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

Memini

โดย lumayapartnersรุ่น 0.4.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.lumayapartners/memini

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first project memory and mistake-prevention guardrails for AI coding agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memini -- npx -y memini mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memini": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memini",
        "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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub lumayapartners 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4900 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 27% ของอีก 4900 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4900 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Memini 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 (0.4.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

memini

Never the same mistake twice. Mistake-prevention guardrails and persistent project memory for AI coding agents.

AI coding agents are stateless: every session starts with amnesia. The agent that broke your build editing vercel.json on Monday will happily try the exact same edit on Thursday. memini gives each repo a persistent memory of failed attempts, fragile files, decisions, and deployment rules — and *force-feeds* the relevant warning to the agent at the moment it's about to repeat history.

Not a notebook the agent may choose to read. A guardrail it can't skip.

How it works

  1. Memories live in your repo — a .memini/ folder with a local SQLite index and human-readable, PR-reviewable markdown views. Local-first: nothing leaves your machine.
  2. Hooks enforce guardrails — when the agent tries to edit a file with recorded risks, the edit is intercepted *before it happens* and the recorded lesson is injected:

[WARNING] Editing vercel.json broke the build (recorded 2026-07-03) — Tried changing buildCommand; deploy failed. Actual fix: move checkout server-side and set VITE_STRIPE_USE_SERVER=true.

  • warn severity: the agent is warned once per session, then may proceed.
  • block severity: the edit is always denied until a human archives the memory.
  1. Session start injects a digest of the most important memories (severity-first, token-budgeted).
  2. MCP tools let the agent record what it learns: remember_failed_attempt, remember_fragile_file, remember_decision, end_session_summary, plus recall_project_context and check_before_editing.
  3. Git-aware staleness — memories hash the files they reference; pm stale flags memories whose evidence has changed, and stale memories stop firing guardrails until re-verified.

Quickstart (90 seconds)

cd your-repo

npx -y memini init # creates .memini/ + installs Claude Code hooks

record your first guardrail

npx -y memini remember failed_attempt \ "Editing vercel.json broke the build" \ -b "Tried changing buildCommand; deploy failed. Fix: move checkout server-side." \ --file vercel.json --severity warn

That's it. Next time any Claude Code session in this repo tries to edit vercel.json, it gets the warning first.

Cursor, Windsurf, and other MCP clients:

claude mcp add memini -- npx -y memini mcp   # Claude Code MCP

npx -y memini install-mcp --write cursor # Cursor: MCP + rule + enforced preToolUse hook npx -y memini install-copilot # GitHub Copilot: enforced preToolUse hook (.github/hooks) npx -y memini install-mcp # print generic MCP config

Enforcement is a chain of gates, and memini covers several:

  • Before the edit — the edit to a guardrailed file is blocked before it happens. block → denied, warn → the user is prompted with the recorded history. Supported on:
  • Claude Code — pm init installs it
  • Cursor (1.7+) — pm install-mcp --write cursor
  • GitHub Copilot — CLI, cloud coding agent, and VS Code agent mode (preview) — pm install-copilot
  • Before the commit — every tool — a git pre-commit guardrail blocks a commit that touches a block-severity file, no matter which IDE or agent made the edit (Windsurf, Cline, a human…). Installed by pm init (or pm install-hooks --git). Fails open; overridable with git commit --no-verify.
  • Advisory — any MCP client — the check_before_editing / recall_project_context tools, plus an always-applied Cursor rule steering the agent to use them.

Keeping memory useful over time

A memory tool is only as good as what's in it, and it rots if left alone. memini keeps it healthy:

  • Auto-capture — a Claude Code session-end hook nudges the agent to record durable lessons (a fix that worked, a fragile file, a failed approach) when a session actually changed files, so you don't have to remember to pm remember. It stays silent on idle sessions.
  • Usefulness tracking — every time a guardrail actually fires, memini counts it. pm stats shows which memories are pulling their weight and which have never fired.
  • `pm review` — flags near-duplicates, contradictory guardrails on the same file, and dormant guardrails that have never fired long after creation. All local heuristics, no LLM — you decide what to keep, merge, or archive.
  • Git-aware staleness — memories hash the files they reference; when the code changes, the memory is flagged and stops firing until re-verified (pm stale / pm verify).

CLI

CommandWhat it does
pm initSet up .memini/, gitignore, and hooks
`pm remember [-b body] [--file f...] [--severity warn\block]`Record a memory
pm recall [query] [--file f] [--digest]Search memories / preview the agent digest
pm check Guardrail check (exit 1 if risks recorded) — usable in CI
pm list / show / archive / approve Manage memories
pm statsWhat your memory is doing — guardrail fires, coverage, staleness
pm reviewSurface quality issues: duplicates, contradictions, dormant guardrails
pm stale / pm verify Detect and re-verify outdated memories
pm mcpRun the MCP server (stdio)
pm doctorDiagnose setup

Memory types: decision, failed_attempt, fragile_file, architecture, deployment, client_preference, session_summary.

Scopes: sharing rules across repos

Some lessons are project-specific; some apply to every repo on your machine that belongs to the same org or client. memini has three scopes:

ScopeWhere it livesUse it for
project (default) /.memini/this repo's failed fixes, fragile files, decisions
workspace.memini/ in a parent folder of your reposorg/client conventions shared by every repo under that folder
user~/.memini/personal rules that follow you everywhere
cd ~/work/acme && pm init --workspace     # one-time: workspace store covering ~/work/acme/*

from inside any repo under ~/work/acme:

pm remember deployment "DB connections must use org OAuth, never PATs" \ --file "databricks.yml" --severity warn --scope workspace

pm promote --workspace # lift a project lesson that turned out to be org-wide

Every repo under the workspace folder — including ones you create later — gets those guardrails automatically. Resolution walks up the directory tree, like .gitconfig or ESLint configs. Workspace/user file guardrails match by glob (vercel.json matches any repo's vercel.json; config/**/*.yml works too), and wider-scope memories only fire when human-verified — agents can propose memories to project scope only, so a prompt-injected agent can't plant rules that spread across repos. pm doctor shows which scopes are active.

Design principles

  • Enforced, not advisory. MCP memory tools are optional for the agent; hooks are not. The guardrail path works even if the agent never thinks to check its memory.
  • Human-readable, PR-able. Every memory renders to markdown under .memini/ that your team reviews like any other change.
  • Git-linked evidence. Memories record the branch, commit, and file hashes they were born from, so claims are verifiable and staleness is detectable.
  • Local-first. SQLite + markdown in your repo. No accounts, no cloud, no telemetry. Secrets are auto-redacted from memory bodies before they're stored.
  • Cross-tool. Core is a CLI + files; Claude Code hooks and MCP are thin adapters.

Security

Local-first by design: no server, no account, no telemetry. Secrets are auto-redacted before storage, file references are contained to the repo, and injected memory text is size-capped and framed as data. See SECURITY.md for the full threat model — including the honest limitations (guardrails intercept edit tools, not arbitrary shell; warn is advisory, block is not).

Status

Early (v0.1). Team sync — shared memory across your whole team, with a review workflow — is on the roadmap. Feedback and issues welcome.

License

MIT

ถาม PopNx