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

knock

โดย HasanGilaniรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.HasanGilani/knock

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Code map and memory for AI coding agents: key functions, line ranges, callers, why code changed.

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": {
    "knock": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "knock": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "knock": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "knock-mcp",
        "serve",
        "--repo",
        ".",
        "--toolset",
        "map"
      ]
    }
  }
}

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 HasanGilani 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 7246 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 91% ของอีก 7246 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7246 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

knock 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 (0.2.0) เข้า registry 3 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:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
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 เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

🚪 knock

Stop Claude Code from burning your usage limit on big repos.

On a large codebase, Claude Code spends much of each session searching and reading files, often through a sub-agent, before it answers you. knock gives it a map of the code up front: the functions that matter, their exact line ranges, and who calls what. It runs on your machine and needs no API key.

Same question, 8 runs each, on a 4,776-file repo: median cost $0.42 → $0.25 (−40%). Without knock, Claude spawned a sub-agent in 5 of 8 runs. With knock, in none.

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

Full code map for Python and JavaScript/TypeScript; functions and classes for Go, Rust, Java and more.

Two real Claude Code sessions on Saleor , abridged: each side's median-cost run out of three. Results vary between runs and repositories; on a small, well-known repo the difference was within noise. Full numbers: docs/benchmark.md · how it was measured: the write-up .


🤔 The problem, in one table

Every new chat with a coding agent starts with amnesia. To answer *"where is X?"* or *"how do we deploy?"* it greps, opens big files, reads them... and next session it does it all over again.

😩 Without knock😎 With knock
First movegrep around, open whole files, or spawn a sub-agent to exploreone map call: the relevant code as a skeleton with exact line ranges
Text the agent reads~27,000–118,000 characters per question~4,300 characters per question
Finds "why did we do it this way?"only if it opens the right docdecisions and their rationale come back with the answer
Remembers yesterday's bug hunt❌✅ agents save findings with remember
Knows when its notes are outdated—✅ every answer says fresh or stale

Median characters per task on the held-out benchmark (targeted-grep and grep-and-read baselines vs knock). Fewer characters ≠ an identical cut in your bill; see the FAQ .

⚡ Getting started

You set knock up once, then you just keep using your AI agent as usual. The agent talks to knock in the background; you never have to run knock commands day to day.

1️⃣ Connect it to Claude Code (once per project)

From inside the project you work on:

claude mcp add knock -- uvx knock-mcp serve --repo . --toolset map

This uses uv, which downloads and runs knock for you. No uv? Run pipx install knock-mcp (or pip install knock-mcp), then claude mcp add knock -- knock serve --repo . --toolset map.

--toolset map gives the agent three tools (map, open, remember) and is the setup measured in the results below. Leave it out to get the original eight tools.

That's the whole setup. The next time you open Claude Code in that project, knock reads the project and builds its notes automatically. This takes a few seconds for a small project and a minute or two for about 5,000 files; after that it only re-reads files that changed.

[!TIP]

Add this line to your project's CLAUDE.md so the agent uses knock when it pays off:

*"Before exploring the repo (how/why questions, unclear bugs, changes across modules, code you can't find with one search), call knock's map tool with your task. For small edits you can locate with one grep, skip it. Save non-obvious findings with remember."*

In our recordings, knock saved money on investigations in a large codebase but added a small cost to quick edits, so this line matters.

2️⃣ Work normally

Ask your agent what you'd always ask. Here's what changes behind the scenes:

You typeWhat the agent does
*"Add rate limiting to the login endpoint"*asks knock first and gets the login handler's file:line, your middleware conventions and the test setup, then opens only those lines
*"Why do we use Postgres instead of Mongo?"*gets the decision and its reasoning from your docs or ADRs, with a link to the source
*"Tests fail with a Redis error, any idea?"*finds the finding a previous session saved: *"login tests need Redis running"*
*(after it figures something out)*saves it with remember, so tomorrow's session already knows

Nothing to maintain: when code changes, knock updates its notes, and flags anything that may be outdated.

🖥️ Optional: use knock yourself from the terminal

You never *need* these, but they're handy.

CommandWhen you'd use it
knock map "where are expired checkouts cleaned up?"see the same code map your agent gets
knock open SomeClass.methodexact code for a symbol, with its callers and callees
knock context "how do we deploy?"ask a question yourself, e.g. when onboarding onto an unfamiliar repo
knock search "rate limit"look up what knock knows about a topic
knock statuscheck how fresh the notes are and how much knock knows
knock index .update the notes right now; your agent normally does this for you
knock index . --fullrebuild everything from scratch after a huge refactor
knock forget . --yesdelete everything knock stored about this project

Want knock to ignore some files? List them in a .knockignore file (same format as .gitignore).

👥 Setting it up for a whole team

Commit a .mcp.json file to your repo, and every teammate's Claude Code picks up knock automatically (each person needs knock installed):

{

"mcpServers": { "knock": { "command": "knock", "args": ["serve", "--repo", ".", "--toolset", "map"] } } }

Each person's notes live on their own machine. Sharing findings across a team isn't supported yet (see Status below).

🧠 How it works

flowchart LR

A["📁 Your repo code · docs · configs · git log"] -->|"knock index (only changed files)"| B["🗂️ Notes each one points to file + lines + hash"] B --> C[("💾 SQLite on your machine")] C -->|"map"| D["🤖 Your agent"] D -->|"open / Read (verify the real lines)"| A D -->|"remember (save what it learned)"| C

  1. Index: knock reads your repo *without running anything in it*. It writes short notes: what each module defines, what the docs say about setup and deployment, which tools and dependencies you use, why decisions were made, and which recent commits fixed bugs.
  2. Ask: your agent asks a question and gets a small, ranked answer with file:line pointers, instead of reading whole files.
  3. Verify: before editing, the agent reads just the lines it needs. The original files are always the source of truth.
  4. Remember: the agent saves what it learned. If those files change later, knock marks the note stale so nobody trusts outdated info.

🧰 What your agent gets

With --toolset map (recommended):

ToolWhat it does
map🗺️Use when you'd otherwise explore. The code relevant to a task as a skeleton: signatures, exact line ranges, what each function uses and catches, who calls it; plus the history behind it and the docs that matter. For change requests, a lighter version with the exact range to read and existing code to copy.
open📄Exact, line-numbered code for a function or class with its callers and callees, a line range, or a file's skeleton
remember✍️Save a finding for future sessions; it's flagged automatically when the cited files change

The original 8-tool set (default without --toolset map )

ToolWhat it does
get_context🔎Start here when you'd otherwise explore. A ranked package for a task: notes, functions with file:line, files worth opening, related commits, and honest "nothing known about X" gaps
search_knowledge📚Search notes, filtered by category (architecture, decision, workflow, …) or folder
get_knowledge🧾One note with full provenance: where it came from, when, and whether it is still current
get_source📄Read real lines from a file, with secrets redacted. Only files knock indexed
record_knowledge✍️Save a finding; duplicates are merged, contradictions flagged
update_knowledge_status✅Mark a note verified, or wrong
get_repository_status🩺How fresh the index is, plus counts and stats
refresh_repository🔄Re-index changed files (takes milliseconds, no AI calls)

👀 See a real example session (8-tool set, Flask)

On Flask, an agent is told: *"sessions signed with an old key in SECRET_KEY_FALLBACKS are rejected after rotating SECRET_KEY"*.

  1. `get_context` returns ~7.7 KB containing:
  • src/flask/sessions.py:317: SecureCookieSessionInterface.get_signing_serializer
  • tests/test_basic.py:374: test_session_secret_key_fallbacks
  • related commits fb54159861 secret key rotation: fix key list ordering and e13373f838 enable secret key rotation
  • the docs sections on sessions and secret keys
  1. `get_source("src/flask/sessions.py", symbol="get_signing_serializer")` returns the ~80 relevant lines, not the whole file.
  2. `record_knowledge` saves the finding:
   {"category": "debugging",

"content": "get_signing_serializer builds the key list as SECRET_KEY_FALLBACKS followed by SECRET_KEY; ordering was fixed in fb54159.", "sources": [{"path": "src/flask/sessions.py", "start_line": 317, "end_line": 335}]}

   The next session gets it instantly. If `sessions.py` changes, the note is flagged **stale**.

📊 Does it actually help?

Measured with a reproducible benchmark: 12 engineering tasks per repo, covering architecture, finding a feature, deployment, bug investigation, design rationale and following conventions.

Held-out repo (full-stack-fastapi-template; knock was never tuned on it):

ApproachFound the needed factsCharacters readTool calls
🐢 grep + read 3 files9 / 121,215,57072
🐇 targeted grep + read snippets7 / 12328,20660
🚪 knock10 / 1288,96217

More numbers, and the fine print

  • Flask (used during development, so optimistic): knock 12/12 with 92K chars, baselines 7/12 with 2.1M and 247K chars.
  • Speed: a ~200-file repo indexes in 0.3–0.6 s; re-indexing with no changes takes ~30 ms.
  • What this measures: whether the facts

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx