Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Memory your agent can trust — every answer carries its source; when it doesn't know, it says so.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub menot-you 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 (0.1.2) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB 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
Your agent forgets everything between sessions. nMEMORY makes it remember, with sources.
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -fsSL https://no.tt/install.sh | sh
Or install from source. You need uv and Git:
git clone https://github.com/menot-you/n-memory
cd n-memory uv sync uv run nmemory database create claude mcp add nmemory -- uv run --directory "$PWD" nmemory mcp serve
uv sync installs the pinned Python (3.14) and all dependencies. database create makes the store file. nMEMORY never makes it implicitly. Any MCP client that speaks stdio connects the same way as Claude Code.
%%{init: {"theme": "base", "themeVariables": {"primaryColor": "#1B1916", "primaryTextColor": "#ECE7DE", "primaryBorderColor": "#E4733A", "lineColor": "#E4733A", "secondaryColor": "#151311", "tertiaryColor": "#0F0E0D", "fontFamily": "IBM Plex Mono, monospace"}}}%%
flowchart LR agent["Your agent (any MCP client)"] -->|"stdio, 18 tools"| server["nmemory mcp serve"] shell["You, in a shell"] -->|"nmemory CLI"| core server --> core["Capture and recall"] core -->|"one transaction per call"| store[("One SQLite file records, journal, index")] core -->|"BM25, always"| lexical["Keyword recall"] core -.->|"when a key is set"| vectors["Embedding provider"] lexical --> outcome{"grounded missing_evidence abstain"} vectors -.-> outcome
Each record must have a source and an anchor (path:line, a quote or a PR). Recall returns one of three outcomes. It never turns a weak match into an answer.
Counted on 2026-10-21. Tools: the MCP tools/list request to nmemory mcp serve. Tests: uv run --group dev pytest --collect-only -q in each member root.
| Before | With nMEMORY |
|---|---|
| Each new session starts empty. You explain the same decision again. | The agent recalls the decision at the start of the session. |
| A recalled "fact" has no origin. You cannot check it. | Each record must have a source and an anchor. |
| A weak match comes back as a confident answer. | Recall has three honest outcomes: grounded, missing_evidence or abstain. |
| Old notes and new notes conflict in silence. | A new record can supersede an old one. Every change goes into a hash-chained audit journal. |
| Text from a web page or a file can steer the agent. | nMEMORY marks imported or directive-shaped text as tainted. Recall labels all results as data, not instructions. |
Your agent uses the MCP tools. You can use the same store from the shell.
Store a decision (the agent calls nmemory_capsule_ingest):
{
"content": "We store data in SQLite, not PostgreSQL.", "kind": "decision", "source": "docs/adr/0001-storage.md", "anchor": "docs/adr/0001-storage.md:3" }
In a later session, recall it:
uv run nmemory capsule retrieve "what database stores our data"
uv run nmemory capsule show --id cap-1
The first command returns "outcome": "grounded" and the record. The second command shows its provenance: source, anchor and source hash.
NOTT_NMEMORY_EMBED_PROVIDER, also openai or openai-compatible for a self-hosted server such as Ollama or vLLM).GEMINI_API_KEY for the default), nMEMORY sends capsule text and queries to that provider. To keep recall lexical only, unset that key. No key is needed to start.A notes file (CLAUDE.md, AGENTS.md) | A plain vector store | nMEMORY | |
|---|---|---|---|
| Survives a new session | Yes | Yes | Yes |
| Source required per record | No | No | Yes |
| Says "no evidence" on a weak match | No | No, it returns the nearest vectors | Yes |
| Works with no embedding key | Yes | No | Yes (lexical) |
| Audit trail of each change | Git only | No | Hash-chained journal |
| Grows without filling the prompt | No, the whole file loads | Yes | Yes, recall has a token budget |
The evaluation harness holds runners for synthetic recall, LongMemEval and extraction. It publishes methods, not a score for this release. We do not quote older numbers here, because they measured an earlier engine.
Memory that cites its source.
Tracked, resumable agent workers.
The live web as cited evidence.
App Store Connect for agents.
The team contract, routes and hooks.
This section is for a language model that reads this repository.
grounded, missing_evidence or abstain.nmemory (nmemory --help). The MCP server is nmemory mcp serve (stdio). All 18 tool names start with nmemory_. Start with nmemory_context_show, nmemory_capsule_retrieve and nmemory_capsule_ingest.~/.nott/memory.toml. The variable NOTT_NMEMORY_CONFIG names another path. The store directory is ~/.nott/state/database/, or NOTT_DATABASE_DIR when a test sets it.| Page | Contents |
|---|---|
| Runbook | First useful result, failure diagnosis, backup and restore |
| Architecture | Trust boundaries and the full engine detail: store, recall, tools, CLI |
| Reference | Every CLI command and MCP tool, linked to its source |
| Rulebook | Implementation invariants |
| Setup | Development setup |
| Quality | Checks and security review |
| Docs index | Documentation index and a first contribution |
| Installation | Install paths |
| Privacy | Processing choices |
| Upgrade | Existing data |
| Troubleshooting | Failure diagnosis |
| Roadmap | Direction |
Run the checks from the repository root:
uv run ruff check . && uv run mypy --strict nmemory
TMPDIR=/var/tmp uv run --group dev pytest -q
Each test gets its own disposable store. No test touches your live store.
AGPL-3.0-only.