Alaya MCP

Name: Alaya MCP
Author: SecurityRonin

โดย SecurityRoninรุ่น 0.4.7i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.SecurityRonin/alaya-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local memory engine for AI agents with knowledge graphs, forgetting, and semantic recall

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: ALAYA_LLM_API_KEY, ALAYA_LLM_API_URL, ALAYA_LLM_MODEL, ALAYA_DB

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "alaya": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "alaya-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALAYA_LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add alaya --env ALAYA_LLM_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env ALAYA_LLM_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env ALAYA_LLM_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env ALAYA_DB='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y alaya-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "alaya": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "alaya-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALAYA_LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "alaya": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "alaya-mcp"
      ],
      "env": {
        "ALAYA_LLM_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "ALAYA_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

ALAYA_LLM_API_KEY ความลับ env
API key for auto-consolidation (enables LLM-powered knowledge extraction)
ALAYA_LLM_API_URL env
OpenAI-compatible chat completions endpoint
ALAYA_LLM_MODEL env
Model name (e.g. gpt-4o-mini, haiku, gemini-flash)
ALAYA_DB env
Path to SQLite database

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 SecurityRonin 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 7275 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 7% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7275 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Alaya MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ALAYA_LLM_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.7) เข้า registry 7 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 เมื่อวาน

ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 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

alaya-mcp

The only memory engine with neuroscience-grounded memory dynamics — Bjork dual-strength forgetting, retrieval-induced suppression, and Hebbian co-activation — in a zero-dependency embeddable Rust library.

Stores conversation episodes, consolidates knowledge through a cognitive lifecycle, and builds a personal knowledge graph — all in a local SQLite database.

Install

Claude Code

Add to ~/.claude/claude_code_config.json:

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

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop MCP config:

"mcpServers": { "alaya": { "command": "npx", "args": ["-y", "alaya-mcp"], "env": { "ALAYA_LLM_API_KEY": "sk-...", "ALAYA_LLM_API_URL": "https://api.openai.com/v1/chat/completions", "ALAYA_LLM_MODEL": "gpt-4o-mini" } } } }

The ALAYA_LLM_* env vars are optional — they enable automatic knowledge extraction. Without them, the agent extracts knowledge from its own context.

MCP Tools

Tool	Description
`remember`	Store a conversation episode
`recall`	Semantic search across memories
`status`	Memory system health and stats
`knowledge`	Browse extracted knowledge
`learn`	Store pre-extracted facts and relationships
`categories`	View emergent category taxonomy
`preferences`	Track crystallized user preferences
`neighbors`	Explore the knowledge graph
`lifecycle`	Trigger maintenance (strengthen, transform, forget)
`configure`	Set embedding provider and other options

How It Works

Remember — store conversation episodes as they happen
Consolidate — extract facts, relationships, and concepts from episodes
Strengthen — co-retrieved memories strengthen their connections (Hebbian LTP); retrieving memory A actively suppresses competing memories B and C (retrieval-induced forgetting)
Categorize — emergent categories form automatically from your knowledge
Forget — Bjork dual-strength decay separates storage strength (how well-encoded) from retrieval strength (how easily found); weak memories fade, strong ones persist
Crystallize — implicit preferences emerge from accumulated impressions (vasana), no LLM required

All data stays on your machine in ~/.alaya/memory.db.

Why Alaya

Problem	File-based memory	Alaya
Token waste	Full-context injection (~35K tokens/msg)	Ranked retrieval — only top-k relevant memories
No structure	Everything in one file	Three typed stores: episodes, knowledge, preferences
No forgetting	Files grow until manually curated	Bjork dual-strength decay + retrieval-induced forgetting
No associations	Flat files, no links	Hebbian co-retrieval graph (LTP/LTD)
Brittle preferences	Agent-authored summary, drifts	Implicit preferences emerge from impressions (vasana)
LLM required	Can't function without one	Graceful degradation: no embeddings → BM25-only

License

MIT

Alaya MCP

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Context7

Codebase Memory

Exa

README จากผู้ทำ

alaya-mcp

Install

Claude Code

Claude Desktop

MCP Tools

How It Works

Why Alaya

Links

License