Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Persistent memory for MCP-compatible agents: memory bank, fact cortex, dreams, graph.
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": {
"pseudolife": {
"command": "uvx",
"args": [
"pseudolife-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add pseudolife -- uvx pseudolife-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pseudolife": {
"command": "uvx",
"args": [
"pseudolife-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"pseudolife": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pseudolife-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 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Pseudogiant-xr 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 (0.22.1) เข้า registry เมื่อวานซืน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
简体中文 · 日本語 · 한국어 · Português (BR) · Español
Persistent long-term memory for Claude Code, Codex, and other MCP clients.
An MCP server that gives coding agents a long-term memory that persists across sessions — surviving context compactions and fresh tasks. Your coding agent is the intelligence; this server is its memory on disk.
What you get:
entity.attribute slot (or a member set, for slots that hold many concurrent values); corrections supersede rather than silently overwrite, and the full version history survives.Measured, with receipts — the full 500-question LongMemEval sweep, all six question types, and every number ships with its committed run artifact:
| LongMemEval oracle, 500 questions | naive RAG | commit-gated cascade |
|---|---|---|
| accuracy, all six question types | 0.688 | 0.690 |
| context tokens per question | ~1210 | ~883 |
| knowledge-update slice (78 of the 500) | 0.859 | ~~0.936~~ (retired — see below) |
Equal accuracy to naive RAG across the whole benchmark on ~73% of the context, and better calibrated about what it does not know: on BEAM-100K's abstention questions the fact spine scores 0.950 against naive RAG's 0.775, unchanged under two independent judges. Read that as calibration, not recall — in the budget-matched five-arm run of 2026-09-02 (rag 0.725 there; one replicate, local judge) an arm served no memory at all scores 1.000 on the same questions, because refusing is the right answer there and an empty context always refuses. The fact spine loses where an answer has to be aggregated across sessions. The second claim to survive a judge swap is a win rather than a wash: re-run on 2026-09-04 with the hybrid arm budget-matched to the control at 6 turns, the same 500 questions give hybrid 0.730 against naive RAG's 0.690 under the local judge and 0.736 against 0.694 under claude-opus-5 — paired +0.040 / +0.042, p 0.015 / 0.013 — bought with *more* context, ~1229 tokens against the control's ~1124, not less, and carried mostly by temporal-reasoning questions. Graded by a local, byte-reproducible judge (the cross-judge check names its second judge) — compare within rows, never against GPT-judged leaderboards.
Retired 2026-08-25 (#188): the 0.936 knowledge-update headline. It was
measured on the 2026-07-30 bench stack (Qwen3.6-27B answerer and judge).
Re-running the same 78 questions after the 2026-08-17 migration to
Qwen3.8-27B puts the cascade at 0.846, below the naive-RAG control —
which lands on 0.859 on both stacks. The cascade serves the fact-spine
answer unless that channel says "I don't know", so it measures the
*answerer's* abstention behaviour as much as the memory: 32/78 abstentions
at 46/46 commit precision on the old stack, 22/78 at 0.839 on the new one.
The 500-question table above is on the older judge and has not been
re-judged, so read its cascade row as an upper bound.
Full tables, the per-type breakdown, both stacks side by side, and every artifact: Benchmarks.
Install and register the lite tier. No Docker, no database to set up, no container runtime:
pip install "pseudolife-mcp[lite]"
claude mcp add --scope user pseudolife-memory -- pseudolife-mcp
Codex instead of Claude Code — same shape:
pip install "pseudolife-mcp[lite]"
codex mcp add pseudolife-memory --env PSEUDOLIFE_WRITER_ID=codex -- pseudolife-mcp
For Codex, finish setup before starting a fresh task. In the existing [mcp_servers.pseudolife-memory] table in ~/.codex/config.toml, add startup_timeout_sec = 240, tool_timeout_sec = 240, and required = true. The shim can wait up to 180 seconds for a cold daemon; Codex's default startup budget is 10 seconds. required makes missing memory visible at startup and waits for its initial catalog. These are starting budgets, not a promise that a first model download fits. The tool budget leaves time for the shim's 180-second deadline to report a failure before the host cancels it; prewarm with pseudolife-mcp serve in a terminal if needed.
Approve memory_message in that table's tool configuration ([mcp_servers.pseudolife-memory.tools.memory_message] approval_mode = "approve", or allow it once and keep the approval); Codex hook setup (python ops/setup-codex-hooks.py) sets it when you approve the hooks, and keeps any value you chose. Board mail can wake an idle Codex task by default, and the woken task reads its mail with that tool: without the approval it stalls on a prompt until someone answers it. Set PSEUDOLIFE_CODEX_DOORBELL = "0" in the same env table to keep the task from being woken (see Codex doorbell).
The agent board (peer awareness and addressed mail between sessions) is on by default, behind bearer authentication. Without coordination.allowed_principals in the daemon's config.yaml, only the singular PSEUDOLIFE_MCP_TOKEN principal is admitted. A Codex bearer from a PSEUDOLIFE_MCP_TOKENS map stays off the board until an operator lists it (allowed_principals: [default, codex]). Until then a shim on the default setting leaves coordination off without an error; one pinned with --enable shows an attach-unavailable hint instead. python ops/setup-codex-coordination.py --check reports ready (default-on) or names the cause. See Codex CLI and desktop.
The MCP handshake delivers compact recall/capture/reflection instructions. For the complete standing guidance, copy the bundled memory block into your project AGENTS.md or ~/.codex/AGENTS.md. For session briefings and per-turn reminders, follow Codex hooks and verification. Use one MCP registration and one hook source; an installed plugin may already provide either. After the daemon is running, execute pseudolife-mcp doctor from the same environment as the registered command. It checks the handshake and annotations without calling bank tools. When the shell has no PSEUDOLIFE_MCP_TOKEN or PSEUDOLIFE_MCP_TOKEN_FILE, doctor takes the token from the Claude Code registration (~/.claude.json, or under CLAUDE_CONFIG_DIR), else from the Codex one, and names where it came from in credential_source; with none and a daemon that requires a token, it reports BearerMissing.
Then in either coding agent: *"remember that my staging box is haze-02"* → the agent calls memory_store; next session, *"which box is staging?"* → memory_search finds it. Browse everything at the Cortex Console: http://127.0.0.1:8765/ui/.
The first session auto-starts the daemon, which provisions an embedded PostgreSQL 18 (pgvector included, via pg0-embedded) under a stable per-user data dir and downloads the embedding model (~1.2 GB, one-time). It is a real Postgres bank, not a cut-down one: pseudolife-mcp backup writes a standard owner-free pg_dump archive (plus a state archive, 7-day rotation) that restores into any PostgreSQL 18 target regardless of role — the Docker tier included — so outgrowing lite is a dump/restore, not a migration project (backups). For a tier- and Postgres-version-independent copy, pseudolife-mcp export / import move the whole bank as portable JSONL (logical export / import). Windows needs an ASCII-only data path (PSEUDOLIFE_MCP_DATA_DIR).
| lite (pip) | durable (Docker) | |
|---|---|---|
| Associative store, hybrid search, supersession, version history | yes | yes |
| Cortex facts, knowledge graph, lessons, world facts, episodes | yes | yes |
Cortex Console, document RAG, pseudolife-mcp backup | yes | yes |
| Dream consolidation filling the cortex on its own | no extractor ships | yes — bundled local CPU sidecar |
| External volumes, health-checked services, deploy/rollback tooling | no | yes |
The gap, stated plainly. Lite ships no extractor, so the dream pass still runs, prunes, and acknowledges its input batch, but writes no canonical facts: on this path memory_fact_set is the only cortex writer. Everything else above works. Nothing about this is silent — curl http://127.0.0.1:8765/health reports "extractor": "none", and the stdio shim says the same on stderr at session start.
Any OpenAI-compatible endpoint closes it. The daemon inherits the environment it starts from, so two variables are the whole fix — with a local Ollama:
export PSEUDOLIFE_DREAM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
export PSEUDOLIFE_DREAM_MODEL=qwen2.5:7b pseudolife-mcp serve
$env:PSEUDOLIFE_DREAM_BASE_URL = "http://localhost:11434/v1"
$env:PSEUDOLIFE_DREAM_MODEL = "qwen2.5:7b" pseudolife-mcp serve
/health then reports "extractor": "configured". One gotcha: a daemon that is already running keeps the environment it started with, and the shim reattaches to it rather than spawning a new one — stop the old daemon first. A hosted endpoint works too, and costs you the zero-egress property: memory text leaves the machine. Extractor tiers, quality, and the trade-offs: Dreaming.
Everything above plus the bundled extractor, external volumes, health-checked services, and backup/rollback tooling. Requires Docker (with the compose v2 and buildx plugins) and at least one MCP-capable coding agent — Claude Code, Codex, and Gemini CLI are wired end-to-end; anything else gets paste-ready config (provider matrix). For Portainer, Dockge, Komodo or a plain compose folder, use the supported external-stack path; never hand-flatten the source compose. One command from clone to first memory:
git clonตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo