Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first memory for coding agents; stores decisions, bugs, and context across sessions.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
MEMORY_HOMEต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"echovault": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add echovault --env MEMORY_HOME='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e MEMORY_HOME ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"echovault": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"echovault": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MEMORY_HOME",
"ghcr.io/go-ports/echovault:0.3.3"
],
"env": {
"MEMORY_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
MEMORY_HOME envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub go-ports ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.3) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
EchoVault — Go
Local memory for coding agents. Your agent remembers decisions, bugs, and context across sessions — no cloud, no API keys, no cost.
Install · Features · How it works · Commands
This is the Go port of EchoVault. It is a single static binary with no Python runtime dependency. The vault format and MCP interface are fully compatible with the Python version — you can switch between them without losing any memories.
Works with 4 agents — Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode. One command sets up MCP config for your agent.
MCP native — Runs as an MCP server exposing memory_save, memory_search, and memory_context as tools. Agents call them directly — no shell hooks needed.
Local-first — Everything stays on your machine. Memories are stored as Markdown in ~/.memory/vault/, readable in Obsidian or any editor.
Zero idle cost — No background processes, no daemon, no RAM overhead. The MCP server only runs when the agent starts it.
Hybrid search — FTS5 keyword search works out of the box. Add Ollama or OpenAI for semantic vector search.
Secret redaction — 3-layer redaction strips API keys, passwords, and credentials before anything hits disk. Supports explicit tags, pattern detection, and custom .memoryignore rules.
Cross-agent — Memories saved by Claude Code are searchable in Cursor, Codex, and OpenCode. One vault, many agents.
Obsidian-compatible — Session files are valid Markdown with YAML frontmatter. Point Obsidian at ~/.memory/vault/ and browse your agent's memory visually.
Download the latest release for your platform from the releases page and place the binary somewhere on your $PATH.
git clone https://github.com/go-ports/echovault.git
cd echovault make build # produces ./bin/memory sudo cp bin/memory /usr/local/bin/
CGO required. The binary links against
go-sqlite3andsqlite-vec, so a C compiler (gcc/clang) must be present. On macOS:xcode-select --install. On Debian/Ubuntu:apt install build-essential.
memory init
memory setup claude-code # or: cursor, codex, opencode
That's it. memory setup installs the MCP server config automatically.
By default the config is installed globally. To install for a specific project:
cd ~/my-project
memory setup claude-code --project # writes .mcp.json in project root memory setup opencode --project # writes opencode.json in project root memory setup codex --project # writes .codex/config.toml + AGENTS.md
Embeddings enable semantic search. Without them, you still get fast keyword search via FTS5.
Generate a starter config:
memory config init
This creates ~/.memory/config.yaml with sensible defaults:
embedding:
provider: ollama # ollama | openai | openrouter model: nomic-embed-text
context: semantic: auto # auto | always | never topup_recent: true
What each section does:
ollama runs locally; openai and openrouter call cloud APIs. nomic-embed-text is a good local model for Ollama.auto uses vector search when embeddings are available, falls back to keywords. topup_recent also includes recent memories so the agent has fresh context.For cloud providers, add api_key under the provider section. API keys are redacted in memory config output.
By default, EchoVault stores data in ~/.memory.
You can change that in two ways:
MEMORY_HOME=/path/to/memory (highest priority, per-shell/per-process)memory config set-home /path/to/memory (persistent default)Useful commands:
memory config set-home /path/to/memory
memory config clear-home memory config
memory config shows both memory_home and memory_home_source (env, config, or default).
The --memory-home global flag overrides everything for a single invocation:
memory --memory-home /tmp/test-vault search "authentication"
Once set up, your agent uses memory via MCP tools:
memory_context to load prior decisions and contextmemory_search to find relevant memoriesmemory_save to persist decisions, bugs, and learningsThe MCP tool descriptions instruct agents to save and retrieve automatically. No manual prompting needed in most cases.
You can also use the CLI directly:
memory save --title "Switched to JWT auth" \
--what "Replaced session cookies with JWT" \ --why "Needed stateless auth for API" \ --impact "All endpoints now require Bearer token" \ --tags "auth,jwt" --category "decision" \ --details "Context: Options considered:
Decision: Tradeoffs: Follow-up:"
memory search "authentication" memory details memory context --project
For long details, use --details-file notes.md. To scaffold structured details automatically, use --details-template.
~/.memory/
├── vault/ # Obsidian-compatible Markdown │ └── my-project/ │ └── 2026-02-01-session.md ├── index.db # SQLite: FTS5 + sqlite-vec └── config.yaml # Embedding provider config
.memoryignore rules| Agent | Setup command | What gets installed |
|---|---|---|
| Claude Code | memory setup claude-code | MCP server in .mcp.json (project) or ~/.claude.json (global) |
| Cursor | memory setup cursor | MCP server in .cursor/mcp.json |
| Codex | memory setup codex | MCP server in .codex/config.toml + AGENTS.md fallback |
| OpenCode | memory setup opencode | MCP server in opencode.json (project) or ~/.config/opencode/opencode.json (global) |
All agents share the same memory vault at your effective memory_home path (default ~/.memory/). A memory saved by Claude Code is searchable from Cursor, Codex, or OpenCode.
| Command | Description |
|---|---|
memory init | Create vault at effective memory home |
memory setup | Install MCP server config for an agent |
memory uninstall | Remove MCP server config for an agent |
memory save ... | Save a memory (--details-file and --details-template supported) |
memory search "query" | Hybrid FTS + semantic search |
memory details | Full details for a memory |
memory delete | Delete a memory by ID or prefix |
memory context --project | List memories for current project |
memory sessions | List session files |
memory config | Show effective config |
memory config init | Generate a starter config.yaml |
memory config set-home | Persist default memory location |
memory config clear-home | Remove persisted memory location |
memory reindex | Rebuild vectors after changing provider |
memory mcp | Start the MCP server (stdio transport) |
| Flag | Description |
|---|---|
--memory-home | Override memory home for this invocation |
--help | Show help for any command |
memory uninstall claude-code # or: cursor, codex, opencode
rm /usr/local/bin/memory
To also remove all stored memories: rm -rf ~/.memory/
Everything stays local by default. If you configure OpenAI or OpenRouter for embeddings, those API calls go to their servers. Use Ollama for fully local operation.
MIT — see LICENSE.