Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Federated research discovery with S-Index metrics across a network of digital twins.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
RESEARCHTWIN_URLต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"researchtwin": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add researchtwin --env RESEARCHTWIN_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx mcp-server-researchtwinเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"researchtwin": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"researchtwin": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-researchtwin"
],
"env": {
"RESEARCHTWIN_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
RESEARCHTWIN_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub martinfrasch ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
ResearchTwin is an open-source, federated platform that transforms a researcher's publications, datasets, and code repositories into a conversational Digital Twin. Built on a Bimodal Glial-Neural Optimization (BGNO) architecture, it enables dual-discovery where both humans and AI agents collaborate to accelerate scientific discovery.
Live at [researchtwin.net](https://researchtwin.net) | [Join the Network](https://researchtwin.net/join.html) | [Read the Paper (arXiv)](https://arxiv.org/abs/2603.00080)
The exponential growth of scientific outputs has created a "discovery bottleneck." Traditional static PDFs and siloed repositories limit knowledge synthesis and reuse. ResearchTwin addresses this by:
Data Sources Glial Layer Neural Layer Interface
┌──────────────┐ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ ┌────────────┐ │Semantic Scholar│───▶│ │ │ │ │ Web Chat │ │Google Scholar │───▶│ SQLite │───▶│ RAG with │───▶│ Discord │ │GitHub API │───▶│ Cache + │ │ Claude API │ │ Agent API │ │Figshare API │───▶│ Rate Limit │ │ │ │ Embed │ └──────────────┘ └─────────────┘ └──────────────┘ └────────────┘
| Tier | Name | Description | Status |
|---|---|---|---|
| Tier 1 | Local Nodes | Researchers run python run_node.py locally | Live |
| Tier 2 | Hubs | Lab aggregators federating multiple nodes | Planned |
| Tier 3 | Hosted Edges | Cloud-hosted at researchtwin.net | Live |
Machine-readable endpoints with Schema.org @type annotations:
| Endpoint | Schema.org Type | Purpose |
|---|---|---|
GET /api/researcher/{slug}/profile | Person | Researcher profile with HATEOAS links |
GET /api/researcher/{slug}/papers | ItemList of ScholarlyArticle | Papers with citations |
GET /api/researcher/{slug}/datasets | ItemList of Dataset | Datasets with QIC scores |
GET /api/researcher/{slug}/repos | ItemList of SoftwareSourceCode | Repos with QIC scores |
GET /api/discover?q=keyword&type=paper | SearchResultSet | Cross-researcher search |
git clone https://github.com/martinfrasch/researchtwin.git
cd researchtwin pip install -r backend/requirements.txt cp node_config.json.example node_config.json
python run_node.py --config node_config.json
cp .env.example .env # Add your API keys
docker-compose up -d --build
Required API keys: ANTHROPIC_API_KEY (for Claude RAG) Optional: S2_API_KEY, GITHUB_TOKEN, DISCORD_BOT_TOKEN, SMTP credentials
researchtwin/
├── backend/ │ ├── main.py # FastAPI endpoints (REST + Discovery API) │ ├── researchers.py # SQLite researcher CRUD + token management │ ├── database.py # SQLite schema, WAL mode, migrations │ ├── models.py # Pydantic models for all endpoints │ ├── rag.py # RAG context assembly for Claude │ ├── qic_index.py # S-Index / QIC computation engine │ ├── email_service.py # SMTP service for profile update codes │ ├── connectors/ # Data source connectors │ │ ├── semantic_scholar.py │ │ ├── scholarly_lib.py # Google Scholar via scholarly │ │ ├── github_connector.py │ │ └── figshare.py │ └── discord_bot/ # Discord bot with /research and /sindex ├── frontend/ │ ├── index.html # Main dashboard with D3.js knowledge graph │ ├── join.html # Self-registration page │ ├── update.html # Email-verified profile updates │ ├── privacy.html # Privacy policy │ └── widget-loader.js # Embeddable chat widget ├── run_node.py # Tier 1 local node launcher ├── node_config.json.example # Local node configuration template ├── docker-compose.yml # Docker orchestration ├── nginx/ # Nginx reverse proxy + SSL └── whitepaper.tex # LaTeX manuscript
This repository is part of the [ResearchTwin Ecosystem](https://github.com/users/martinfrasch/projects/8) project:
| Repository | Description |
|---|---|
| [researchtwin](https://github.com/martinfrasch/researchtwin) | Federated platform (this repo) |
| [s-index](https://github.com/martinfrasch/s-index) | S-Index formal specification and reference implementation |
Show your S-Index on your lab website, Google Sites page, or personal homepage:
<iframe
src="https://researchtwin.net/embed.html?slug=YOUR-SLUG" width="440" height="180" style="border:none; border-radius:12px;" loading="lazy">
Replace YOUR-SLUG with your researcher slug (e.g. martin-frasch).
Google Sites: Edit page > Insert > Embed > "By URL" tab > paste https://researchtwin.net/embed.html?slug=YOUR-SLUG
WordPress: Add a Custom HTML block and paste the iframe code.
The widget displays the researcher's name, S-Index score, h-index, citation count, and paper count. Data updates automatically from live API sources.
See it in action | Full embed instructions
| Document | Description |
|---|---|
| API Reference | Full REST API documentation with schemas and examples |
| Self-Hosting Guide | Tier 1 Local Node setup and configuration |
| Hub Federation Guide | Tier 2 Hub architecture and setup (planned) |
| Security Policy | Vulnerability reporting and security best practices |
Contributions welcome! See the project board for tracked issues.
MIT License. See LICENSE.
*Empowering researchers and AI agents to discover, collaborate, and innovate together.*