Mnemosyne OS

Name: Mnemosyne OS
Author: Mnemosyne-OS

โดย Mnemosyne-OSรุ่น 2.1.3i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.Mnemosyne-OS/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Memory the human governs, on their own machine, plus what other coding agents here wrote.

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)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: MNEMO_DEFAULT_VAULT, MNEMO_VAULTS, MNEMO_SDK_PORT

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": {
    "mnemosyne-os": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemosyne_os/mcp"
      ],
      "env": {
        "MNEMO_DEFAULT_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_VAULTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_SDK_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add mnemosyne-os --env MNEMO_DEFAULT_VAULT='ใส่ค่าของคุณ' --env MNEMO_VAULTS='ใส่ค่าของคุณ' --env MNEMO_SDK_PORT='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @mnemosyne_os/mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "mnemosyne-os": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemosyne_os/mcp"
      ],
      "env": {
        "MNEMO_DEFAULT_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_VAULTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_SDK_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "mnemosyne-os": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mnemosyne_os/mcp"
      ],
      "env": {
        "MNEMO_DEFAULT_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_VAULTS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MNEMO_SDK_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

MNEMO_DEFAULT_VAULT env
Vault used when a call does not name one. The vaults are the user's own domains of memory (code, notes, journal); nothing outside the granted list is reachable.
MNEMO_VAULTS env
Comma-separated list of vaults this server may reach. Narrow it: a vault left out here cannot be read even by mistake.
MNEMO_SDK_PORT env
Port of the local Mnemosyne OS SDK server the desktop app listens on.

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 Mnemosyne-OS 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 7259 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 65% ของอีก 7259 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7259 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Mnemosyne OS 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 (2.1.3) เข้า registry 20 วันที่ผ่านมา

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 เมื่อวาน

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

The sovereign AI Operating System

Open to build on · Private at the core

English&ensp;·&ensp; Français&ensp;·&ensp; Español&ensp;·&ensp; Deutsch&ensp;·&ensp; Português&ensp;·&ensp; Русский&ensp;·&ensp; 中文

*Everyone is building the intelligence. Mnemosyne OS builds the relationship: the memory that makes an AI truly know you, across sessions and across time. On your machine. Yours to see.*

→ Why the relationship layer

v2.1.0 · The Local Model is out. Irina still works on her harnesses · watch with sound

⭐ Useful to you? A star on this repo helps other people find it.

🔏 Every installer above is cryptographically attested to this exact repo, workflow and commit, via GitHub Artifact Attestations (Sigstore-backed build provenance). Don't take the download on faith: verify the file you got matches what our CI actually built:

gh attestation verify Mnemosyne-OS-Infinity-Setup-x64.exe -R Mnemosyne-OS/Mnemosyne-Neural-OS

🌐 [mnemosyne-os.io](https://mnemosyne-os.io), the product, for builders&ensp;·&ensp;[mnemosyne-os.com](https://mnemosyne-os.com), the company, press & labs&ensp;·&ensp;📖 [docs.mnemosyne-os.io](https://docs.mnemosyne-os.io), the user guide

[!IMPORTANT]

🧠 New in 2.1.0 · The Local Model. LFM3, a 1.1 GB model from Liquid AI, is the new

default local model: it runs on your machine, even without a graphics card. A review

widget your coding agent drives over MCP, an improved Notion connector, and the

translations reviewed in four languages.

[→ The release notes](https://github.com/Mnemosyne-OS/Mnemosyne-Neural-OS/releases/tag/v2.1.0-infinity) · Connect your coding agent

[!TIP]

📖 The user documentation is live at [docs.mnemosyne-os.io](https://docs.mnemosyne-os.io), with every engine explained step by step, in

English · Français · Español.

For developers


🔌 Give your coding agent a memory	`npx -y @mnemosyne_os/mcp` connects Claude Code, Cursor or Claude Desktop to your vaults. Setup guide
🧩 Build an app on the memory	Copy the cartridge boilerplate for an app inside the Mnemosyne window, or run `npm create @mnemosyne_os/app` for a separate program (a Layer 2 app). Build on Mnemosyne OS
📖 Learn from real cartridges	Their full source is public. Clone one
🧠 Index your agent's own notes	Point a vault at `.claude`, `.cursor` or `.aider`. Two doors between your IDE and your memory

🌍 Fully multilingual: the OS speaks your language

The entire interface is localized in seven languages: onboarding, settings, chat, the voice assistant, every dialog. Switching language even re-selects the ★ recommended embedding model for it, so retrieval quality follows your language, not just the labels. Open windows pick the change up instantly.

Language		Status
English	Your memory. Your machine. Your rules.	Stable
Français	Ta mémoire. Ta machine. Tes règles.	Stable
Español	Tu memoria. Tu máquina. Tus reglas.	Stable
Deutsch	Dein Gedächtnis. Deine Maschine. Deine Regeln.	Beta
Português	Sua memória. Sua máquina. Suas regras.	Beta
Русский	Твоя память. Твоя машина. Твои правила.	Beta
中文	你的记忆。你的机器。你的规则。	Beta

*Sovereign, local-first memory, in your language: un système d'exploitation de mémoire souverain et local · un sistema operativo de memoria soberano y local · ein souveränes, lokales Gedächtnis-Betriebssystem · um sistema operacional de memória soberano e local · суверенная локальная операционная система памяти · 主权的本地优先记忆操作系统.*

Not another agent-memory library

Mem0, Zep and Letta give *agents* a memory layer you wire into a cloud stack.

Mnemosyne OS is the control surface for your memory, your agents and your models, and it runs on your machine. You choose which model may read your memory, and a human governs it. On LongMemEval-M holdout questions, never used to tune the engine, it scores 77.1% in hybrid mode: embeddings and search on your machine, answers from a cloud model, gemini-3.8-flash (audit it yourself).

The AI that remembers *you*, not infrastructure you plug into someone else's.

Where the project lives

Published by XPACEGEMS LLC. These are its official addresses:


Product	mnemosyne-os.io
Organizations	mnemosyne-os.com
Documentation	docs.mnemosyne-os.io
Source	this repository
Packages	the npm scope `@mnemosyne_os`: the list

Why call it an "OS"?

Not because it has a kernel or drivers. Because it does what an OS does: it manages resources on behalf of processes that shouldn't have to manage them themselves. Linux does that for programs (CPU, RAM, disk, network). Mnemosyne OS does the same thing for AI agents, and the resources are just different:

An agent needs	Mnemosyne OS manages it via
Memory	Vaults, SQLite + vector stores, partitioned by domain, with AES-256 encryption at rest you arm
Context	Chronicles + semantic retrieval, the agent never rebuilds its past by hand
Compute	Routing across model tiers (budget/standard/premium, local/cloud) by task complexity
Hardware	Real GPU/CPU dispatch for local speech (CUDA detection, isolated sidecars) so a heavy model never blocks the app
I/O	A signed intent protocol (query / ingest / forget / focus) instead of raw reads and writes
Security	FGAC, scoped JWTs, Zero-Trust IPC validation
Persistence	Cross-session continuity, no cold start on every invocation

This isn't a marketing stretch invented for this repo. MemGPT (Packer et al., UC Berkeley, 2023, arXiv:2310.08560) proposed the same "OS for LLMs" analogy in a peer-reviewed paper, virtual context management modeled on OS memory hierarchies. Mnemosyne OS takes that same premise further: not a single-session context-paging technique, but a system that r

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Mnemosyne OS

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Context7

Codebase Memory

Exa

README จากผู้ทำ

The sovereign AI Operating System

For developers

🌍 Fully multilingual: the OS speaks your language

Not another agent-memory library

Where the project lives

Why call it an "OS"?