ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Octopus Blackboard

โดย octorynรุ่น 0.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.octoryn/octopus-blackboard

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Shared memory & coordination for AI coding agents — a blackboard, not an orchestrator.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "octopus-blackboard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octopus-blackboard"
      ],
      "env": {
        "OCTOBOARD_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OCTOBOARD_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add octopus-blackboard --env OCTOBOARD_AGENT='ใส่ค่าของคุณ' --env OCTOBOARD_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y octopus-blackboard

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "octopus-blackboard": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octopus-blackboard"
      ],
      "env": {
        "OCTOBOARD_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OCTOBOARD_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "octopus-blackboard": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "octopus-blackboard"
      ],
      "env": {
        "OCTOBOARD_AGENT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OCTOBOARD_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • OCTOBOARD_AGENT env
    Identity the server writes under, e.g. "cursor" or "claude-code". Defaults to "anon".
  • OCTOBOARD_DIR env
    Explicit board directory. Omitted → the server discovers the nearest .octoboard/ by walking up from the working directory.

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 octoryn 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 7274 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 19% ของอีก 7274 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7274 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Octopus Blackboard 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 (0.3.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

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 21 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

Octopus Blackboard

A shared memory and coordination layer for AI coding agents.

Agents do not need another boss. They need a shared blackboard.

简体中文

Part of [Octopus Core](https://github.com/octoryn) — the open infrastructure stack for governed AI. One job per repo, along the agent lifecycle: Scout · Observe · Experience · Blackboard · Workstate · Runtime · Replay — with Inspect governing every stage. The whole stack rides one root primitive — Evidence, the canonical, tamper-evident atom that is the root category everything is built on.

This repo — Blackboard · Coordinate: Shared cognition for coding agents.


Claude Code, Codex, Gemini CLI, Cursor, and your local agents all work on the same repo — but they are blind to each other. One refactors auth while another rewrites the same file. Context is scattered across CLIs. Nobody can replay what happened.

Octopus Blackboard is not an orchestrator. It does not schedule agents, trigger them, or decide anything on their behalf. It is a passive, local-first shared memory that answers six questions:

Who is working on what      →  agents, tasks, claims

What changed → files_changed What was decided → decisions What evidence exists → evidence What risks are open → risks What was left for whom → messages, handoffs

Every agent only needs to be able to read the board, write the board, leave messages, and attach evidence. That's the whole contract.

Why

Enterprises are not primarily afraid that agents aren't smart enough. They are afraid that:

  • Multiple AI tools edit the same code simultaneously
  • Context is scattered across different CLIs
  • There is no shared memory, no audit, no handoff
  • There is no conflict awareness and no way to replay

The blackboard cuts straight through this. Every write appends a tamper-evident, hash-chained entry to an append-only timeline, so the entire history is auditable and replayable — and any after-the-fact edit to an earlier entry breaks verification.

Get Started in 2 Minutes

Blackboard is the easiest way into the Octopus stack — pure coordination memory that works today with just Claude Code and Cursor, no orchestrator required. One command sets everything up:

npx octopus-blackboard quickstart

That single command: creates the local board (.octoboard/) if it isn't there, auto-detects your MCP client (.claude/ → Claude Code, .cursor/ → Cursor, … otherwise a generic snippet), prints the exact paste-ready config for it, and proves the board works with one write + one read.

Then just:

  1. Paste the printed config block into the file it names.
  2. Reload your MCP client (restart it, or reopen the project).
  3. You're done. Ask your agent to call board_status, then board_note "hello" — that's your first board action, on a shared, tamper-evident timeline.

Re-running quickstart is always safe: it never clobbers an existing board or its history. New to the idea of adopting a coordination layer *first*? See Why adopt Blackboard first.

Install

npm install

npm run build # compiles to dist/

Requires Node ≥ 22. The board is a single SQLite file under .octoboard/, discovered by walking up from your working directory (like .git).

See it in action

examples/two-agents.sh plays out the flagship scenario — Claude Code and Codex sharing one board on the same repo: a claim conflict, a live same-file collision, a decision, attribution, a handoff that lands in the other agent's inbox, an AI review, the human-approval CI gate (blocked → passes), the accountability scorecard, blame→narrative, and a verified hash chain with session signatures. Run it in an empty directory:

bash examples/two-agents.sh          # needs `octoboard` on PATH

CLI

octoboard init                                   # create .octoboard/ here

octoboard status # who's on the board, right now

octoboard note "Codex is refactoring auth middleware" octoboard claim trust-layer-policy-schema # claim work; warns on conflict octoboard message claude "Review policy edge cases before merge" octoboard decision "Use hash-chain audit log" --why "tamper-evidence" octoboard risk "Migration may break audit replay" --severity high octoboard file src/auth.ts --change modified --task trust-layer-policy-schema octoboard handoff claude "Tests pass except policy replay" --task trust-layer-policy-schema

octoboard timeline # the full hash-chained history octoboard verify # confirm the chain is intact

Identity is set with --as or the OCTOBOARD_AGENT environment variable. Point at a specific board with --board or OCTOBOARD_DIR.

Conflict awareness

The board never blocks — it *surfaces*. If two agents claim the same key, or touch the same task's files, both writes are recorded and the second agent is warned:

⚠ CONFLICT: "trust-layer-policy-schema" is also held by codex. Both claims recorded.

AI attribution & shared development memory

Git records who *pushed* a commit. It does not record which AI agent produced the code, in which session, on which machine, whether another AI reviewed it, or whether a human approved it. As AI-native development becomes common, accountability must move beyond Git authorship.

The blackboard adds an attribution layer on top of Git — it never rewrites history. Git stays the source of code; the blackboard becomes the source of attribution.

Sessions

A session is one continuous execution of an agent, and the unit attribution hangs off. Starting one makes every subsequent write attribute to it (the active session is remembered across CLI invocations, per agent):

export OCTOBOARD_AGENT=claude OCTOBOARD_PROVIDER=anthropic \

OCTOBOARD_MODEL=claude-opus-4-8 OCTOBOARD_CLI=claude-code

blackboard session start --label "auth work" # captures machine, branch, repo blackboard claim policy-engine blackboard file src/policy.ts --change modified

... make a git commit ...

blackboard link HEAD # attribute the commit's files blackboard session stop

Identity is fully provider-independent — --provider, --model, --cli, or the matching OCTOBOARD_* env vars. Any AI CLI (local or cloud) can register itself with no assumptions about a specific vendor.

Linking commits

blackboard link reads the files a commit touched (via Git) and records one attribution per file for the active session. Optionally it writes an additive git notes entry under refs/notes/blackboard:

blackboard link HEAD --note

blackboard attribute --file src/x.ts --actor human --name Ran # manual

Reviews
blackboard review HEAD --by ai   --name codex --outcome approved --note "tests pass"

blackboard review HEAD --by human --name Ran --outcome approved

Querying the shared memory
blackboard who src/auth.ts             # git authors + AI sessions that touched it

blackboard who src/auth.ts --line 42 # which session introduced this line blackboard explain HEAD # attribution + reviews + related decisions blackboard commits claude-code # which commits came from an AI / CLI blackboard unreviewed # AI commits never reviewed by a human blackboard joint claude codex # files modified by BOTH agents blackboard timeline --session # per-session HH:MM timeline

Example explain:

commit 5fa3095…  Human Dev <a@b.c>  add auth

produced by: ai claude [claude-opus-4-8] — src/auth.ts reviews: human Ran: approved git note: blackboard: produced by claude-code (claude-opus-4-8), session 75b2b7e7…

Every attribution, review, session, and decision is also recorded in the hash-chained timeline, so the full accountability history is tamper-evident and replayable. blackboard and octoboard are the same command.

Governance & accountability chain

The point of attribution is to *enforce* something. The chain from work to a merge gate:

agent work → commit attribution → export/import → CI check → human-review gate
CI gate (check)

Turn queries into an enforceable gate. Read-only — it reports pass/fail and exits non-zero; the CI system decides what to do. The blackboard never blocks.

# In CI, on a PR branch — fail the build if any AI commit isn't human-APPROVED

(a rejected / changes-requested review does not clear the gate):

blackboard check --range origin/main..HEAD --require-human-review echo $? # 0 = pass, 1 = violations

blackboard check --verify-chain --require-attribution --range origin/main..HEAD blackboard check # default gate: verify chain + require human review

Portability (export / import / trailers)

Attribution is local-first; these make it survive git push into a team board or CI:

blackboard export --range origin/main..HEAD --out attribution.json  # on the dev machine

blackboard import attribution.json # on the team board / CI blackboard trailers HEAD # trailer lines for a commit message

import is idempotent (keyed by row id). The bundle carries attributions, reviews, sessions, and related decisions.

Subscribe (watch)

Complete the read/write/subscribe/message contract. Passive: it polls and reports; it never pushes work.

blackboard watch --for claude     # only messages/handoffs/conflicts addressed to me

blackboard watch # the full stream blackboard watch --once # one-shot poll (for scripts)

Signed sessions (sign / verify)

Minimal identity (v0): each session gets an Ed25519 keypair (private key stays local under .octoboard/keys/, gitignored). Signing the timeline head lets verify distinguish trusted state from merely asserted:

blackboard sign        # sign the current head with the active session key

blackboard verify # chain integrity + which sessions have signed, trusted/stale

A session auto-signs its head on session stop. A signature over a head becomes stale the moment any earlier history is altered — so tampering is visible even though the signature itself stays cryptographically valid. This is not yet a full PKI (no key distribution or revocation).

Ingesting CLI transcripts

Populate the board from a CLI's session transcript instead of calling the API by hand — file edits, decisions, and notes flow onto the active sessio

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx