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

Anamnesis

โดย oscardvsรุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.oscardvs/anamnesis

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Cross-machine, file-first memory for Claude Code: markdown + SQLite FTS5, synced with git

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "anamnesis": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anamnesis-memory",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add anamnesis -- uvx anamnesis-memory serve

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "anamnesis": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anamnesis-memory",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "anamnesis": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "anamnesis-memory",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

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 oscardvs 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 7251 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 20% ของอีก 7251 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7251 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Anamnesis 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 (0.1.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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 วันนี้
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

Anamnesis

Cross-machine memory for Claude Code

Website · Docs · Benchmark · Dashboard

uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init

ἀνάμνησις *(anamnesis)*: Greek for *recollection*, the act of calling knowledge back to mind.

Anamnesis is a local-first, file-based memory layer for Claude Code that syncs across your own machines. What Claude learns about your projects (conventions, architecture decisions, fixes that worked, what you did yesterday) is stored as plain markdown, indexed locally for search, and kept in sync over your private network.

Claude Code's own memory stays on the machine where it was written. Copying a SQLite index through a cloud folder such as Dropbox or iCloud corrupts it. Anamnesis syncs the markdown with git instead and rebuilds the index on each machine, so a note written on your desktop is searchable from your laptop.

No cloud account is required. The memory stays on your machines, version-controlled and human-readable.

How it works

  ┌─────────────┐        git over your private mesh        ┌─────────────┐

│ desktop │ ◄──────────── (Tailscale) ────────► │ laptop │ │ │ │ │ │ Claude Code│ │ Claude Code│ │ ▼ │ │ ▼ │ │ MCP server │ markdown (source of truth) │ MCP server │ │ ▼ │ + SQLite FTS index (rebuilt locally) │ ▼ │ │ ~/.anamnesis│ │ ~/.anamnesis│ └─────────────┘ └─────────────┘

  • Files first. Each note is a markdown file under ~/.anamnesis/memory/, readable and git diff-able. The markdown is the source of truth; everything else is derived from it.
  • A local index. A SQLite FTS5 index gives keyword (BM25) recall. It is rebuilt locally and is not synced. On the project's eval set, keyword search reaches about 94% recall, so there is no vector store until measurements call for one.
  • Sync over git. The markdown is a git repo synced over your private Tailscale mesh, or any git remote you control. Only the markdown travels; each machine rebuilds its own index, so the database file is not copied between machines. If two machines edit the same note, sync reports a git conflict instead of dropping either side.
  • Claude Code integration. An MCP server exposes read-only query tools, and session hooks do the rest: SessionStart injects the relevant notes, and SessionEnd captures a summary of the session and syncs it.
  • Reflection and merge. An optional reflection pass (any OpenAI-compatible model, set in config) distills session notes into durable notes, and anamnesis merge consolidates near-duplicates. Generated notes carry provenance and confidence in their front-matter. merge --apply is gated on your eval set so it does not lower recall, and anamnesis eval measures reflection before and after on a sandbox copy.
  • A dashboard. A web GUI to browse, search, edit, and read the history of your memory across every machine.

Quickstart

Prereqs: Claude Code, uv, and git.

uv tool install anamnesis-memory && anamnesis init

anamnesis init registers the MCP server with Claude Code at user scope, installs the SessionStart, SessionEnd, and PreCompact hooks, configures the store at ~/.anamnesis, and runs a first sync. It is idempotent: it backs up settings.json and does not duplicate hooks. --print shows the full plan without writing anything, and --local-only skips the remote until you want one.

Claude Code gets five tools: memory_search, memory_list, and memory_status (read-only, safe to auto-approve), plus memory_write and memory_sync. Full reference: CLI · MCP tools · configuration.

Developing from source instead

git clone https://github.com/oscardvs/anamnesis && cd anamnesis/server

uv venv --python 3.12 uv pip install -e ".[mcp,dev]" uv run anamnesis init --print

The repo also ships a project-scoped .mcp.json. Claude Code launches MCP servers with a filtered environment, so ANAMNESIS_HOME / ANAMNESIS_MACHINE_ID / ANAMNESIS_GIT_REMOTE belong in its "env" block, not your shell. Server internals: server/README.md.

Cross-machine sync

Memory is a git repo (~/.anamnesis/memory/) synced over your private Tailscale mesh, or any git remote you control. Set it up once:

  1. Put every machine on the same tailnet (install Tailscale, tailscale up). Pick one always-on machine to host the shared repo; tailscale status prints its MagicDNS name (for example host.your-tailnet.ts.net).
  1. Create one shared bare repo on the host:
   git init --bare -b main ~/anamnesis-memory.git
  1. Point each machine at it:
   anamnesis init --remote 'you@host.your-tailnet.ts.net:anamnesis-memory.git'

The host itself uses the local path: --remote "$HOME/anamnesis-memory.git".

Sync runs commit -> pull --rebase -> push and rebuilds the local index after pulling, so a note written on one machine is searchable on the others within a sync cycle. If you started with --local-only, re-run init --remote ... later; the store attaches to the remote and pushes its history.

Hooks

anamnesis init installs three Claude Code hooks:

  • SessionStart injects the most relevant notes for the current project (your global preferences, the project's durable notes, and a couple of recent session summaries) and starts a background sync.
  • SessionEnd captures an episodic note from the session transcript and syncs it, so it is on your other machines by the next session. PreCompact captures the same kind of note before context compaction.

Two more commands build on them:

  • Reflection (optional). Point anamnesis config set reflection.provider ... at an OpenAI-compatible model and anamnesis reflect distills accumulated session notes into durable conventions. With reflection.auto set, it runs at session end once a project has enough unreflected notes. anamnesis merge consolidates near-duplicates and only applies if recall on your eval set holds.
  • Import. anamnesis import copies Claude Code's own per-project memory into the store, so notes you already wrote for it are included.

To set the hooks up by hand instead of with init, copy examples/hooks.settings.json into ~/.claude/settings.json and point it at your install.

Benchmark

bench/cross-machine-tokens/ runs one scripted task on a fresh machine twice: once without Anamnesis, where the agent explores the project to learn its conventions, and once with the real SessionStart memory block injected. It drives the Claude Code CLI headlessly on a synthetic project, so a Pro/Max subscription is enough and no API key is needed.

The committed result.json (3 runs per arm on claude-opus-4-8) shows about 8% fewer total input tokens with memory, 366k versus 336k on average, with output tokens and turn count about the same. The conventions were known from the first turn instead of being rediscovered. An earlier version of the scenario used a 5-file project and showed no difference; that null result is documented in the same README.

Dashboard

A web GUI for the memory store: browse and full-text search every note, edit markdown with per-note history, see every machine (which one wrote what and when it last synced), and run reflection from the browser. Provenance badges show where each note came from: you, a session capture, reflection, or import.

npx anamnesis-dashboard      # http://localhost:3000

or, from the CLI you already have:

anamnesis dashboard

Needs Node 20 or newer. From a repo clone, cd dashboard && npm run dev works for development.

It is a thin read/write client over the same local store the MCP server uses: it reads the SQLite index directly and shells out to the anamnesis CLI for writes and sync. Use --port, --store, and --no-open to adjust how it serves. See dashboard/README.md for configuration and design notes.

Status

September 2026: v0.1.3 is on PyPI. The local-first core is done and has been used across a real multi-machine setup: the store, the MCP server, the hooks, git sync, the one-command install, the reflection and merge passes with their eval harness, and the dashboard. APIs may still change between releases.

Next: a hosted relay for people without their own mesh (the server already ships anamnesis relay commands behind a [relay] extra, but they are not documented yet) and team memory.

Repository layout

PathWhat
server/The MCP memory server and CLI (Python, FastMCP).
dashboard/The memory GUI (Next.js).
site/The public website and docs (live).
bench/The cross-machine token benchmark and the demo recording pipeline.
examples/A hand-written hooks.settings.json for manual hook setup.

Contributing

Issues and discussion are welcome. If the install is rough on your machine, open an issue with the exact command you ran and its output.

License

Apache License 2.0. See NOTICE.

ถาม PopNx