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

Compendio MCP

โดย RuloGBรุ่น 1.7.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.RuloGB/compendio-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Indexes your project's markdown docs and serves them to any agent via local hybrid search.

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": {
    "compendio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add compendio -- npx -y compendio-mcp serve

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "compendio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "serve"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "compendio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "compendio-mcp",
        "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 RuloGB 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 7254 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 44% ของอีก 7254 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7254 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Compendio MCP 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 (1.7.2) เข้า registry 2 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 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

Your project's documentation, served to any agent in the fewest possible tokens.

A local RAG retrieval layer exposed as an MCP server. Your agent stops grepping and dumping whole files — it reaches the right paragraph instead.

What it does • Requirements • Quick Start • Configuration • MCP Tools • CLI • How it works • Incremental sync • Multilingual • Full docs


The problem

Your agent doesn't know your documentation. So it does what it can: grep, then cat a 400-line file to answer a question that lived in one paragraph. Three files later the context window is full of noise and the answer is still a guess.

Attaching the whole docs/ folder doesn't fix it — it just moves the waste earlier. Neither does keyword search: nobody writes questions using the exact words the document uses.

Same question, same model, and both answers are correct — the difference is what it cost to get there.

6 tool calls • 29s • 32,301 tokens → 2 tool calls • 12s • 17,684 tokens .

Figures read from OpenCode's own elapsed label and cost tooltip, on an 81-document corpus.

What Compendio does

Compendio indexes your markdown documentation and gives any AI agent three tools to find and read exactly what it needs.

  • 🔍 Hybrid retrieval, not grep — keyword search finds the exact term, semantic search finds the paraphrase. Compendio runs both and merges the results.
  • ✂️ Token-frugal by design — orient for ~10 tokens per document, search for a handful of fragments, read a single section. Never the whole corpus.
  • 🔒 100% local — one SQLite file, embeddings on CPU, zero network calls at query time. No API keys, no Docker, no services, nothing leaves your machine.
  • ♻️ Stays current — a running server picks up your documentation edits on its own. No watcher process, no manual rebuild loop.
  • 🗣️ Multilingual — index documentation in any language. The embeddings model is multilingual and search is diacritic-insensitive. See Multilingual.
  • 🧩 Zero configuration — works on *any* folder of .md files. No required frontmatter, no config file. An optional documentation convention is there if your team already has a taxonomy to enforce.

Requirements

  • Node.js ≥ 22.12.
  • Nothing else.

Quick start

1. Install it.

npm install -g compendio-mcp

To update an existing installation:

compendio update

2. Register it as an MCP server in your client:

compendio install-mcp <agent>

Supported agents: claude, claude-desktop, cursor, vscode, opencode, codex, zed.

For manual installation or agents not supported by this command (Windsurf, Cline, Gemini CLI), see Manual Installation.

3. Build the index once, from the project root:

compendio index

That's it. With no config file, Compendio auto-discovers top-level folders that contain Markdown files — no hidden docs/ default needed. Add .compendio/ to your .gitignore.

Why this step exists. The server also indexes on startup, so strictly speaking you could skip it — but the first run downloads and caches the embeddings model (tens of MB), and whoever triggers it waits. Running it here pays that cost in your terminal, with a progress bar, instead of inside your agent's first tool call. From then on everything is offline, and the index keeps itself up to date (below).

Windows note. Some MCP clients can't spawn the compendio.cmd shim directly. If the server fails to start with ENOENT, use "command": "npx" with "args": ["compendio-mcp", "serve"].

Configuration

Entirely optional — Compendio works with no config file at all. Create compendio.config.json at your project root only to override what you need:

{

"docsDir": ["docs"], "exclude": ["INDEX.md"], "db": ".compendio/compendio.db", "embeddings": { "provider": "local", "model": "Xenova/multilingual-e5-small" }, "chunk": { "minTokens": 100, "maxTokens": 480 }, "search": { "k": 5 }, "sync": { "throttleMs": 30000 }, "convention": { "mode": "loose", "excludedStatuses": [], "frontmatterFields": { "type": "type", "module": "module", "status": "status" } } }

KeyWhat it's for
docsDirOne or more explicit documentation roots, relative to the project root. Always an array — there is no single-string form. Omit it or set [] to use discovery mode
excludeEntries to skip when indexing: an exact path, a bare filename (matched anywhere), or a directory prefix (e.g. "adr/superseded" skips everything under it)
dbWhere the SQLite index file is written
search.kDefault number of fragments returned per search
chunkFragment size bounds, in tokens
sync.throttleMsMinimum time between automatic sync passes, in ms (30000 = 30 s). A floor, not a timer — gates only serve's automatic triggers, not a manually-run compendio sync — see Incremental sync
conventionOptional documentation taxonomy — see below

Declaring only part of the convention block merges with the defaults field by field; it never wipes the siblings you didn't mention. frontmatterFields maps type/module/status onto non-standard frontmatter keys (e.g. { "status": "estado" } reads a Spanish document's estado: field as status).

Every numeric key (search.k, chunk.minTokens, chunk.maxTokens, sync.throttleMs) is honored only when it is a finite number greater than 0 — search.k must additionally be a whole number. Anything else, including a quoted number like "480", falls back to the default exactly as an absent key would, and the fallback is reported: on stderr for every CLI command, and in docs_overview's response for an MCP client. An unrecognized key under embeddings, chunk or convention.frontmatterFields (a typo such as maxtokens) is reported the same way. A config with nothing wrong reports nothing.

Multiple documentation roots

Declare more than one root to index several folders — adr/, rfcs/, a spec directory — as one searchable corpus:

{ "docsDir": ["docs", "openspec"], "exclude": ["INDEX.md", "openspec/changes/archive"] }

Every document path is prefixed with its root's alias — the directory's own name, so docs/x.md and openspec/specs/y.md both read as the real project-relative path. This holds with a single explicit root and with discovered roots too: openspec/specs/y.md, not specs/y.md. search_docs, docs_overview, read_doc and the generated INDEX.md all use this prefixed shape; passing a path back to read_doc exactly as returned always resolves.

Declared roots may not collide: two roots resolving to the same directory, one nested inside another (in either declaration order), or two roots sharing the same directory name (and therefore the same alias) are all rejected before anything is indexed. A root that is declared but cannot be read (a typo, or a folder only some checkouts have) is reported and skipped — the run continues on the remaining roots, and only throws if every declared root fails. Removing a root from docsDir deletes its documents on the next sync pass, same as deleting the files themselves would.

In discovery mode, Compendio rescans top-level folders on every index, sync, and serve sync pass, selects those with .md files anywhere below them, skips symlinked content and generated/internal folders such as .git, .compendio, node_modules, dist, build, and coverage, and writes INDEX.md at the project root. Discovery fails closed: malformed top-level config JSON, unreadable candidate trees, traversal/read failures, or a previously indexed discovered root that disappears or becomes a symlink/junction before sync abort before mutating the index. A previously indexed root that is still a readable directory is still traversed even after its last Markdown file is deleted, so legitimate deletions are reconciled normally. The symlink checks use lstat/realpath at scan/traversal time, but they are not a kernel-level sandbox; a filesystem race between check and read remains out of scope. --dir (below) is explicit mode: it replaces the whole declared/discovered root set with that one directory and writes INDEX.md inside it.

Works with your SDD framework

Spec-driven development frameworks keep their planning artifacts in Markdown, which is exactly what Compendio indexes. Point docsDir at the folders your framework writes to:

FrameworkConfigIndexes
Spec Kit{ "docsDir": ["specs", ".specify"] }Feature specs, plans and tasks under specs/NNN-feature/, plus the constitution at .specify/memory/constitution.md
OpenSpec{ "docsDir": ["openspec"] }openspec/project.md, capability specs and in-flight changes
Kiro{ "docsDir": [".kiro"] }requirements.md/design.md/tasks.md per feature under .kiro/specs/, plus .kiro/steering/
BMAD{ "docsDir": ["docs"] }PRD, architecture, sharded epics and stories
Framework + your own docs{ "docsDir": ["docs", "openspec"] }Both, as one searchable corpus

Hidden directories such as .specify/ and .kiro/ are indexed normally, both as declared roots and in discovery mode — dot-prefixed *entries inside* a root are what gets skipped, not the root itself. So with no config file at all, a Spec Kit or Kiro project already indexes.

Three things worth knowing before you copy a line:

  • A root's alias is its directory name, not the path you declared. .kiro/specs is aliased specs, so its documents come back as specs/auth/design.md. That also means it collides with a top-level specs/ root and

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx