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

LoreDocs

โดย labyrinth-analyticsรุ่น 0.1.32i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.labyrinth-analytics/loredocs

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first knowledge vaults for project docs and specs. Tagged, versioned, full-text searchable.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: LOREDOCS_PRO

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "loredocs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loredocs"
      ],
      "env": {
        "LOREDOCS_PRO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add loredocs --env LOREDOCS_PRO='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx loredocs

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "loredocs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loredocs"
      ],
      "env": {
        "LOREDOCS_PRO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "loredocs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "loredocs"
      ],
      "env": {
        "LOREDOCS_PRO": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LOREDOCS_PRO ความลับ env
    Pro license key. Leave unset for the free tier.

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 labyrinth-analytics 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 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 81% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7234 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LoreDocs ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: LOREDOCS_PRO

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.32) เข้า registry 8 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 3 วันที่ผ่านมา
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 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

LoreDocs v0.1.32

Your AI project's knowledge base. Organized, searchable, version-tracked.

LoreDocs gives Claude persistent access to your project documentation -- specs, guides, architecture decisions, reference docs -- so it never loses context between sessions. Works with Claude Code, Cowork, Cursor, OpenAI Codex, and Hermes Agent.

Install directly from Claude Code's plugin marketplace, or via PyPI: uvx loredocs

Quick Start

Prerequisites: uv (fast Python package manager).

# Install uv: https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/

Clone and install

cd /path/to/loredocs uv sync

For detailed installation instructions, see INSTALL.md.

Using the Claude Agent SDK directly? git clone the public repo and point the SDK's local-directory plugin loader at it -- the repo root is a self-contained plugin directory (.claude-plugin/plugin.json + .mcp.json). No separate SDK-installable bundle exists or is needed.

Using LoreDocs

Claude Code (Terminal)
claude --plugin-dir /path/to/loredocs

Or inside an existing session:

/plugin add /path/to/loredocs

Once loaded, Claude has access to all 49 LoreDocs MCP tools automatically. Ask Claude to "create a vault for this project" or "find the architecture doc" and it uses the tools on its own.

Cowork (Desktop App)
  1. Click + next to the prompt box
  2. Select Plugins > Add plugin
  3. Browse to the loredocs source folder

Shared Database Access: Cowork runs in a sandboxed VM. To access docs saved from Claude Code, ask Claude:

"Mount my ~/.loredocs folder"

Hermes Agent

For Hermes Agent users, add LoreDocs as an MCP server under mcp_servers: in ~/.hermes/config.yaml (see INSTALL.md for the full entry), then restart Hermes.

All 49 LoreDocs MCP tools are then available in your Hermes sessions.

Hermes Disclosures

When using LoreDocs with Hermes Agent:

  • Installation: First run downloads the loredocs version you pin from PyPI via uvx. There is no automatic self-update.
  • Data Storage: All vault data is stored locally at ~/.loredocs/ in SQLite format. No data is sent to cloud services or external servers.
  • Pro License Validation: Pro tier activation uses offline Ed25519 cryptography to validate your license key. No network request is made during validation.
  • Telemetry: LoreDocs does not collect or transmit telemetry or usage data.
  • Network calls: Pro semantic search downloads the BAAI/bge-small-en-v1.5 embedding model from Hugging Face once, on first use. The optional Notion import calls the Notion API with a token you provide. LoreDocs makes no other network calls.

How It Works

LoreDocs organizes knowledge into vaults -- named containers for related documents. Each vault can hold specs, guides, decisions, checklists, or any text you want Claude to remember.

~/.loredocs/loredocs.db          <-- SQLite database (metadata, search index)

~/.loredocs/vaults/ / <-- Document files on disk

Key concepts:

  • Vaults group related docs by project or topic
  • Documents are text files with metadata (tags, categories, priority, notes)
  • Version history tracks every change to every document
  • Full-text search via SQLite FTS5 finds anything instantly
  • Injection loads vault content into Claude's context on demand

Your Data is Always Available

LoreDocs works through MCP tools when they are available and falls back to bundled scripts automatically when they are not. Your vault documents are safe regardless of MCP status -- the same add, search, and retrieve operations work either way. You do not need to configure anything; the plugin skill handles the switch silently.

Verify Installation

After installing, verify LoreDocs is working by asking Claude:

"Run vault_list and show me the results."

If you see a list of vaults (or an empty list if this is your first time), LoreDocs is connected. If you get an error about missing tools, re-run uv sync and reload the plugin.

Recommended CLAUDE.md Setup

For the best experience, add the following snippet to your ~/.claude/CLAUDE.md (global) or your project's CLAUDE.md. This tells Claude how to use LoreDocs consistently across sessions.

## LoreDocs (persistent project knowledge)

At session start:

  1. Call vault_list to see available knowledge vaults.
  2. Call vault_inject_summary for any vaults relevant to the current project.
  3. Use this context to understand project architecture, decisions, and reference docs.

During the session:

  • If you create significant documentation, add it to LoreDocs with vault_add_doc.
  • Tag documents for easy cross-vault discovery with vault_tag_doc.

At session end:

  • If new docs were created or updated, ensure they are stored in LoreDocs for future sessions.

For Cowork users: Cowork does not run hooks automatically. Add instructions to call vault_list and vault_inject_summary at session start in your project CLAUDE.md.

Canonical Project Knowledge

In multi-agent environments, different tools and agents often create improvised mirrors of shared skill or configuration content -- playbooks, style guides, shared reference docs. Those mirrors drift. One agent updates the source; the other keeps reading the stale copy. Two agents in the same project end up operating from divergent knowledge with no visible signal that anything is wrong.

LoreDocs prevents this by making the vault the single canonical source that every agent reads. Instead of each agent loading a local file copy, every agent calls vault_inject_by_tag at session start and gets the same vault-managed version.

Recommended pattern

Store shared content (playbooks, team guidelines, shared specs) as vault documents rather than as local files that agents copy or mirror.

Agents load the content at session start:

vault_inject_by_tag: team-playbook

All agents -- regardless of surface (Claude Code, Cowork, CLI, or any future AI tool) -- call the same vault and receive the same current version. Updating the content requires editing the vault document once; all agents pick up the change on their next session start.

Local files (.claude/skills/, .agents/, or any surface-specific config) become pointers or bootstrap stubs only -- not the authoritative content. The vault is the source of truth.

Example: sharing a playbook across an agent team
# Session start for any agent on the team:

1. Inject the shared playbook by tag

vault_inject_by_tag("team-playbook")

2. Inject any project-specific reference docs

vault_inject_by_tag("project-architecture")

Working context is now current -- no local file copies needed.

To store the shared content in the vault (one time, or on each update):

# Store (or update) the shared playbook:

vault_update_doc(vault="team-knowledge", doc_id="playbook-id", content=open("PLAYBOOK.md").read())

Or add it fresh (path= reads directly from disk -- no need to load into context):

vault_add_doc(vault="team-knowledge", name="Team Playbook", path="/absolute/path/to/PLAYBOOK.md", tags=["team-playbook"])

Any agent that calls vault_inject_by_tag("team-playbook") reads the same document. No copies, no mirrors, no drift.

Plans: Free vs Pro

LoreDocs is local-first and free to use. Pro ($9/mo) removes the storage limits and unlocks semantic (meaning-based) retrieval. Everything runs on your machine on either plan -- Pro does not add any cloud component.

FreePro ($9/mo)
Vaults3Unlimited
Documents per vault50Unlimited
Storage500 MBUnlimited
Version history per document5 versionsUnlimited
Full-text search (FTS5)YesYes
Core MCP tools (create, search, version, tag, inject, import/export)YesYes
Local-first, no cloud, no telemetryYesYes
Semantic search (vault_search semantic=true, vault_rebuild_index)--Yes
Embedding-based document relationships (vault_find_related)Keyword co-occurrence onlyKeyword + embedding auto-links
Cross-product session linking (vault_link_session + 2 more)--Yes (also requires LoreConvo Pro)

Upgrade to Pro -- $9/month

After checkout, your license key is emailed automatically to the address you used at checkout, usually within a few minutes. Questions: info@labyrinthanalyticsconsulting.com.

Free tier limits are enforced before writes; Pro removes them. Check your current tier and usage anytime with vault_tier_status. Activate a Pro license with vault_set_tier.

The Pro semantic features use a local embedding model (BGE-small-en-v1.5) and the

LanceDB index -- still no data leaves your machine.

Features

  • Vault organization: Group docs by project with linked project metadata
  • Document versioning: Full history with rollback to any prior version
  • Tagging and categorization: Tag docs for cross-vault discovery
  • Priority levels: Mark docs as critical, high, normal, or low priority
  • Full-text search: Fast keyword search across all vaults and documents
  • Context injection: Load specific docs, tags, or vault summaries into Claude's context
  • Bulk operations: Import directories, bulk-tag, export manifests
  • Document linking: Connect related docs across vaults
  • Embedding-based document relationships (Pro): vault_find_related returns both keyword co-occurrence and embedding-based auto-links for Pro users. Uses BGE-small-en-v1.5, cosine >= 0.75, same-vault scoped. Embedding links are archived if you downgrade from Pro to Free.
  • Cross-product session linking (Pro): Automatically links vault documents to the most relevant LoreConvo sessions, and vice versa. Three tools: vault_link_session, vault_get_session_links, vault_get_linked_sessions. Requires both LoreDocs Pro and LoreConvo Pro.
  • Tier management: Free/Pro tiers with configurable limits
  • Local-first: SQLite database, no cloud dependency, zero API costs

MCP Tools

LoreDocs provides 49 MCP tools by default (50 with the notion extra installed; 51 with LOREDOCS_ENABLE_CAP_TOOLS=1 and the notion extra) organized by function:

Vault Management (8 tools)
ToolWhat it does
vault_createCreate a new vault with name and description
vault_listList all vaults with doc counts and sizes
vault_infoGet detailed vault information
vault_archiveArchive a vault (preserves data, hides from listing)
vault_deletePermanently delete a vault and all its documents
vault_link_projectLink a vault to a project directory
vault_open_workspaceOpen or create the vault scoped to a directory path
loredocs_onboardSet up workspace with starter vaults on first install
Document Operations (10 tools)
ToolWhat it does
vault_add_docAdd a new document to a vault (inline content or from file path)
vault_update_docUpdate document content (creates version history)
vault_remove_docRemove a document from a vault
vault_get_docRetrieve a document with full content
vault_list_docsList documents in a vault with filtering and sorting
vault_copy_docCopy a document to another vault
vault_move_docMove a document to another vault
vault_doc_historyView version history of a document
vault_doc_restoreRestore a document to a previous version
Search and Discovery (6 tools)
ToolWhat it does
vault_searchFull-text search across all vaults
vault_search_by_tagFind documents by tag across all vaults

| vault_find_related | Discover documents related to a given doc (Pro

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx