Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Open, local-first engram memory for AI agents: read, correct, delete; shared over MCP.
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": {
"plur": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@plur-ai/mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add plur -- npx -y @plur-ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"plur": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@plur-ai/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"plur": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@plur-ai/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 plur-ai 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 (0.23.0) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา
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
Persistent, open memory for AI agents — local-first, zero-cost, shared across MCP tools (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode, Hermes, OpenClaw). Your agent's memory is plain-text engrams you can read, correct, and delete — not weights you can't.
plur.ai · Benchmark · Engram Spec · npm · Comparisons
PLUR is memory, not just retrieval — so we measure it on more than one axis, on the full corpus, and we publish the harness so you can reproduce every number.
Retrieval recall — full LongMemEval-S (N=500), R@5, fully local:
| Stack | R@5 | Notes |
|---|---|---|
| BM25 only | 92.2% | no embedder — fully airgapped |
| Hybrid (BGE-small, shipping default) | 95.6% | local embedder; one-time model download |
| + BGE-reranker-v2-m3 | 97.6% | local cross-encoder, max quality — opt-in, ≈5s p50 on CPU |
Numbers come from plur-ai/plur-bench, which is the source of truth for every benchmark figure PLUR publishes. Where an in-repo number and a plur-bench number disagree, plur-bench wins — it is the reproducible harness, and it is what CI regression-checks.
Chunk granularity, canonical-doc scoring, corpus SHA256 pinned — reproduce it in plur-ai/plur-bench. No cloud call is required for any of these numbers (an *optional* cloud embedder, openai-3-large, reaches 97.0% hybrid). A faster reranker — ms-marco-minilm-l6 (p50≈245ms vs BGE's ≈5s on CPU) — trades a little recall for sub-second latency.
Run it yourself — and tell us what you get. The harness is plur-ai/plur-bench: CPU-runnable, no API key needed for the local path, corpus auto-fetched and SHA-verified. If you run it, we'd genuinely love to see your numbers — open an issue or discussion with your results, especially if they don't match ours. Independent reproduction is worth more than any number we publish, and we'll gladly credit you.
Retrieval ≠ answer accuracy — and we report them separately, never conflated. End-to-end (LLM-judge) answer accuracy with the reranker stack is 60.5%, versus 52.0% for dumping full context into the prompt and 5.5% with no memory at all.
Agent-task impact — same task, with memory vs without: Haiku + PLUR outperforms Opus *without* it at roughly 10× less cost; house rules 12–0 across Haiku, Sonnet, and Opus.
Operational — local-first, zero-cost search, data-sovereign by design.
*More in progress: LoCoMo, agentic task suites, cross-tool portability, decay / contradiction correctness.* Full methodology →
You correct your agent's coding style on Monday. On Tuesday, it makes the same mistake. You explain your architecture in Cursor. That night, Claude Code has no idea.
PLUR fixes this. Install it once, and corrections, preferences, and conventions persist — across sessions, tools, and machines. Your memory is stored as plain YAML on your disk. No cloud, no API calls, no black box.
The interesting part: in our tool-routing and local-knowledge benchmark, Haiku with PLUR memory outperformed Opus without it — 2.6x better on tool routing, at roughly 10x less cost. Turns out the bottleneck isn't model intelligence. It's context.
The model is rented; your memory is owned. Swap Haiku for Opus for whatever ships next month — the reasoning is a commodity you don't control. The part that's *yours* — everything the agent has learned about your work, your corrections, your conventions — shouldn't live in someone else's cloud or be baked into weights you can't read. PLUR keeps it in plain files on your disk, in an open format you can inspect, correct, and delete. That's what owning your intelligence actually means.
Requires Node.js 20 or newer. Install both packages so editor configurations can use the installed MCP server:
npm install -g @plur-ai/cli@latest @plur-ai/mcp@latest
plur init plur doctor
Restart your editor after setup. plur doctor checks the configuration and MCP handshake, and downloads the search model if it is missing and downloads are allowed. Search runs locally after that download; without the model it falls back to keyword search.
Set up PLUR memory for me: install @plur-ai/cli@latest and @plur-ai/mcp@latest globally, run `plur init`, then `plur doctor`. Show me any checks that fail.
plur init creates the local store at ~/.plur/, registers the user-scoped MCP server in ~/.claude.json, and writes global hooks to ~/.claude/settings.json. A project .mcp.json is a separate project-scoped configuration; ~/.claude/mcp.json is not the user-scoped registration path. The hooks inject memory and close session state when Claude Code emits SessionEnd. Run init again after upgrading PLUR to refresh its configuration.
For multi-project setups, use domain/scope to separate knowledge:
cd ~/projects/my-app
plur init --domain myapp --scope project:my-app
This creates a .plur.yaml in the project with defaults that hooks apply automatically. Engrams learned in that project are tagged; recall filters by scope but always includes global knowledge.
Set scope per engram, by content. Scope is not a once-per-session setting — every plur_learn call takes its own scope, chosen from what the engram is about. Team/shared knowledge goes to a team scope (e.g. group: / , used by PLUR Enterprise); project details to project: ; personal preferences stay local. Don't let team-relevant knowledge fall back to global by omitting scope — global leaks into every project and (with a team store configured) never reaches the team. plur_session_start lists the remote scopes a token can write to.
npm install -g @plur-ai/cli@latest @plur-ai/mcp@latest
plur init plur doctor
Restart the editor so it launches the updated MCP server.
From your project root:
plur init --cursor
This writes .cursor/mcp.json, .cursor/hooks.json and .cursor/rules/plur-memory.mdc. Cursor uses the reduced cursor tool profile: core tools are direct, and other operations are available through plur_admin. Call plur_admin with { "action": "help" } to discover their current names and arguments.
plur init --codex
Registers a new MCP server via codex mcp add in ~/.codex/config.toml, writes lifecycle hooks to ~/.codex/hooks.json (CODEX_HOME overrides the directory), and adds a PLUR section to AGENTS.md. Auto-detected when ~/.codex/ exists.
To upgrade an existing Codex installation:
npm install -g @plur-ai/cli@latest @plur-ai/mcp@latest
plur init --codex plur doctor --codex
Init updates recognized older PLUR launch pins in place, preserving environment settings, timeouts, tool policies and comments. It preserves newer pins and custom or HTTP servers. Use --keep-codex-mcp to retain an intentional older launch entry. Restart Codex after changing its configuration.
For remote stores using plur remote --token-env NAME, both remote and init --codex add the required variable names to Codex's env_vars; they never copy token values into its config. The variable must also be available to the process that launches Codex. A variable exported in PowerShell does not prove that a separately launched desktop app inherited it.
plur doctor --codex starts the MCP command from the Codex user config with Codex-style environment filtering, checks its reported version against the CLI, and reports missing token forwarding or values. It does not check project/profile overrides, another running application's environment, hook trust, or a remote write. --no-handshake reports the runtime as unverified and exits nonzero. Verify saving and recalling a test memory in the actual Codex session before treating desktop setup as complete. Native Windows and WSL2 have separate home directories and registrations; run setup in each environment you use.
Injection uses hybrid search (BM25 + embeddings) with an automatic BM25 fallback if the embedder is slow or unavailable. Set PLUR_HOOK_HYBRID=0 to force BM25 (applies to the Antigravity hooks too; PLUR_CODEX_HYBRID is honoured as an alias). PLUR_HOOK_HYBRID_DEADLINE_MS tunes the fallback deadline — keep it below your harness's hook timeout (Codex 25s, Antigravity 20s).
One manual step after install: open Codex, run /hooks, and trust the PLUR entries. Codex fingerprints every hook and refuses to run untrusted ones — *silently*, with no warning and a zero exit code. Until you trust them, memory simply never loads. plur doctor says so too.
plur init --opencode
plur doctor
This adds the memory plugin and MCP tools to ~/.config/opencode/opencode.json, or to the existing opencode.jsonc when no .json exists. OPENCODE_CONFIG_DIR takes precedence; otherwise XDG_CONFIG_HOME/opencode overrides the default directory.
The MCP command uses Node and the installed @plur-ai/mcp entry when available. Init updates an older exact @plur-ai/opencode pin to the plugin version shipped with the CLI while preserving comments, formatting and unrelated settings. Newer pins, tags and unpinned entries remain unchanged. Use --keep-opencode-plugin to retain an intentional old pin. Restart OpenCode to load the changed configuration. Plugin details.
Every MCP client can call PLUR's tools. Only some have an *adapter* — the hooks and always-on context that make memory load automatically instead of waiting for the agent to think of it. Without one, recall and learning depend entirely on the model choosing to call the tools, which degrades badly under context pressure.
| Harness | Tools | Auto-injection + enforcement |
|---|---|---|
| Claude Code | ✅ | ✅ hooks + CLAUDE.md |
| Codex | ✅ | ✅ hooks + AGENTS.md (trust /hooks once) |
| Cursor | ✅ | ✅ hooks + rules |
| OpenCode | ✅ | ✅ memory plugin + MCP tools |
| OpenClaw | ✅ | ✅ ContextEngine plugin |
| Hermes | ✅ | ✅ plugin |
Antigravity CLI (agy) | ✅ | ✅ hooks + AGENTS.md |
| Windsurf, Gemini CLI, other MCP clients | ✅ | ❌ tools only |
If your harness is in the last row, paste the PLUR section from CLAUDE.md into its own context file (AGENTS.md, GEMINI.md, …) as an interim measure — that restores the instruction layer, though not automatic injection.
plur init --antigravity
Writes hooks and the MCP server into agy's global config (~/.gemini/config/) and adds a PLUR section to AGENTS.md. Auto-detected when ~/.gemini/antigravity-cli/ exists. No trust step — agy runs
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo