Memory Fts

Name: Memory Fts
Author: kurovu146

โดย kurovu146รุ่น 1.0.1i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.kurovu146/memory-fts

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Long-term memory for Claude Code with SQLite FTS5 search and BM25 ranking

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: MEMORY_DB_PATH

ต้องเตรียมก่อน

npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memory-fts --env MEMORY_DB_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y claude-memory-fts

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "memory-fts": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memory-fts": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "claude-memory-fts"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_DB_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

MEMORY_DB_PATH env
Custom path to the SQLite database file (default: ~/.claude/memory.db)

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 kurovu146 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 7254 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 7254 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7254 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Memory Fts 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 (1.0.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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

claude-memory-fts

Long-term memory MCP server for Claude Code. Stores facts in a local SQLite database with hybrid search (FTS5 + semantic vector similarity) and automatic context injection.

Features

Hybrid search — FTS5 keyword search + semantic vector similarity, merged via Reciprocal Rank Fusion (RRF)
Semantic understanding — find memories by meaning, not just keywords (powered by all-MiniLM-L6-v2 embeddings)
Auto context injection — top 30 most important memories injected into every prompt via hook
Importance ranking — facts ranked by access frequency, recency decay, and category weight
Access tracking — tracks how often each memory is accessed
Upsert — automatically updates existing facts instead of duplicating
Categorized — organize by type: preference, decision, technical, project, workflow, personal, general
MCP Resources — exposes memory://context resource for session context
Zero config — works out of the box, stores data in ~/.claude/memory.db

Install

# Add to Claude Code

claude mcp add memory -- npx claude-memory-fts

Auto-configure context injection hook (recommended)

npx claude-memory-fts --setup-hook

The --setup-hook command automatically:

Creates ~/.claude/scripts/memory-context.sh
Adds a UserPromptSubmit hook to ~/.claude/settings.json
Top 30 memories are injected into every prompt automatically

CLI Commands

Command	Description
`npx claude-memory-fts`	Start MCP server (used by Claude Code)
`npx claude-memory-fts --context`	Output top 30 facts (used by hook script)
`npx claude-memory-fts --setup-hook`	Auto-configure context injection hook

Configuration

Environment Variable	Default	Description
`MEMORY_DB_PATH`	`~/.claude/memory.db`	Path to the SQLite database file

Example with custom path:

claude mcp add memory -e MEMORY_DB_PATH=/path/to/my/memory.db -- npx claude-memory-fts

Tools

`memory_save`

Save a fact to long-term memory.

Parameter	Type	Required	Description
`fact`	string	yes	The information to remember
`category`	string	no	One of: `preference`, `decision`, `personal`, `technical`, `project`, `workflow`, `general`

`memory_search`

Hybrid search: runs FTS5 and semantic search in parallel, merges results with RRF. Falls back to LIKE for partial matches.

Parameter	Type	Required	Description
`keyword`	string	yes	Search keyword or phrase
`limit`	number	no	Max results (default: 10)

`memory_update`

Update a memory's content or category by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID
`fact`	string	no	New content (omit to keep current)
`category`	string	no	New category (omit to keep current)

`memory_list`

List all saved memories grouped by category.

Parameter	Type	Required	Description
`category`	string	no	Filter by category
`limit`	number	no	Max results (default: 50)

`memory_delete`

Delete a memory by ID.

Parameter	Type	Required	Description
`id`	number	yes	Memory ID

Resources

`memory://context`

MCP resource exposing top 30 facts ranked by importance score:

Access frequency — frequently accessed facts score higher (capped at 20 points)
Recency — recently updated facts score higher (10 points, decays over 90 days)
Category weight — preference/decision (3), workflow/technical (2), project/personal (1), general (0)

How It Works

Search Pipeline

FTS5 + BM25 and semantic vector similarity run in parallel
Results are merged and deduplicated using Reciprocal Rank Fusion (k=60)
Facts appearing in both lists get naturally boosted
If both return empty, falls back to LIKE substring matching
Access count is tracked on every search hit

Embeddings

Model: all-MiniLM-L6-v2 (384 dimensions, ~23MB)
Generated locally via @xenova/transformers — no API calls, no data leaves your machine
Embeddings are created on save and backfilled on server startup
Cosine similarity with 0.3 threshold to filter noise

Storage

SQLite with WAL mode for fast concurrent reads/writes
FTS5 virtual table synced via triggers for real-time full-text indexing
Embeddings stored as BLOB columns alongside facts

Development

git clone https://github.com/kurovu146/claude-memory-mcp.git

cd claude-memory-mcp npm install npm run build npm test

License

MIT

Memory Fts

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Context7

Codebase Memory

Exa

README จากผู้ทำ

claude-memory-fts

Features

Install

Auto-configure context injection hook (recommended)

CLI Commands

Configuration

Tools

memory_save

memory_search

memory_update

memory_list

memory_delete

Resources

memory://context

How It Works

Search Pipeline

Embeddings

Storage

Development

License

`memory_save`

`memory_search`

`memory_update`

`memory_list`

`memory_delete`

`memory://context`