Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Persistent memory for AI agents — 55 MCP tools, spreading activation recall.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"neural-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add neural-memory -- npx -y neural-memory-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"neural-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"neural-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"neural-memory-mcp"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub nhadaututtheky 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 (4.27.2) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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 AI agent forgets everything between sessions. Neural Memory gives it a brain.
Website · Quickstart · MCP Tools · Pro · Changelog
Memories are stored as interconnected neurons and recalled through spreading activation — the same way the human brain works. No vector database. No API calls. No monthly embedding bill.
pip install neural-memory
Restart your AI tool. Your agent now remembers — no init needed, the MCP server auto-initializes on first use.
Already installed? nmem update upgrades in place and detects whether you installed via pip or from source. nmem update --check only reports what is available.
The CLI is
nmem(or the longerneural-memory). There is nonmbinary.
63 MCP tools are available, but you only need three:
| Tool | What it does |
|---|---|
nmem_remember | Store a memory — auto-detects type, tags, and connections |
nmem_recall | Recall through spreading activation — related memories surface naturally |
nmem_health | Brain health score (A–F) with actionable fix suggestions |
Everything else — sessions, context loading, habit tracking, maintenance — works transparently in the background.
Most memory tools are search engines. Neural Memory is a graph that thinks.
When you ask "Why did Tuesday's outage happen?", a vector database returns the most similar sentence. Neural Memory traces the chain:
outage ← CAUSED_BY ← JWT expiry ← SUGGESTED_BY ← Alice's review
Relationships are explicit — CAUSED_BY, LEADS_TO, RESOLVED_BY, CONTRADICTS — so your agent doesn't just find memories, it *reasons* through them.
| Search-based (RAG) | Neural Memory | |
|---|---|---|
| Retrieval | Similarity score | Graph traversal |
| Relationships | None | 24 explicit types |
| LLM required | Yes (embedding) | No — fully offline |
| Multi-hop reasoning | Multiple queries | One traversal |
| Memory lifecycle | Static | Decay, reinforcement, consolidation |
| Cost per 1K queries | ~$0.02 | $0.00 |
Sync your brain across every machine. Unlike other memory tools, we never store your data.
Laptop ←→ Your Cloudflare Worker ←→ Desktop
↕ Your Phone
You deploy the sync hub to your own Cloudflare account (free tier). Your D1 database, your encryption key, your data. We provide the code — you own the infrastructure.
nmem sync # push/pull changes
nmem sync --auto # auto-sync after every remember/recall
Sync uses Merkle delta — only diffs travel, not the full brain. Fast, efficient, private.
nmem config preset {balanced,safe-cost,max-recall,chat-heavy} tune the brain for SaaS, frugal mode, deep retention, or conversational agentsnmem_causal exposes temporal_range and temporal_neighborhood actions; see the Temporal Recall Recipes guide.db files to Telegram for offsite backup# Store memories (type auto-detected)
nmem remember "Fixed auth bug with null check in login.py:42" nmem remember "We decided to use PostgreSQL" --type decision nmem todo "Review PR #123" --priority 7
nmem recall "auth bug" nmem recall "database decision" --depth 2
nmem brain list && nmem brain health nmem brain export -o backup.json
nmem sync --full
nmem serve # http://localhost:8000/dashboard
import asyncio
from neural_memory import Brain from neural_memory.storage import InMemoryStorage from neural_memory.engine.encoder import MemoryEncoder from neural_memory.engine.retrieval import ReflexPipeline
async def main(): storage = InMemoryStorage() brain = Brain.create("my_brain") await storage.save_brain(brain) storage.set_brain(brain.id)
encoder = MemoryEncoder(storage, brain.config) await encoder.encode("Met Alice to discuss API design") await encoder.encode("Decided to use FastAPI for backend")
pipeline = ReflexPipeline(storage, brain.config) result = await pipeline.query("What did we decide about backend?") print(result.context) # "Decided to use FastAPI for backend"
asyncio.run(main())
Free Neural Memory is complete — 63 tools, unlimited memories, fully offline. You never have to pay.
But past 10K memories, things change. Keyword matching misses semantically related content. Consolidation slows to minutes. Storage grows unbounded. If your agent's brain is getting big, Pro makes it smart.
Query: "authentication improvements"
Free (FTS5): 2 results — exact matches only Pro (HNSW): 7 results — includes "JWT rotation", "session hardening", "OAuth migration"
| Free (SQLite) | Pro (InfinityDB) | |
|---|---|---|
| Recall | Keyword match (FTS5) | Semantic similarity (HNSW) |
| Speed at 1M neurons | ~500ms | <5ms |
| Scale tested | ~50K neurons | 2M+ neurons |
| Compression | Text-level trimming | 5-tier vector compression (97% savings) |
| Consolidation | O(N²) brute-force | O(N×k) HNSW clustering |
| Storage per 1M | ~5 GB | ~1 GB |
| Cloud sync | Manual push/pull | Merkle delta (auto, diffs only) |
pip install neural-memory # Pro features included
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license nmem shared status # verify: Pro: Active
[$9/mo](https://neuralmemory.theio.vn/landing/pricing/) — 30-day money-back guarantee. All free tools keep working. Downgrade anytime, keep your data.
Claude Code (Plugin)
/plugin marketplace add nhadaututtheky/neural-memory
/plugin install neural-memory@neural-memory-marketplace
Cursor / Windsurf / Other MCP Clients
pip install neural-memory
Add to your editor's MCP config:
{
"mcpServers": { "neural-memory": { "command": "nmem-mcp" } } }
OpenClaw (Skill or Plugin)
Skill — one click via ClawHub. Published on every release:
clawhub.ai/skills/neural-memory
Plugin — memory slot replacement. Use this if you want NeuralMemory to *be* OpenClaw's memory provider rather than a skill it calls:
pip install neural-memory && npm install -g neuralmemory
Set memory slot in ~/.openclaw/openclaw.json:
{ "plugins": { "slots": { "memory": "neuralmemory" } } }
Upgrade to Pro
Already using Neural Memory? Just activate your key:
nmem shared activate --key NM-PRO-XXXX-XXXX-XXXX # activate license
Then enable InfinityDB (semantic search engine):
# ~/.neuralmemory/config.toml
storage_backend = "infinitydb"
Restart your MCP server. Existing memories are auto-migrated from SQLite to InfinityDB on first startup.
Installation extras
pip install neural-memory[server] # FastAPI server + dashboard
pip install neural-memory[extract] # PDF/DOCX/PPTX/HTML/XLSX extraction pip install neural-memory[nlp-vi] # Vietnamese NLP pip install neural-memory[embeddings] # Local embedding models pip install neural-memory[embeddings-openai] # OpenAI embeddings pip install neural-memory[all] # Everything
Benchmarks vs alternatives
| Metric | NeuralMemory | Mem0 | Cognee |
|---|
| Write 50 memories | 1.2s | 148.2s (121x slower) | 290.6s (80x slower)
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo