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

Vanguard Memory Node

โดย ezumbaรุ่น 2.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ezumba/vanguard-memory-node

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local deterministic BM25 memory for AI agents. Offline-first, no API key, SHA-256 shards, stdio.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "vanguard-memory-node": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lnes/vanguard-memory-node"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add vanguard-memory-node -- npx -y @lnes/vanguard-memory-node

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "vanguard-memory-node": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lnes/vanguard-memory-node"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "vanguard-memory-node": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@lnes/vanguard-memory-node"
      ]
    }
  }
}

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 ezumba 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 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 37% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7220 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Vanguard Memory Node 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 (2.0.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

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

Vanguard Memory Node (VMN)

Local deterministic memory for AI agents via the Model Context Protocol (MCP).

No cloud. No vector database. No semantic drift. Your data stays on your machine.


What it does

VMN gives any MCP-compatible AI agent a persistent, queryable memory vault stored entirely on local disk. Text is ingested once, content-addressed with SHA-256, segmented, and indexed with a sharded BM25 inverted index. Retrieval is deterministic: the same query always returns the same ranked result from the same data.

Optionally, vaults can be synced to the ExergyNet LNES-17 ledger for cross-device and cross-agent recall with cryptographic provenance.


Install

npm install -g @lnes/vanguard-memory-node

Or run without installing:

npx @lnes/vanguard-memory-node

Claude Desktop integration

Mac — ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows — %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{

"mcpServers": { "vanguard-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@lnes/vanguard-memory-node"] } } }

With ExergyNet vault sync enabled:

{

"mcpServers": { "vanguard-memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "@lnes/vanguard-memory-node"], "env": { "EXERGYNET_API_KEY": "sk-exergy-your-key", "EXERGYNET_NETWORK": "mainnet", "AUTO_SYNC_VAULT": "true" } } } }

WSL on Windows:

{

"mcpServers": { "vanguard-memory": { "command": "wsl", "args": ["-d", "Ubuntu", "npx", "-y", "@lnes/vanguard-memory-node"] } } }


Tools (11 total)

vmn_ingest

Stores text as a SHA-256 content-addressed shard. Segments it, indexes it, and updates the local catalog.

ParameterTypeRequiredDescription
textstringyesContent to store
titlestringnoHuman-readable label
namespacestringnoLogical partition (default: default)
tagsstring[]noSearch tags
content_typestringnoMIME type hint (default: text/plain)
sourcestringnoSource label

Returns: SHA-256 root hash + vault path + vault_synced flag.

vmn_recall

Retrieves a 900-character evidence window from a specific shard using lexical BM25 scoring.

ParameterTypeRequiredDescription
hashstringyesRoot hash from vmn_ingest
querystringyesSearch query

Returns: best-matching evidence window, or a human-readable no-match message.

vmn_search

Full-vault keyword search across all ingested objects. Returns ranked results with snippets.

ParameterTypeRequiredDescription
querystringyesSearch query
limitnumbernoMax results (default: 10)
namespacestringnoRestrict search to this namespace only
vmn_ingest_file

Delta-ingests a growing file into the vault, tracking progress with a cursor so only new lines are ingested on each call. Designed for Stop hooks and continuous log pipelines — safe to call repeatedly with no duplicates.

ParameterTypeRequiredDescription
file_pathstringyesAbsolute path to the file
session_idstringnoCursor key (defaults to file path)
namespacestringnoNamespace for ingested content (default: file_ingest)
titlestringnoOptional title override
tagsstring[]noOptional tags

Returns: lines_ingested, cursor_line, and shard hash (null if no new content).

Stop hook example — ingest every Claude session automatically:

{

"hooks": { "Stop": [{ "matcher": "", "hooks": [{ "type": "command", "command": "npx -y @lnes/vanguard-memory-node vmn_ingest_file --file_path \"$CLAUDE_SESSION_FILE\" --session_id \"$CLAUDE_SESSION_ID\"" }] }] } }

vmn_list

Lists all memory objects in the vault.

ParameterTypeRequiredDescription
namespacestringnoFilter by namespace
vmn_inspect

Returns full catalog metadata for a specific object.

ParameterTypeRequiredDescription
hashstringyesRoot hash
vmn_delete

Permanently removes an object and all its index entries.

ParameterTypeRequiredDescription
hashstringyesRoot hash
vmn_stats

Returns aggregate vault statistics: entry count, total bytes, namespaces, oldest/newest timestamps.

vmn_index_status

Returns current BM25 index state (READY, REBUILD_REQUIRED, REBUILDING, DEGRADED).

vmn_rebuild_index

Rebuilds the full BM25 index from authoritative object files. Safe at any time — objects are never modified.

vmn_sync_vault

Syncs a local memory object to the ExergyNet LNES-17 vault. Requires EXERGYNET_API_KEY. Use EXERGYNET_NETWORK to target mainnet or testnet.

ParameterTypeRequiredDescription
xlmp_rootstringyesRoot hash of the object to sync
intentstringnoSync intent label (default: manual-sync)

Returns: xlmp_root, bytes_committed, status, and the resolved vault URL.


Environment variables

VariableDefaultDescription
AUTO_SYNC_VAULTfalseSet to true to auto-sync every vmn_ingest to ExergyNet
EXERGYNET_API_KEY—API key for ExergyNet vault access (sk-exergy-*)
EXERGYNET_NETWORKtestnetTarget substrate: mainnet → portal.exergynet.org, testnet → dt.portal.exergynet.org
EXERGYNET_VAULT_URL_(resolved from EXERGYNET_NETWORK)_Override vault base URL entirely

Vault layout

~/.vanguard/

├── local_vault/ │ └── .txt # authoritative object files (never modified after write) ├── catalog/ │ └── .json # per-object metadata (O(1) reads) ├── segments/ │ └── .json # segment records with term frequencies ├── cursors/ │ └── .json # cursor state for vmn_ingest_file └── index/ └── v2/ ├── index_manifest.json # version + state header ├── corpus_stats.json # BM25 corpus statistics └── postings/ └── <2-hex>.json # 256 sharded posting buckets


How retrieval works

  1. Normalization — Unicode NFC → phrase alias substitution → tokenize → suffix stem → stop-word filter → token alias expansion
  2. Stemmer — 13-rule suffix stripper: tions→ (5), ions→ (4), tion→ (4), ings→ (4), ing→ (3), ers→ (3), ies→ (3), ic→ (2), er→ (2), ed→ (2), es→ (2), s→ (1), y→ (1). Rules applied longest-first; medications and medication both reduce to the same root.
  3. Alias expansion — clinical, technical, and legal synonym clusters (smok↔tobacco↔cigarett, physician↔doctor, hypertens↔bp, etc.)
  4. BM25 scoring — sharded 256-bucket inverted index; top-150 postings per term to cap high-DF stall
  5. Fallback — stemmed-token set comparison when BM25 score is zero; prevents false positives on partial-word matches

Comparison

VMNChromaDB / Pinecone
Result determinismSame query → same result, alwaysVaries with model version
Data locationLocal disk onlyCloud upload required
Per-query cost$0API charges
Setup time60 secondsAccount + key + SDK
Semantic driftNoneBreaks on model updates
Offline capableYesNo

License

MIT — free forever, no telemetry, no usage limits.

Built by ExergyNet.

ถาม PopNx