.1:3100/api/*
  • Investigation workspace: http://127.0.0.1:3100/app

Verify it from another terminal:

curl -fsS http://127.0.0.1:3100/health

logger -n 127.0.0.1 -P 1514 --tcp "cortex quickstart from $(hostname)"

export CORTEX_API_TOKEN="the-same-api-token" cortex tail --limit 10

For a managed local deployment, cortex setup repair creates or repairs the Cortex home, Compose assets, data paths, and missing 64-character MCP and REST tokens without replacing existing token values.

Connect an MCP client

Query-only stdio mode reads the configured local database and starts no network listeners:

{

"mcpServers": { "cortex": { "command": "npx", "args": ["-y", "cortex-rmcp", "mcp"], "env": { "CORTEX_DB_PATH": "/absolute/path/to/cortex.db" } } } }

Streamable HTTP mode connects to the persistent daemon:

{

"mcpServers": { "cortex": { "url": "http://127.0.0.1:3100/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer your-cortex-token" } } } }

A useful first call is:

{"action":"status"}

Then narrow the investigation with tail, errors, search, timeline, or context before using broader analysis operations.

How Cortex is built

Cortex is one Rust binary with multiple operating modes. The same application and service layer backs the CLI, REST handlers, and MCP handlers, so validation, limits, identity resolution, redaction, and business rules do not belong to one transport alone.

                         INGESTION

Syslog UDP/TCP OTLP signals Docker agent / pull Managed file tails Heartbeats Claude / Codex / Gemini / Antigravity Shell history Agent commands Fleet inventory \ | / \ | / +---- bounded parsing and enrichment ----+ | scrub, normalize, batch | SQLite WAL + FTS5 | +----------------+----------------+ | | authoritative records derived accelerators logs, heartbeats, rollups, signatures, inventory, sessions graph projections | | +----------------+----------------+ | shared service layer | CLI REST MCP Web workspace

The daemon supervises its receivers and background services with cooperative cancellation. Shutdown drains HTTP requests, gives maintenance tasks 10 seconds to finish before abort-and-join, gives ingest 5 seconds to flush, and then attempts a WAL checkpoint. Already-running blocking SQLite calls cannot be cancelled by Tokio.

Background services include:

  • Retention and storage-budget enforcement
  • WAL and FTS maintenance
  • Docker ingest supervision
  • File-tail supervision
  • Error-signature scanning
  • Notification evaluation, dispatch, and digest scheduling
  • Inventory refresh and backfill
  • Graph projection refresh
  • AI-session and timeline rollups
  • Database optimization and maintenance jobs

Heavy analytical reads and maintenance jobs have separate concurrency controls so one expensive investigation cannot starve the ingest path.

Ingestion

All log-like sources are normalized into the same durable log model, enriched where safe, scrubbed where configured, and written through bounded batch paths.

Syslog over UDP and TCP

Cortex listens on the same configurable port for UDP and TCP syslog. It parses common RFC 3164 and RFC 5424 shapes, preserves the raw frame, records sender identity, normalizes severity and facility, and enriches known application formats.

Relevant defaults:

  • Bind: 0.0.0.0:1514
  • Maximum message: 8 KiB
  • Maximum concurrent TCP connections: 512
  • TCP idle timeout: 300 seconds
  • Writer batch: 100 records or 500 ms
  • Write queue capacity: 10,000 records

Syslog has no application-layer authentication. Restrict senders with network controls and CORTEX_ALLOWED_SOURCE_CIDRS when the listener is reachable beyond a trusted network.

Built-in enrichment recognizes useful signals from AdGuard, Authelia, Docker lifecycle events, fail2ban, Linux kernel and OOM events, SWAG, reverse-proxy logs, and host-local Cortex Docker agent metadata. Source gates can restrict enrichment that would otherwise trust a marker inside an unauthenticated syslog body.

OpenTelemetry ingestion

Cortex accepts protobuf OTLP/HTTP export requests on the shared HTTP listener. Logs use POST /v1/logs with a 4 MiB body limit and flow through the normal writer. Metrics use POST /v1/metrics and traces use POST /v1/traces, each with an 8 MiB body limit and dedicated storage. Metric requests admit at most 5,000 points and also enforce a bounded normalized payload budget.

Current OTLP scope is intentionally narrow:

  • Logs, traces, and metrics over HTTP/protobuf are supported.
  • OTLP/gRPC is not implemented.

All three OTLP endpoints authenticate with `CORTEX_TOKEN` — the same static MCP bearer token that guards POST /mcp, read from the managed ~/.cortex/.env on a deployed host. It is not CORTEX_API_TOKEN (REST /api/*) and not CORTEX_API_ADMIN_TOKEN. Loopback and trusted-gateway policies skip the check. An OAuth-only deployment with no static token denies OTLP outright, because machine exporters have no OAuth flow — so a non-loopback OAuth-only OTLP exposure is rejected at startup unless CORTEX_TOKEN is set.

Docker logs and events

Cortex supports two Docker collection paths:

  1. Host-local agent, the preferred multi-host path. The host-local cortex agent reads the local Docker socket, converts logs and lifecycle events into bounded records, and forwards them to the server without changing Docker's daemon logging driver.
  2. Central pull compatibility mode, an optional server-side collector for explicitly configured Docker Engine or docker-socket-proxy HTTP endpoints. It records per-container checkpoints and reconnects with bounded exponential backoff.

Central pull is disabled by default. The CORTEX_DOCKER_HOSTS shorthand expands hosts into insecure http://host:2375 endpoints and should only be used on a tightly controlled private network. A hosts file supports explicit base URLs and safer endpoint configuration.

Managed file tails

Managed file-tail sources are persisted in a registry and supervised by the daemon. Add, remove, list, and inspect sources through the CLI, REST, or the file_tails MCP admin action.

The path policy rejects unsafe targets, including paths outside configured roots, symlink escap

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx