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

Muscle Memory

โดย johannesloorรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.johannesloor/muscle-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server that gives your agent a library of its own tested, reusable scripts.

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add muscle-memory -- uvx muscle-memory-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "muscle-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "muscle-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 johannesloor 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 5717 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 89% ของอีก 5717 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5717 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Muscle 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 (0.1.1) เข้า registry 5 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-labsใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Muscle Memory MCP Server

Your agent solves problems by writing scripts, then throws them away like they're nothing. Tomorrow it writes the same script again. Like having to figure out how to tie your shoelaces every morning. It lacks muscle memory.

The Muscle Memory MCP server gives your agent an empty library that it fills with its own tested scripts.

Install

Hermes

hermes mcp add muscle-memory --command uvx --args muscle-memory-mcp

Claude Code

claude mcp add muscle-memory -s user -- uvx muscle-memory-mcp

To keep the library somewhere other than the default, set MUSCLE_MEMORY_DIR in the server's environment.

Codex

Add to ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.muscle-memory]

command = "uvx" args = ["muscle-memory-mcp"]

env = { MUSCLE_MEMORY_DIR = "/absolute/path/to/library" }

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json:

{

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

Add to your AGENTS.md

Add this standing rule to your AGENTS.md, CLAUDE.md, SOUL.md or equivalent agent instructions:

Before writing helper code, check muscle-memory with mm_list and run a match with mm_run.

Before ending your turn, save reusable new helper scripts (not project code) with mm_save; use a background agent if available so the reply isn't delayed. If you saved something, name it in the reply.

Tool descriptions contain the safety and testing specifics for each operation.

First run and storage

The server exposes mm_list, mm_run, mm_save and mm_setup. If the personal library has not been set up, the tools guide the agent to ask you once where it should live and then call mm_setup.

The personal library defaults to ~/.muscle-memory (%USERPROFILE%\.muscle-memory on Windows); MUSCLE_MEMORY_DIR selects another location. Scripts in the personal library are available across projects.

An optional .muscle-memory/ project library holds scripts specific to one codebase. Project-root detection depends on the MCP client's working directory. Set MUSCLE_MEMORY_PROJECT_DIR to the project's absolute path in the server environment to override detection explicitly. When a script name exists in both libraries, the project copy takes precedence; listings mark the personal copy as shadowed.

For personal libraries, saves write files locally if the folder is not in git. If the library is a git repo, each saved script is committed. Setup asks whether to also push scripts to the git remote automatically; run setup again to change your answer. Project libraries are never committed or pushed automatically: you commit them with your own work. On first project setup, the agent asks whether the library should be shared through git or kept private.

Tools

  • `mm_list(area?)` — list available areas and script counts, or list scripts in one area.
  • `mm_run(script, args)` — run a saved script, passing through arguments.
  • `mm_save(name, code, test, area, usage, ...)` — save or update a script after its test passes. Supports runner, test selection, and personal/project scope options; see the tool description for the full schema and safety behavior.
  • `mm_setup(target, ...)` — set up a personal library or optional project library. Ask the user before setup; see the tool description for modes and options.

Advanced: languages and tests

The runner is picked by file extension: Python, bash/zsh, Node, Ruby, Perl, PHP, Swift, Go, Lua, R, PowerShell, and .cmd/.bat on Windows. Other languages need an explicit runner argv when saved. Runtimes are never installed for you; a missing one gives an error naming the command.

By default a script's test uses the same extension and runner. test_name and test_runner allow independent test selection. Tests live under tests/test_ . ; selection metadata is stored beside the script. Tests receive MM_SCRIPT (absolute script path) and MM_LIBRARY (library root). Exit status 0 passes; failed tests prevent saving. Replacing a test extension removes the prior test only after the replacement passes.

Advanced: CLI

The same command is also a CLI:

uvx muscle-memory-mcp list [AREA]

uvx muscle-memory-mcp run SCRIPT [ARGS...] uvx muscle-memory-mcp save NAME --code FILE --test FILE --area AREA --usage TEXT uvx muscle-memory-mcp setup [--target personal|project] [OPTIONS] uvx muscle-memory-mcp test [NAME] uvx muscle-memory-mcp trust --project

With no arguments it starts the MCP server over stdio. --help lists the options.

Security and limits

  • Scripts and tests run as you, with your environment and no sandbox. Passing tests is not a security review.
  • A project library runs only after you approve the project once with uvx muscle-memory-mcp trust --project.
  • Project-library detection depends on the client's working directory; set MUSCLE_MEMORY_PROJECT_DIR if needed.

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx