Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Wall-clock awareness for LLM agents. Two tools: elapsed-time-between-turns + day rollover detection.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"temporal": {
"command": "uvx",
"args": [
"temporal-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http temporal https://temporal-mcp.dev/mcp --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'claude mcp add temporal -- uvx temporal-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"temporal": {
"url": "https://temporal-mcp.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"temporal": {
"command": "uvx",
"args": [
"temporal-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"temporal": {
"type": "http",
"url": "https://temporal-mcp.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"temporal": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"temporal-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub MirrorEthic ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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 model knows calculus but not what day it is. Fix that.
temporal-mcp is a tiny Model Context Protocol server that gives LLM agents a sense of time *between turns*. Two tools, a few hundred lines, stdlib + mcp + platformdirs. That's the whole thing.
Open a fresh chat at 11 PM. The model says "good morning." Resume a conversation three weeks later. The model picks up mid-sentence like no time passed. Ask for "today's status." Get yesterday's status. Or last Tuesday's.
LLMs don't have wall clocks. They don't know when the last user message was, whether the calendar flipped, or whether this is a fresh thread or one resumed after a long gap. Most of the time this is harmless. Sometimes it makes your agent sound like it just woke up from cryosleep.
A persistent per-thread last-seen log, exposed as two MCP tools:
That's it. Time exists. Your model should know that.
curl -s -X POST https://temporal-mcp.dev/mcp \
-H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $(uuidgen)" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{ "name":"temporal_tick", "arguments":{"thread_key":"try-it","tz_offset_minutes":-360,"tz_name":"MDT"}}}' \ | python3 -c 'import sys,json; print(json.load(sys.stdin)"result"0)'
You'll see something like:
[temporal] Wed May 13, 10:42 AM MDT | fresh thread (no prior history)
{...JSON payload...}
Run it twice and the second response shows the gap. Run it tomorrow and you'll get day rollover: yes. That's the whole point.
Every tick returns a human-readable header and a JSON payload:
[temporal] Wed May 13, 9:42 AM MDT | last prompt 14m ago (Wed 9:28 AM)
{"thread_key": "mcp:abc123", "now": 1747158120.0, "prev": 1747157280.0, "delta_sec": 840, "day_rollover": false, "fresh_thread": false, "tz_name": "MDT", "tz_offset_sec": -21600, "available": true, "error": ""}
The header is for the model. The JSON is for your code, in case you want to do something interesting with day_rollover (greet differently, reload context, recompute "today's items") or with delta_sec (decay relevance, detect a resumed session, flag idle threads).
If you use claude.ai web, ChatGPT, or anything else that wants a *remote* MCP server, point your connector at:
https://temporal-mcp.dev/mcp
There are two ways to authenticate, depending on what your client UI exposes:
Both claude.ai and ChatGPT's custom connector UIs require OAuth 2.0 with a Client ID and Client Secret. The hosted endpoint is a full OAuth provider — visit https://temporal-mcp.dev/connect and click Generate OAuth Credentials. You'll get a fresh client_id + client_secret pair, shown once. Paste them into your client's connector config. That's the entire signup.
No email, no password, no account record — the credential pair *is* the identity. We store only a SHA-256 of the secret, so we never see the plaintext. Generate a new pair any time you want a fresh timeline.
Claude.ai setup: Settings → Connectors → Add custom connector. URL https://temporal-mcp.dev/mcp. Paste your Client ID and Client Secret. Connect. The auto-approve flow redirects you back, claude.ai exchanges the code for a token, and you're done.
ChatGPT setup: Same idea — Settings → Connectors → Custom MCP. Same URL, same credentials.
If your client supports custom HTTP headers (most do), skip OAuth and just send any opaque string as a bearer token:
Authorization: Bearer <any opaque string you choose>
Pick a UUID, a passphrase, anything. We SHA-256 it before storing anything; same identity-is-the-credential property as the OAuth flow, without the dance. This is the original lowest-ceremony path and works for any client that lets you set a custom header.
If your client's connector UI only exposes a URL field — no headers, no auth, no OAuth — embed your token directly in the path:
https://temporal-mcp.dev/mcp/<any opaque string you choose>
Or as a query parameter, if the path form gets stripped:
https://temporal-mcp.dev/mcp?token=<any opaque string you choose>
Same SHA-256 hashing, same identity model. URL-embedded tokens leak more easily than header tokens (proxy logs, referrers), so this path is a pragmatic fallback rather than the default — but the threat in our model is "someone advances your timeline," not data exposure. Rotate by picking a new random string any time you suspect the URL has been logged where it shouldn't be.
No signup. No email. No PII. The hosted endpoint is free, rate-limited to 60 requests/minute per credential. If you outgrow that, self-host (see below).
For desktop/IDE MCP clients, pip install the Python package and run it locally. No network round-trip, state lives on your disk, no auth needed.
pip install temporal-mcp
Python 3.9+. Linux, macOS, Windows.
Run as stdio:
temporal-mcp # or: python -m temporal_mcp
{
"mcpServers": { "temporal": { "command": "temporal-mcp" } } }
Same idea — point the client at the temporal-mcp command.
The hosted endpoint at temporal-mcp.dev runs on Cloudflare Workers backed by D1. If you want your own instance — for privacy, scale, or to ship it as part of a larger product — the entire deploy lives in workers/:
cd workers
npm install npx wrangler login npx wrangler d1 create temporal_mcp # creates the database
npx wrangler d1 migrations apply temporal_mcp --remote npx wrangler deploy
Free tier covers ~100k requests/day forever. Set REQUIRE_AUTH=true in [vars] to refuse anonymous traffic. The Worker is ~400 lines of TypeScript and has its own unit tests (workers/test/).
temporal_tickAdvance the clock for a thread and return a snapshot. Call once per user turn.
| Field | Type | Notes |
|---|---|---|
thread_key | string, optional | Stable conversation/session ID. claude.ai web: conversation ID. Cursor: window/workspace ID. Anything else: any caller-stable string. Omit it and you get a default hostname+cwd hash — fine for local testing, not for serving multiple threads. |
client_id | string, optional | Namespace tag (e.g. "caweb", "cursor"). Defaults to "mcp". Use distinct tags per client so threads don't collide in shared state. |
temporal_peekRead-only. Same shape, doesn't advance state. Use it when you want the gap delta but the call isn't the canonical "one tick per user turn" event.
Per-thread last-seen state lives at:
| Platform | Path |
|---|---|
| Linux | ~/.local/share/temporal-mcp/state.json |
| macOS | ~/Library/Application Support/temporal-mcp/state.json |
| Windows | %LOCALAPPDATA%\temporal-mcp\state.json |
Override with TEMPORAL_MCP_STATE_DIR=/some/path.
State writes are flock-safe on POSIX and atomically replaced via os.replace, so multiple agents pointing at the same state directory will not corrupt each other. (Windows falls back to an in-process lock — fine for a single MCP server, not designed for cross-process contention.)
python -m temporal_mcp gc # prune threads > 30d idle
python -m temporal_mcp gc 7 # prune threads > 7d idle
Not exposed as an MCP tool on purpose — a model that can prune its own memory of "when did we last talk" will eventually do it at exactly the wrong moment. Run it from cron if you care.
{client_id}:{key}. Reserve a unique client_id per surface so threads from claude.ai web don't collide with a local Cursor session sharing the same state directory.available: false with an error field and the header says gap: unknown. It does not silently lie and call it a fresh thread — a model that thinks every turn is fresh will keep saying good morning forever.tick() runs in a daemon thread with a 100 ms timeout so a stalled state read can't block your hook budget. If it times out, you get the honest-failure snapshot above.Mcp-Session-Id and friends, configurable timezone overrideresume: true flag past N hours) so agents can branch on resumed sessions without doing the math themselvesMIT. See LICENSE.
Built by Garret Sutherland / MirrorEthic LLC, extracted from the temporal layer of a larger cognitive-mesh project where this primitive was load-bearing enough to deserve its own package.
mcp-name: io.github.MirrorEthic/temporal-mcp