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

Homestead Memory

โดย fuckbigtech-aiรุ่น 0.5.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.fuckbigtech-ai/homestead-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Tamper-evident record of what your AI agent did, plus local-first verifiable memory.

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": {
    "homestead-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "homestead-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add homestead-memory -- uvx homestead-memory mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "homestead-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "homestead-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "homestead-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "homestead-memory",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub fuckbigtech-ai 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 5686 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 52% ของอีก 5686 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5686 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Homestead Memory 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 (0.5.2) เข้า registry 38 วันที่ผ่านมา

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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 22 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

โดย exa-labsกำลังโต★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

homestead-memory

Stop renting your mind.

A tamper-evident record of what your AI agent actually did, in a local file, that someone who does not trust you can verify. Tamper-evident, not tamper-proof: what it defends against and what it does not.

Agents fail quietly. The run reports success, the tool returns 200, and the thing you asked for did not happen. There is usually no record to contradict it. This keeps one, and every entry is hash-chained to the one before it, so *see it catch a forged record, live:*

pip install homestead-memory      # Python 3.10+, macOS / Linux / Windows

hsm watch --demo

0 14:02:11 Bash npm test

1 14:02:19 Read src/api/billing.py

2 14:02:24 Edit src/api/billing.py

#

② now someone edits record 1…

!! chain break at index 1: hash_mismatch

record content does not match its own hash (edited in place)

exit 1 · gate it in CI like a test

Got `No matching distribution found`? macOS still ships Python 3.9 as its built-in

python3, and this needs 3.10+. Nothing is wrong with the package. Either use a newer

Python, or skip installing entirely:

uvx --from homestead-memory hsm watch --demo

(uv fetches a suitable Python for you.)

Record your own agent

hsm hook --install     # prints a Claude Code hook; you paste it, nothing is edited for you

hsm watch # what your agent did, in order

Every entry is hash-chained to the one before it, so editing, deleting, or reordering any record breaks every hash after it. hsm watch reports the break at the exact index and exits non-zero. Sign it and a wholly rebuilt chain is caught too.

Both phases are recorded, which is what makes it evidence rather than a log. The hook captures the decision before a tool runs and the outcome after. A record of outcomes alone shows what happened; it cannot show that anything was authorised first. As the IETF Agent Audit Trail draft puts it, "a denial that is only logged after execution provides no evidence that the denial was enforced".

hsm export --format aat     # the same ledger as draft-sharif-agent-audit-trail-01

That draft maps explicitly to EU AI Act Article 12, and this emits it alongside the native format rather than replacing it, so nothing already on disk changes. Where we differ we say so: it specifies ECDSA P-256, which the AAT export uses, while the native EvidencePack stays Ed25519 so its verifier can remain standard-library only and a recipient needs nothing installed.

Know this before you rely on the AAT export. That draft is an individual Internet-Draft, not an adopted standard: it has no working group behind it and carries the usual notice that it "is not endorsed by the IETF". Its author has also filed IPR disclosure 7558, covering revisions 00 and 01 in full, declaring "Reasonable and Non-Discriminatory License to All Implementers with Possible Royalty/Fee". RAND with a possible fee is not royalty-free, and this package is MIT, which grants you no patent licence. We ship the export because interoperability is worth having and we have asked the author to clarify what implementers are taking on. Until there is an answer, treat --format aat as a convenience rather than something to build a compliance programme on. The native ledger and EvidencePack carry no such disclosure, and they are what the rest of this README argues for.

What it costs you: about 124ms per tool call (median; 138ms p95, measured on an M3 Pro with a 4KB tool response). Since 0.4.0 the hook records both phases, so it runs as a fresh process twice per call, once before your tool runs and once after: about 61ms and 63ms respectively. On a 100-call session that is roughly 12 seconds spread across the run. Almost all of it is Python interpreter and import startup rather than the recording itself. If that is too much for your loop, do not install the hook: the number is here so you can decide before you find out.

Earlier releases documented 68ms, which was correct when only PostToolUse was recorded. Recording the decision phase is what makes the ledger evidence of enforcement rather than of observation, and it costs a second process. Stating the higher number rather than the one that flatters us is the same reason the rest of these figures are here.

This is a file, not a platform. Agent observability tools are far richer than this and they want a deployment: the self-hosted ones document a production floor of several services and roughly 16 GB of RAM. This is pip install, one hook line, and a JSONL file on your disk. Different job. If you need dashboards, evals, and span analytics, use one of those. If you want a record you can grep and prove, use this.

Secret-shaped values are redacted and payloads truncated to a 200-character head, with a SHA-256 of the full original kept so the evidence survives redaction. That is a mitigation, not a guarantee: no pattern list is complete.

hsm export --evidence  # a pack anyone can verify with no install at all

The pack carries the records, the signature, the public key, an integrity report, and a standard-library verifier a third party can read in full and run. It states what it does NOT prove, including that a signature only establishes origin if you already know which key to expect.

What this defends against, and what it does not

Tamper-evident, not tamper-proof. The difference matters, so here it is plainly.

It catches:

  • A record edited in place. The hash stops matching and hsm watch names the index.
  • A record deleted or reordered. Every hash after it breaks.
  • A silently dropped write. Drops are recorded and reported, never swallowed.
  • A whole chain rebuilt from scratch by someone who recomputed every hash, provided you ran `hsm checkpoint`, you pin the expected signer, and they do not hold your key. All three matter. A checkpoint verified without a pinned key is self-asserted: it checks the signature against whichever key sits beside it, so a rebuilt chain re-signed with the attacker's own key also passes. hsm verify --deep now says so when no key is pinned.
  hsm verify --deep --signer <your pubkey>   # or the checkpoint is self-asserted
  • Anything altered after you handed someone an EvidencePack, which they can check with no install and nothing from us.

A checkpoint covers its prefix, not the future. Records appended after your last checkpoint can be replaced with a correctly re-chained forgery and still verify, because a signature cannot cover records that did not exist when it was made. hsm verify tells you how many records are uncovered. Re-checkpoint often, or that tail grows.

It does not catch:

  • An attacker who holds your signing key. The key lives at ~/.config/homestead-memory/ed25519_key, on the same machine as the ledger. Anyone who can rewrite the file can usually read that key, re-sign the rewrite, and pass. If that is your threat model, run hsm checkpoint --export, publish the line somewhere they do not control, and check the ledger against it later with hsm checkpoint --verify. A head hash reveals nothing about the records, so publishing one leaks nothing.
  • A tool that lies. See below.
  • Anything that never reached the ledger at all, such as a hook you did not install.
hsm checkpoint            # sign the current head

hsm checkpoint --export # one line to publish where an attacker cannot reach hsm checkpoint --verify # check this ledger against a line you published earlier

hsm watch reports how much of the ledger the checkpoint covers, and fails if the checkpoint no longer verifies. Everything appended since your last checkpoint is uncovered, so re-checkpoint often.

It records what your harness reported

The hook receives what the harness says a tool did. It is not independent observation.

If a tool reports success while doing nothing, that is precisely the failure this exists to catch, because you get a durable record of the claim and can compare it against reality. But if a tool reports something false about *what* it did, the ledger will faithfully record a hash-chained, signed falsehood.

The record proves the record was not altered. It does not make the harness truthful.

Why not just OpenTelemetry, or signed logs, or Langfuse

Reasonable questions, and mostly they are different jobs.

  • OpenTelemetry gives you far richer tracing and an ecosystem this does not have. It is not built to be tamper-evident, and spans usually leave the machine. Use both if you want: they answer "what happened, in detail" and this answers "can I prove it was not edited".
  • Signing your log files gets you most of the way, and if you already do it you may not need this. The differences are per-record chaining, so a single altered line is located rather than the whole file being invalidated, and a pack whose verifier a recipient runs with nothing installed.
  • Langfuse, Braintrust, Phoenix are observability platforms with dashboards, evals and span analytics this will never have. They also want a deployment. The self-hosted ones document a production floor of several services and roughly 16 GB of RAM. This is one hook line and a JSONL file. If you want dashboards, use them.

The narrow thing this does that those do not: produce a record a third party can verify without trusting you, without installing anything, and without the data leaving your machine.

And the memory it reads is yours too

The same tool owns the memory your agent reads and writes: plain markdown you can read, git diff, and walk away with. It catches its own rot, tampering, and poisoning with mechanical checks rather than an LLM judge, scores it 0 to 100, and exits non-zero so it gates CI and cron like a test suite.

npm install -g @tobilu/qmd@2.1.0  # optional hybrid retrieval runtime

hsm verify --demo

① a clean vault ✅ MEMORY INTACT — 100/100

② rot is planted… 🔴 ROT DETECTED — 0/100

🔴 [self_contradiction] the note argues with itself about its own status

🔴 [uncited_claim] a distilled claim has no source citation

🔴 [dangling_citation] a cited source no longer exists

⚠️ [broken_link] a reference points at a note that isn't there

That scoring is RotBench, published as an open spec so the number is r

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx