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

Cambium

โดย jarmstrong158รุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.jarmstrong158/cambium

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Knowledge-lifecycle MCP: turn agent work into memory, recall it across projects, promote to org.

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": {
    "cambium": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cambium-mcp"
      ],
      "env": {
        "CAMBIUM_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_AGENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_ORG_REPO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cambium --env CAMBIUM_REPO='ใส่ค่าของคุณ' --env CAMBIUM_AGENT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env CAMBIUM_ORG_REPO='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx cambium-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cambium": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cambium-mcp"
      ],
      "env": {
        "CAMBIUM_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_AGENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_ORG_REPO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cambium": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cambium-mcp"
      ],
      "env": {
        "CAMBIUM_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_AGENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "CAMBIUM_ORG_REPO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • CAMBIUM_REPO env
    Absolute path to the project git clone cambium reads/writes. Defaults to the current repo (cwd git root) when unset.
  • CAMBIUM_AGENT_ID env
    Your unique agent id, attributed to captures/endorsements/promotions.
  • CAMBIUM_ORG_REPO env
    Path to the org knowledge repo clone (org scope). Omit to keep promotions at team scope.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jarmstrong158 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 7282 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 27% ของอีก 7282 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7282 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cambium 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 เดือนที่ผ่านมา

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 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

cambium

_Part of the xylem stack._

The knowledge-lifecycle MCP that turns work your agents already did into compound, org-wide knowledge. cambium bridges two substrates that already exist — agentsync (what happened: claims, finishes, notes, changed files) and context-keeper (why: decisions, constraints) — and adds the three things neither has:

  1. `distill()` — turn events into memory *automatically* (passive capture)
  2. `recall()` — one federated read endpoint for every agent type (coding agent, Slack KB bot, SRE bot — same store, same call)
  3. `promote()` — graduate knowledge local → team → org as it earns trust

Named for the cambium layer of a tree: the thin living tissue where all growth happens.

Why a third MCP (and not a database)

Knowledge layers fail because they're a *side system* nobody calls. cambium's bet: capture and recall must be native tools in the agent's loop, and state must live in the substrate the work already lives in — git — not a separate service. Storage is an implementation detail behind recall():

ScopeLives inTrust gate
local /.cambium/knowledge.jsonnone — it's yours
teamknowledge.json on a dedicated cambium branch of the shared reporecalls ≥ N or an endorsement
orgknowledge.json in a dedicated org knowledge repoan endorsement required; optionally lands as a pull request — review is the gate, git revert is the undo

Team writes use the agentsync pattern: a private worktree under .git/ and git push as compare-and-swap, so concurrent agents never clobber each other.

Install

pip install -r requirements.txt      # just `mcp`

gh (GitHub CLI) is only needed for pull-request-mode org promotion.

Configure

Point an MCP client at the server — no env required to start:

{

"mcpServers": { "cambium": { "command": "python3", "args": ["/abs/path/to/cambium_server.py"] } } }

First contact is helpful, not cold. MCP servers can't start a conversation, so cambium teaches you through its own responses. Call `status()` (or any tool) before it's configured and instead of a bare env error you get structured guidance — what's set, what's missing, what each gap costs in plain terms, and the exact setup() call that fixes it:

{

"configured": false, "gaps": [ {"setting": "CAMBIUM_REPO", "cost": "no project repo → cambium has no substrate; every tool is unavailable", "fix": "setup(project_repo=\"/abs/path/to/your/clone\", agent_id=\"your-id\")"}, {"setting": "CAMBIUM_ORG_REPO", "cost": "org scope off → promotions stop at team; org-wide recall unavailable", "fix": "setup(project_repo=…, agent_id=…, org_repo=\"owner/knowledge or /abs/path/to/clone\")"} ], "next_step": "setup(project_repo=\"/abs/path/to/your/clone\", agent_id=\"your-id\")" }

`setup(project_repo, agent_id, org_repo?, org_pr?, team_branch?)` finishes the job: it validates the paths, scaffolds .cambium/ (and adds it to the repo's .gitignore), and writes a fallback config at ~/.cambium/config.json that the server reads when env vars are absent. It takes effect immediately — no restart. No secrets are written: the file holds only paths, ids, and flags, and lives outside any repo. If org_repo is a GitHub owner/name you haven't cloned locally, setup offers the exact `gh`/`git` commands to stand it up and leaves org scope off — it never creates or pushes a repo for you.

Env still wins. Any of the variables below, set in the MCP client config, overrides the config file per-key — the table is the full reference layer:

env varrequireddefaultmeaning
CAMBIUM_REPOyes—your project clone (local scope, agentsync + context-keeper substrates)
CAMBIUM_AGENT_IDyes—your unique agent id
CAMBIUM_REMOTEnoorigingit remote
CAMBIUM_GIT_TIMEOUTno25per-invocation git/gh timeout (seconds) so a stuck call fails fast instead of hanging the server
CAMBIUM_TEAM_BRANCHnocambiumteam-scope branch
CAMBIUM_AGENTSYNC_BRANCHnoagentsynccoordination branch name distill reads
AGENTSYNC_BOARD_REPOno\*—which repo holds the board — the same setting agentsync reads, so the two servers cannot disagree (see below)
CAMBIUM_ORG_REPOno—path to the org knowledge repo clone (org scope off without it)
CAMBIUM_ORG_PRnodirect push1 = org promotion opens a pull request
CAMBIUM_PROMOTE_RECALLSno3recalls needed for local→team
CAMBIUM_RELEASE_CAPTUREnooff1 = also capture agentsync claims at their done/released transition (see below)
CAMBIUM_CONFIG_FILEno~/.cambium/config.jsonoverride the fallback config path (mainly for tests)
Where the agentsync board lives (board addressing)

\* distill() reads finished agentsync claims off a coordination board. That board is a shared, long-lived team artifact — not a property of whichever project this session happens to be in — so cambium resolves its address independently of the session, using exactly the order agentsync itself uses:

  1. `AGENTSYNC_BOARD_REPO` — the explicit board address (env, or the same key in ~/.cambium/config.json). One setting configures both servers.
  2. `AGENTSYNC_REPO` — agentsync's legacy explicit pin.
  3. `CAMBIUM_REPO` — but *only if that repo actually holds the coordination branch* (real ref lookup: local head → remote-tracking ref → ls-remote).
  4. Otherwise: no board, reported loudly (next section) — never silently.

Why. Before this, cambium looked for the coordination branch in CAMBIUM_REPO while agentsync (unpinned) followed ~/.xylem/active_project.json. The two could point at different repos, and whenever the current project had never been provisioned neither found anything. distill() reported that as the bland string "no coordination branch found", callers treated it as normal, and the result was that distill imported zero agentsync claims across its entire lifetime — a three-legged design silently running on two legs.

A skipped source does not look like a completed one

distill()'s return now makes a miss impossible to read as a success:

  • top-level status becomes "distilled_with_warnings" (not "distilled");
  • top-level warnings carries a plain-language line per skipped substrate;
  • sources.agentsync is an object — {status, board_repo, board_source, branch, claims_seen, done_claims, imported, reason, fix} — so "there is no board", "the board is here and nobody has finished anything", and "imported 3" are three visibly different results rather than one empty number.

status() reports the same under substrates.agentsync_board.

Org setup: create one (private) repo, e.g. github.com/you/knowledge, with an empty {"items": []} in knowledge.json; everyone who should read org knowledge clones it and points CAMBIUM_ORG_REPO (or setup(org_repo=…)) at their clone. cambium manages that clone (it hard-syncs it) — dedicate it, don't work in it.

Tools

`capture(content, type, kind, why, tags, valid_while)` — save a knowledge item to local scope (types: memory | need | skill). Manual path. valid_while optionally names the premise the item depends on, so a dead assumption is spottable later (see *Machine-maintained documentation entropy*).

`record_need(content, why, tags)` — first-class needs ("we're missing X"), promotable like anything else so recurring wants surface at team/org level.

`distill()` — the automatic path. Reads agentsync's coordination branch (every *currently done* claim: task + note + changed files → an outcome memory) and context-keeper's .context/ (active decisions & constraints, rationale and dec-NNN provenance preserved). Idempotent — wire it to a session-end or post-commit hook and capture becomes passive.

Release-time capture (opt-in, `CAMBIUM_RELEASE_CAPTURE=1`). agentsync keys claims by agent id and deletes a claim from live state the instant it is released or re-claimed — it exposes no hook or event, only the rewritten claims.json on the branch. So a claim that completes and then churns before a full distill runs against it is silently lost. With the flag on, each distill also remembers the last-seen claim per agent and captures any that has *churned away* since the previous run — reconstructing it from that snapshot, through the same dedupe watermark, so a claim captured at release time and again in a later full distill never double-imports. Fire distill() on completion events (a post-commit / session-end hook) and completed work is captured at its transition instead of only when a distill happens to catch it live.

What this is not: it is passive capture *at the moments distill runs*, not exhaustive reconstruction. The guarantee is precise — *if a distill sweep observes a claim while it is done (or carries a note), that knowledge is captured even if the claim later churns.* The residual gap: a done state that is created and churned away entirely between two sweeps (e.g. cambium wasn't running) is never observed, and only agentsync's git log still holds it. Walking that log to reconstruct such claims exhaustively is a possible follow-up (the history survives — agentsync's history() reads it), deliberately left out of this change.

`import_memory(source, path)` — ingest an external memory export into cambium as local-scope, provenance-tagged knowledge items (see Import below). Read-only against the source; imported items are not auto-promoted.

`recall(query, scope, limit)` — federated search across local+team+org. Every hit increments the item's recall counter (the trust signal promotion feeds on) and records cross-project use. Abstains honestly: below the relevance floor it returns no_confident_match: true instead of confident-looking noise. Each result carries endorsed_as — the item's endorsement notes surfaced as first-class context, since for a promoted item that is where its cross-project meaning was written.

`endorse(item_id, note)` — vouch for an item. Fast-tracks local→team; required for team→org.

`promote(item_id, to_scope, force, org_content)` — no args: scan-and-promote all eligible local items to team. With to_scope="org": push to the org repo, or open a PR when CAMBIUM_ORG_PR=1 (the team copy stays, annotated, until the PR merges). Promotion stamps last_verified — promotion *is* a verification. Generalization gate: org scope is read by every project, so a body that reads project-specific (names a file, a test_* id, a dec-/con-NNN ref, or its own origin project) is refused at the org boundary — restate it as the cross-project rule via org_content= (the concrete body is kept as example) or force=True to override. The refusal hands back the endorsement note as a ready draft. Mirrors the endorsement gate; the safe path is the easy path.

`generalize(item_id, org_content, note)` — the remediation counterpart of the gate: restate an already-promoted item's body as the cross-project rule *in place*, keeping the concrete version as example. For items that reached org before the gate (or were forced past it) — the ones review_promotions() lists under org_needs_generalization. Omit org_content to fall back to the item's latest endorsement note. Writes through the org CAS path (direct, or a single shared cambium/generalize PR branch when CAMBIUM_ORG_PR=1, so repeated calls batch into one reviewable PR); idempotent.

`verify_entry(item_id, note)` — confirm an entr

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx