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

Builderforce Memory

โดย SeanHoggรุ่น 2026.10.43i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.SeanHogg/builderforce-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Token-saving persistent memory for AI agents: recall durable facts instead of re-reading files.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: BUILDERFORCE_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "builderforce-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@seanhogg/builderforce-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "BUILDERFORCE_MEMORY_FILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add builderforce-memory --env BUILDERFORCE_MEMORY_FILE='ใส่ค่าของคุณ' --env BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY='ใส่ค่าของคุณ' --env BUILDERFORCE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @seanhogg/builderforce-memory-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "builderforce-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@seanhogg/builderforce-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "BUILDERFORCE_MEMORY_FILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "builderforce-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@seanhogg/builderforce-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "BUILDERFORCE_MEMORY_FILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "BUILDERFORCE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • BUILDERFORCE_MEMORY_FILE env
    Absolute path to the JSON snapshot that makes memory survive restarts. Defaults to ~/.builderforce-memory/memory.json, which every MCP host on the machine shares.
  • BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY env
    Set to 1 to expose recall only (disables memory_remember and memory_forget).
  • BUILDERFORCE_API_KEY ความลับ env
    Builderforce tenant API key (bfk_*). When set, additionally exposes the token_usage and model_efficiency cost tools.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SeanHogg 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 7243 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 100% ของอีก 7243 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7243 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Builderforce Memory ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: BUILDERFORCE_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2026.10.43) เข้า registry วันนี้

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

@seanhogg/builderforce-memory-mcp

Expose @seanhogg/builderforce-memory to any MCP client. One token-saving tool core over a pluggable MemoryBackend, three transports:

TransportFactoryConsumed asUse when
In-process (Claude Agent SDK)createMemoryMcpServer(backend)the returned type:"sdk" objectthe consuming product is TS and runs @anthropic-ai/claude-agent-sdk in-process — lowest latency
stdiorunStdio(backend) / npx @seanhogg/builderforce-memory-mcp{ type:"stdio", command, args }any language / separate process; decouples the SSM+IndexedDB deps from the consumer
HTTP (Streamable)createMemoryHttpHandler(backend, { authToken }){ type:"http", url, headers }multi-tenant / networked (builderforce.ai hosting, remote agents)

Technical report & peer review. This transport is reviewed in the Evermind technical report's adversarial PEER-REVIEW.md. Note before exposing the HTTP handler publicly: the authToken check is a non-constant-time string compare (timing channel) and the handler shares one `backend` with no per-tenant isolation — a single token reads every tenant's facts. Despite the "multi-tenant" note above, real isolation (token→namespace mapping, constant-time compare, rate limiting) is not yet implemented. Tracked as EVM-3 in the Builderforce.ai Consolidated Gap Register. Resolved in v2026.6.34: the HTTP handler now uses a constant-time token compare and per-tenant namespace isolation (see the resolution addendum in PEER-REVIEW.md).

Why this saves tokens

The point of an external memory store is fetch-on-demand instead of pinning your whole memory file into every prompt. That only pays off if recall is *selective*, so the caps are enforced server-side in tools.ts:

  • memory_recall returns a ranked top-K (default 5, hard-capped), never the store.
  • Each entry's content is truncated (default 500 chars) before it hits context.
  • There is no "return everything" tool — a dump-all is more expensive than inlining.
  • memory_compact shrinks a fact the local Evermind has already ABSORBED down to a one-line pointer stub, so it stops filling context. It is lossless: a recall probe must pass first, and the original is archived (recall still returns it) — see below. It writes through the live store, which keeps memory and the on-disk snapshot in agreement.
  • Recall ranks by hybrid fusion (BM25 ⊕ optional CPU SSM embedding, RRF, MMR) and then weights by importance (×(0.5+importance)) and a 90-day half-life recency decay — createLocalMemoryStoreBackend({ ranking: false }) turns the signals off.

Tool descriptions are prescriptive ("call this *before* answering when…") because recent Claude models reach for tools more conservatively; the trigger condition in the description is what drives should-call rate. Pair this with prompt caching (keep the tool set identical across tenants so the cached prefix survives) and context editing (prune stale recalled facts) for the full win.

The seam

Everything is written against MemoryBackend:

interface MemoryBackend {

recall(query: string, topK: number): Promise ; // semantic get(key: string): Promise ; // exact recallByTag(tag: string, limit: number): Promise ; remember?(input: RememberInput): Promise ; // optional → read-only backends omit forget?(key: string): Promise ; }

Ship the local MemoryStoreBackend (IndexedDB via @seanhogg/builderforce-memory) today; drop in a networked builderforce.ai adapter later with zero changes to tools or transports.

Quick start — in-process with the Claude Agent SDK

import { query } from "@anthropic-ai/claude-agent-sdk";

import { createMemoryMcpServer, createLocalMemoryStoreBackend } from "@seanhogg/builderforce-memory-mcp";

const backend = await createLocalMemoryStoreBackend(); // IndexedDB (fake-indexeddb in Node) const memory = await createMemoryMcpServer(backend); // type:"sdk" config

for await (const msg of query({ prompt: "What language does this user prefer? Check memory first.", options: { mcpServers: { builderforce_memory: memory }, allowedTools: ["mcp__builderforce_memory__*"], // auto-approve, no prompts }, })) { if (msg.type === "result" && msg.subtype === "success") console.log(msg.result); }

The snapshot is shared — the server watches it

With persistFile set, the store lives in memory and the JSON snapshot is the source of truth across process lifetimes. Other processes edit that file too (the BuilderForce VS Code extension rewrites absorbed entries to stubs in place), so before every operation the backend stats the file and re-hydrates from disk when it changed underneath — otherwise this server, still holding the pre-edit bodies, would re-snapshot over that work on its next write. Its own writes are stamped (mtime + size + content hash) the moment they land, so the steady-state cost is one stat and there is no write-loop.

SSM-embedding recall — including on a headless host (no GPU)

With no model configured the local backend ranks recall lexically (BM25). Point it at an Evermind checkpoint and the ordering becomes the SSM embedding's cosine ranking fused with the lexical one (Reciprocal Rank Fusion — dense ⊕ sparse, so exact tokens like identifiers and error codes are still caught). Every memory_recall result names the ranker it used, so a degrade to lexical is never silent:

Ranked by: semantic recall (SSM embedding fused with lexical).

Ranked by: lexical recall (fallback - no embedding model loaded).

The stdio/HTTP servers do not need a GPU for this. EvermindLM is a pure-CPU model and EvermindLM.embed() mean-pools + L2-normalises the same hidden state the GPU HybridMambaModel.embed() does, to the same contract. Configure it with:

EnvMeaning
BUILDERFORCE_MEMORY_MODELPath to a .evermind package holding an evermind-lm.
BUILDERFORCE_MEMORY_TOKENIZERTokenizer JSON for that checkpoint. Default .tokenizer.json.
BUILDERFORCE_MEMORY_VECTORSVector-cache path. Defaults beside the memory snapshot.

Vectors are cached across process lifetimes (stamped with the model's fingerprint, so an adapted checkpoint invalidates them), because a per-session subprocess that re-embedded the whole store on its first recall would cost more than the lexical ranking it replaces.

In-process hosts pass an embedder directly — reuse an already-loaded GPU Evermind runtime rather than standing up a second model:

const backend = await createLocalMemoryStoreBackend({ runtime: ssmMemoryService.runtime });

Either way, recall quality improves automatically as that model is adapted/distilled.

Experience — what Evermind has done (opt-in)

Facts are one kind of learned item; experience is another. An *episode* is a recorded demonstration (a program and the UI steps a person took in it), a *skill* is what Train Once compiles from one (typed values become parameters, secrets never stored, irreversible clicks gated for approval), and a *run* is one execution with its audit trail. The domain lives in @seanhogg/builderforce-memory-engine; this server keeps it durable and exposes it.

Set BUILDERFORCE_MEMORY_EXPERIENCE=1 to register the tools (Synapse does). Off by default, so ordinary coding-agent installs never carry them in their tool list.

Tools
experience_infoSnapshot file, screenshot folder, model path, counts.
experience_forget_allDelete every episode, screenshot, skill and run (confirm: true). Memories and the model are untouched.
episode_save / _list / _get / _forgetDemonstrations. Screenshots go in episodes/ / and are deleted with the episode.
skill_preview / _compile / _list / _get / _forget / _schedule, skills_dueTrain Once and routines.
run_start / _step / _finish / _list / _getRuns and their audit trail (newest 500 kept).
experience_trainAdapt the private model (BUILDERFORCE_MEMORY_MODEL) on every procedure it has not learned, through the engine's one adaptation recipe. The previous model is kept as .prev. Opt-in curate: true first leaves out procedures whose runs mostly fail and near-copies (of each other, or of the 200 most recently learned), listing each one dropped; it is reconsidered next time.

Stored beside the memory snapshot as experience.json (shared across processes exactly like memory.json) plus episodes/. Never served to a token-selected tenant of the HTTP handler.

One-shot install into any MCP host (not just Claude)

# Auto-detect installed agents and register the memory server into each:

npx -y -p @seanhogg/builderforce-memory-mcp builderforce-memory-install

npx -y -p @seanhogg/builderforce-memory-mcp builderforce-memory-install --host=all npx -y -p @seanhogg/builderforce-memory-mcp builderforce-memory-install --host=cursor,windsurf

Writes the stdio server entry into each host's own config, idempotently and with .bak backups. Supported hosts: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, Cline, Gemini CLI, Codex CLI. Every agent points at one shared store (resolveMemoryFile(): ~/.builderforce-memory/memory.json, or the legacy ~/.claude/builderforce-memory/memory.json when that is where the live store is; override with --memory-file / BUILDERFORCE_MEMORY_FILE; the hook script resolves the same way), so a fact remembered in one agent is recalled in another. --readonly drops the write tools; --local= runs a checkout for development.

The same launch spec is exported for programmatic use: buildServerSpec() / installMemoryServer() (see src/install/).

Claude Code: the self-driving "memory combo"

Registering the server gives Claude Code the memory *tools*. For Claude Code the installer ALSO wires hooks so memory is self-driving instead of advisory (skip with --no-hooks):

HookBehaviour
SessionStartInject a digest of the top durable memories.
PreCompactFlush durable learnings before the window is summarised.
UserPromptSubmitContextual recall — score memories against the prompt and inject the relevant ones, so a stored fact is retrieved at the *decision point*, not only at session start.
StopAutonomous capture — if the user's last message was a durable instruction/correction and it wasn't consolidated this turn, BLOCK the stop with a directive to memory_remember. Capture flows through the MCP write path (never racing the snapshot); a stop_hook_active guard means at most one nudge per turn.

All four point at one generated, dependency-free hook script (~/.claude/builderforce-memory/bfmem-hook.mjs, four modes) plus a companion skill. Idempotent + .bak-safe. Source of truth: src/install/claude-hooks.ts (installClaudeCombo / bfmemHookSource).

Quick start — stdio (any process / language)

npx -y @seanhogg/builderforce-memory-mcp        # serves the local MemoryStore over stdio
mcpServers: {

builderforce_memory: { type: "stdio", command: "npx", args: ["-y", "@seanhogg/builderforce-memory-mcp"] }, }

Env: BUILDERFORCE_MEMORY_DB (db name), BUILDERFORCE_MEMORY_READONLY=1 (drop write tools).

Quick start — HTTP (multi-tenant)

BUILDERFORCE_MEMORY_TOKEN=secret PORT=8787 npx @seanhogg/builderforce-memory-mcp-http
mcpServers: {

builderforce_memory: { type: "http", url: "http://localhost:8787", headers: { Authorization: "Bearer secret" }, }, }

Or moun

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx