Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Independent, reproducible benchmark harness for agent-memory backends.
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": {
"memtrust": {
"command": "uvx",
"args": [
"memtrust-cli",
"memtrust-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add memtrust -- uvx memtrust-cli memtrust-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"memtrust": {
"command": "uvx",
"args": [
"memtrust-cli",
"memtrust-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"memtrust": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"memtrust-cli",
"memtrust-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 RudrenduPaul 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 (0.3.6) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
Agent memory backends each publish their own benchmark numbers, on different tests, measured different ways. memtrust runs the same evals against all four and publishes the raw logs. Run against the vendors, not by them.
pip install memtrust-cli
memtrust run --backends mempalace,mem0,zep,openviking --eval all
(For contributing to this repo instead of just running it, see Development -- pip install -e ".[dev]" from a clone.)
Contents: Why this exists · What it does · Commands · How this differs · Contradiction detection · Compression fidelity · Temporal-KG boundary · The landscape · Benchmarks · GitHub Actions usage · Self-host · Install · Hosted layer · Backend coverage · Development · FAQ · License · Success stories
If you've compared agent-memory backends recently, you've probably noticed each one leads with a different accuracy number, on a different benchmark, measured a different way. MemPalace's own community already flagged the problem in public. Issue #27 on the MemPalace repository, opened April 7, 2026 and still open, documents that a headline 100% LongMemEval figure, measured with Haiku reranking, wasn't reproducible from the repository's own benchmark scripts and was pulled from the README as unverifiable. A separate 96.6% figure people cite everywhere turns out to be mostly ChromaDB's default embeddings doing the work in raw mode, not MemPalace's own architecture. A "lossless" compression claim (the "AAAK" mode) drops the same LongMemEval score from 96.6% to 84.2% in practice, a 12.4 percentage point gap. Two internal pull requests attempting to fix the reporting problem, #433 and #729, were both closed without merging on April 12, 2026 -- #729 within seven minutes of being opened. As of this writing, the issue has 232 thumbs-up reactions and 39 comments.
None of that means MemPalace, or any other backend, doesn't work. It means nobody outside the vendor had run the same test, the same way, against every option, and published the raw logs.
memtrust does that. It runs LongMemEval, LoCoMo, and a growing set of evals built specifically for this project -- 17 of them as of this writing, all registered in the CLI's --eval flag. The two that matter most for understanding what this project is actually for: contradiction detection, because neither LongMemEval nor LoCoMo tests the question that actually matters once a memory system sits underneath a production agent -- what happens when a new fact contradicts an old one? Does the backend flag the conflict? Silently overwrite the old fact with no audit trail? Serve whichever version it happens to retrieve first? None of the four backends this project tracks publish a number for that. And compression/round-trip fidelity, built to directly test claims like the "lossless" one above: it stores content, retrieves it, and scores literal reconstruction fidelity rather than semantic accuracy, per operating mode a backend exposes (see MemoryBackendAdapter.supported_modes) -- the mechanism that would let a contributor with live MemPalace credentials actually reproduce the 12.4-point compressed-mode accuracy drop mempalace/mempalace#27 documents, instead of just citing it. Neither has been run against a live MemPalace instance as of this writing -- both have, however, been run against a live self-hosted mem0ai install; see "Benchmarks" below. The other evals -- ranking quality, crash recovery, extraction quality, embedding drift, scale/volume stress, lock contention, stats accuracy, orphan cleanup, result consistency, migration rollback, filter injection, resource-sync safety, and temporal-KG boundary detection -- each grew out of a specific real bug report against one of the four tracked backends; see "Success stories" below for the full list.
Where this stands right now, in one place: live benchmark results for one backend (mem0_direct, self-hosted mem0ai), including a real bug this project's own attempt to get those numbers surfaced in mem0's default configuration; and 197 real GitHub issues and PRs filed against MemPalace, Mem0, Zep/Graphiti, and OpenViking independently root-caused against this codebase -- 55 (28%) PASS, 16 (8%) PARTIAL, 42 (21%) a genuine capability gap, 84 (43%) not applicable, every verdict re-verified by a reviewer independent of whoever built the fix.
Every command below was actually run against this repo, with zero vendor API keys configured, to produce the output shown. Nothing here is simulated.
$ memtrust run --backends mempalace,mem0,zep,openviking --eval all
memtrust 0.3.4 -- run_id=mt_2026-08-04T061759Z Backends: mempalace, mem0, zep, openviking Evals: longmemeval, locomo, contradiction, resource_sync_safety, compression, ranking_quality, scale_stress, embedding_drift, crash_recovery, extraction_quality, migration_rollback, filter_injection, lock_contention, stats_accuracy, orphan_cleanup, result_consistency, temporal_kg_boundary
mempalace: SKIPPED (not configured) -- mempalace is not configured: environment variable MEMPALACE_STORAGE_PATH is not set. Skipping this backend. See docs/methodology.md for setup instructions. mem0: SKIPPED (not configured) -- mem0 is not configured: environment variable MEM0_API_KEY is not set. Skipping this backend. See docs/methodology.md for setup instructions. zep: SKIPPED (not configured) -- zep is not configured: environment variable ZEP_API_KEY is not set. Skipping this backend. See docs/methodology.md for setup instructions. openviking: SKIPPED (not configured) -- openviking is not configured: environment variable OPENVIKING_API_KEY is not set. Skipping this backend. See docs/methodology.md for setup instructions.
Cost: $0.00 (no LLM-judged evals ran -- structural evals only, or judge not configured)
Full report: memtrust-report-2026-08-03.json
That's the real, reproducible behavior of a fresh clone with no credentials: every backend reports SKIPPED, the command exits cleanly, and a valid JSON report is still written. memtrust --version now correctly prints the installed version, matching pip show memtrust-cli. Earlier releases printed 0.0.0+unknown even when properly installed, because src/memtrust/__init__.py read importlib.metadata.version("memtrust") while the installed distribution is actually named memtrust-cli -- kept in the FAQ below for the record rather than deleted, since silently erasing a bug the moment it's fixed is exactly the kind of curation this project exists to push back on in other people's benchmarks. Set the relevant environment variable for any backend you want to actually test (MEM0_API_KEY, ZEP_API_KEY, OPENVIKING_API_KEY, MEMPALACE_STORAGE_PATH) and that backend runs for real against its live API instead of being skipped.
The eval logic itself is proven offline, against the bundled synthetic fixtures and, for several adapters, the real installed vendor packages with only the network boundary mocked, by the test suite:
$ pytest --cov=memtrust --cov-report=term-missing
... (33 module rows total; the 11 most relevant to this README are shown below) Name Stmts Miss Cover
src/memtrust/adapters/base.py 290 1 99% src/memtrust/adapters/mempalace_adapter.py 265 15 94% src/memtrust/adapters/mem0_adapter.py 140 12 91% src/memtrust/adapters/mem0_direct_adapter.py 281 34 88% src/memtrust/adapters/openviking_adapter.py 178 18 90% src/memtrust/adapters/zep_graphiti_adapter.py 63 3 95% src/memtrust/adapters/zep_graphiti_selfhosted_adapter.py 165 24 85% src/memtrust/evals/contradiction.py 127 2 98% src/memtrust/evals/compression.py 86 1 99% src/memtrust/evals/temporal_kg_boundary.py 90 3 97% src/memtrust/receipt.py 118 10 92%
TOTAL 4167 265 94%
590 passed, 8 skipped in 5.92s
This is an excerpt, not the full table -- the weakest-covered module in the repo, evals/mempalace_metadata_scale.py (70%), isn't one of the 11 shown above; run the command yourself for the complete per-module breakdown.
590 passing tests across 33 source modules, 94% overall statement coverage, 98% on the contradiction-detection eval, 99% on compression/round-trip fidelity, 97% on the temporal-KG boundary eval, 85-99% across the adapter layer. The 8 skips are live-mempalace-package tests that only run with the optional mempalace-direct extra installed (pip install -e '.[dev,mempalace-direct]'). Every test mocks its HTTP or wire layer, or uses an in-memory fake backend -- none of them touch a real network, though a meaningful share of the adapter tests now import and exercise *real installed vendor classes* directly (mem0ai==2.0.12's embedder and vector-store modules, and -- gated behind the optional mempalace-direct extra -- the real mempalace.mcp_server functions), mocking only the outermost network or wire-client boundary rather than the whole library. graphiti-core is not installed in this environment, so its self-hosted adapter's tests still run against a hand-written Protocol double built to match the real package's confirmed method signatures, not the real classes -- see docs/methodology.md's adapter confidence table for exactly which claim rests on which kind of verification.
![Terminal recording of
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo