Melchizedek

Name: Melchizedek
Author: louis49

โดย louis49รุ่น 1.0.2i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.louis49/melchizedek

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Persistent memory for Claude Code — offline, single-file, hybrid search.

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)
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

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": {
    "melchizedek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add melchizedek -- npx -y melchizedek

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "melchizedek": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "melchizedek": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "melchizedek"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub louis49 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 7258 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 4% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Melchizedek 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 (1.0.2) 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

Melchizedek

Persistent memory for Claude Code. Automatically indexes every conversation and provides production-grade hybrid search (BM25 + vectors + reranker) via MCP tools. 100% local, zero config, zero API keys, zero invoice.

Why Melchizedek?

Claude Code forgets everything between sessions - and knows nothing about your other projects. Melchizedek fixes both.

It runs silently in the background - indexing your conversations as you work - then gives Claude the ability to search across your entire history, across all projects: past debugging sessions, architectural decisions, error solutions, code patterns.

No cloud. No API keys. No config. Plug and ask.

How it works

~/.claude/projects/**/*.jsonl       (your conversation transcripts - read-only)

Search pipeline - 4 levels of graceful degradation

Every layer is optional. The plugin works with BM25 alone and gets better as more components are available.

Level	Component	What it adds	Dependency
1	BM25 (FTS5)	Keyword search with stemming	None (always active)
2	Dual vectors (sqlite-vec)	Semantic search - text (MiniLM 384d) + code (Jina 768d)	`@huggingface/transformers` (optional)
3	RRF fusion	Merges BM25 + text vectors + code vectors via Reciprocal Rank Fusion	Vectors enabled
4	Reranker	Cross-encoder re-scoring of top results	Transformers.js or node-llama-cpp (optional)

Performance

Measured with npm run bench - 100 sessions, 1 000 chunks, on a single SQLite file.

Metric	Result	Target
Indexation (100 sessions)	~80 ms	< 10 s
BM25 search (mean)	~0.2 ms	< 50 ms
DB size (100 sessions)	~1.4 MB	< 30 MB
Tokens per search	~125	< 2 000

Quick Start

npm (recommended)

npm install -g melchizedek

Add the MCP server to Claude Code:

claude mcp add --scope user melchizedek -- melchizedek-server

npx (no install)

claude mcp add --scope user melchizedek -- npx melchizedek-server

From source

git clone https://github.com/louis49/melchizedek.git

cd melchizedek && npm install && npm run build claude --mcp-config .mcp.json

Claude Code plugin marketplace (coming soon)

Plugin review pending. In the meantime, use npm or npx install above.

claude plugin install melchizedek   # not yet available

Setting up hooks (automatic indexing)

The MCP server provides search tools, but hooks trigger automatic indexing. Without hooks, you'd need to manually index sessions.

For marketplace installs, hooks are configured automatically. For npm/npx/source installs, add hooks to ~/.claude/settings.json.

See docs/installation.md for the full JSON configuration, hook reference, and troubleshooting.

After setup, restart Claude Code. Indexing starts automatically.

MCP Tools

Search (start here)

Tool	Description
`m9k_search`	Search indexed conversations. Returns compact snippets. Current project boosted. Supports `since`/`until` date filters and `order` (score, date_asc, date_desc).
`m9k_context`	Get a chunk with surrounding context (adjacent chunks in the same session).
`m9k_full`	Retrieve full content of chunks by IDs.

Progressive retrieval pattern - search returns ~50 tokens/result, context ~200-300, full ~500-1000. Start with m9k_search, drill down only when needed. 4x token savings vs loading everything.

Context-aware ranking - results from your current project (×1.5) and current session (×1.2) are automatically promoted. Cross-project results remain visible.

Specialized search

Tool	Description
`m9k_file_history`	Find past conversations that touched a specific file.
`m9k_errors`	Find past solutions for an error message.
`m9k_similar_work`	Find past approaches to similar tasks. Prioritizes rich metadata.

Memory management

Tool	Description
`m9k_save`	Manually save a memory note for future recall.
`m9k_sessions`	List all indexed sessions, optionally filtered by project.
`m9k_info`	Show memory index info: corpus size, search pipeline, embedding worker, usage metrics.
`m9k_config`	View or update plugin configuration.
`m9k_forget`	Permanently remove a chunk from the index.
`m9k_delete_session`	Delete a session from the index.
`m9k_ignore_project`	Exclude a project from indexing. Future sessions won't be indexed, existing ones optionally purged.
`m9k_unignore_project`	Re-enable indexing for a previously ignored project. Purged data is not restored.
`m9k_restart`	Restart the MCP server to load fresh code after `npm run build`. Supports `force: true` for stuck processes.

Usage guide

Tool	Description
`__USAGE_GUIDE`	Phantom tool. Its description teaches Claude the retrieval pattern and available tools.

Configuration

Zero config by default. Everything is tunable via m9k_config or environment variables.

Setting	Default	Env var
Database path	`~/.melchizedek/memory.db`	`M9K_DB_PATH`
Daemon mode	enabled	`M9K_NO_DAEMON=1` to disable
Log level	`warn`	`M9K_LOG_LEVEL`
Embeddings enabled	`true`	`M9K_EMBEDDINGS=false` to disable
Reranker enabled	`true`	`M9K_RERANKER=false` to disable

See docs/configuration.md for the full settings reference (20+ options, env vars, config file examples).

Enhanced Search

Melchizedek works out of the box with BM25 keyword search. Text embeddings (MiniLM) download automatically on first use for semantic search.

For GPU-accelerated code embeddings (Ollama), cross-encoder reranking (GGUF models), platform-specific setup guides, and the full model reference, see [Enhanced Search Setup](docs/enhanced-search.md).

How is this different?

	Melchizedek	claude-historian-mcp	claude-mem	episodic-memory	mcp-memory-service

Philosophy	Search engine - indexes everything, you search	Search engine - scans JSONL on demand	Notebook - AI compresses & saves	Search engine	Notebook - AI decides what to store
Indexes raw conversations	Yes (JSONL transcripts)	Yes (direct JSONL read, no persistent index)	Compressed summaries	Yes (JSONL)	No (manual `store_memory`)
Retroactive on install	Yes (backfills all history)	Yes (reads existing files)	No	Yes	No (empty at start)
Search	BM25 + vectors + RRF + reranker	TF-IDF + fuzzy matching	FTS5 + ChromaDB	Vectors only	BM25 + vectors
Progressive retrieval	3 layers (search/context/full)	No	No	No	No
100% offline	Yes	Yes	No (needs API for compression)	Yes	Yes
Single-file storage	SQLite	None (reads raw JSONL)	SQLite + ChromaDB	SQLite	SQLite-vec
Zero config	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
MCP tools	16	10	4	2	12
License	MIT	MIT	AGPL-3.0	MIT	Apache-2.0
Dual embedding (text + code)	Yes (MiniLM + Jina Code)	No	No	No	No
Configurable models	Yes (Transformers.js or Ollama)	No	No (Chroma internal)	No (hardcoded)	Yes (ONNX, Ollama, OpenAI, Cloudflare)
Reranker	Cross-encoder (ONNX, GGUF, or HTTP)	No	No	No	Quality scorer (not search reranker)
Privacy	All local, tag redaction	All local	Sends data to Anthropic API	All local	All local
Multi-instance	Singleton daemon - N Claude windows share 1 process (Unix socket / Windows named pipe, local fallback)	N separate processes	Shared HTTP worker (:37777)	N separate processes	Shared HTTP server

Inspirations

This project stands on the shoulders of others. Key ideas borrowed from:

Project	What we took
CASS	RRF hybrid fusion, SHA-256 dedup, auto-fuzzy fallback
claude-historian-mcp	Specialized MCP tools (file_history, error_solutions)
claude-diary	PreCompact hook (archive before `/compact`)

Known issues

Session boost inactive - Claude Code currently send

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Melchizedek

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Context7

Codebase Memory

Exa

README จากผู้ทำ

Melchizedek

Why Melchizedek?

How it works

Search pipeline - 4 levels of graceful degradation

Performance

Quick Start

npm (recommended)

npx (no install)

From source

Claude Code plugin marketplace *(coming soon)*

Setting up hooks (automatic indexing)

MCP Tools

Search (start here)

Specialized search

Memory management

Usage guide

Configuration

Enhanced Search

How is this different?

Inspirations

Known issues

Claude Code plugin marketplace (coming soon)