Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Let a planning agent hand bounded language work to a local Ollama model.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
SEZZLEE_LLM_MODEL, SEZZLEE_LLM_BASE_URL, SEZZLEE_LLM_NUM_CTX, SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS, SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE, SEZZLEE_LLM_ROOT, SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIRต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add llm --env SEZZLEE_LLM_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_NUM_CTX='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' --env SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @sezzlee/llm-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"llm": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"llm": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sezzlee/llm-mcp"
],
"env": {
"SEZZLEE_LLM_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_NUM_CTX": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
SEZZLEE_LLM_BASE_URL envSEZZLEE_LLM_NUM_CTX envSEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS envSEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE envSEZZLEE_LLM_ROOT envSEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sezzlee 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SEZZLEE_LLM_MODEL
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
MCP server that lets a planning agent (Codex, Claude Code, Cursor) hand off bounded language work to a local model. It builds on @sezzlee/mcp-core and names no other @sezzlee/* package.
{
"mcpServers": { "local": { "command": "npx", "args": ["-y", "@sezzlee/llm-mcp"], "env": { "SEZZLEE_LLM_BASE_URL": "http://127.0.0.1:11434", "SEZZLEE_LLM_MODEL": "qwen3:8b" } } } }
In Codex, the same block goes under mcp_servers.local. If it runs with approval_policy = "never", default_tools_approval_mode = "auto" is also required, or Codex refuses the call.
Three tools. Two are read-only; local_map only adds new files to the server's own output directory.
| Tool | What it does | Key arguments |
|---|---|---|
local_task | Runs one bounded language task on the local model: classify, extract, summarize, transform, or free. The server reads any file arguments itself — their contents never enter the calling agent's context. With jsonSchema the answer is JSON matching that schema (returned as result); otherwise it is text (returned as answer). summarize and extract split an oversized input into chunks and read all of it (up to 32 chunks, 1 MiB total); every other kind refuses an oversized input as input_too_large. Nothing is ever silently truncated. | kind, instruction, text?, files? (up to 8, paths relative to the working directory), jsonSchema? |
local_map | Labels every row of a CSV file with one of the given labels. The agent never sees the rows: it passes a path, and the server writes a new file (the original columns plus one label column) under the output directory, returning that file's path, the per-label counts, and up to 4 sample rows per label. Up to 2,000 rows. | file, instruction, labels (2–50), labelColumn? (defaults to label) |
local_status | Reports whether the local model is reachable and loaded, its context window, one call's input budget, and how many calls are queued. Call it when unsure the local model is available before delegating to it. | none |
SEZZLEE_LLM_MODEL=qwen3:8b
SEZZLEE_LLM_ROOT=. # default: the working directory SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR=.llm-mcp/out # default; relative to root, must stay inside it SEZZLEE_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434 # default SEZZLEE_LLM_NUM_CTX=16384 # default; at least 4096 SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE=30m # default SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS=300000 # default; one request
npx -y @sezzlee/llm-mcp
| Variable | Default | Meaning |
|---|---|---|
SEZZLEE_LLM_MODEL | none — required | The Ollama model name. There is no built-in default; it must be set explicitly (see Model choice). |
SEZZLEE_LLM_ROOT | working directory | Workspace root. Every file argument a tool accepts is resolved against it. |
SEZZLEE_LLM_OUTPUT_DIR | .llm-mcp/out | Where local_map writes its output. Relative to the root, and must stay inside it. |
SEZZLEE_LLM_BASE_URL | http://127.0.0.1:11434 | Base URL of the Ollama host. |
SEZZLEE_LLM_NUM_CTX | 16384 | Context window in tokens. Must be an integer of at least 4096. |
SEZZLEE_LLM_KEEP_ALIVE | 30m | Value forwarded to Ollama's keep_alive. |
SEZZLEE_LLM_TIMEOUT_MS | 300000 | Timeout for a single request to the model. |
Only the model name is required. Parsing is fatal, reaching the host is not: the server still starts and answers tools/list with the host down, and local_status reports reachable: false. The model is warmed up right after the server starts serving.
Set SEZZLEE_LLM_NUM_CTX to what the GPU actually delivers. Ollama does not refuse an oversized input — it silently drops the head — and the input budget is derived from this value.
| Limit | Value | Why |
|---|---|---|
| Input budget | 45% of the context window | Ollama silently drops the head of an oversized prompt instead of refusing it, so the server refuses first. |
| Output budget | 40% of the context window | Caps a runaway completion; without an id-bearing schema the model was measured looping into 12,600 tokens of garbage. |
| Chars-per-token estimate | ~1.8 | Measured on Turkish text; English runs closer to 4 characters per token, so the estimate errs toward refusing rather than truncating. |
local_task files | up to 8 | Per-call file argument cap. |
local_task long input (summarize/extract) | up to 32 chunks, 1 MiB total | Other kinds refuse an over-budget input outright as input_too_large. |
| Chunk merge rounds | up to 3 | A merge that still does not fit after 3 rounds fails as input_too_large. |
local_map rows | up to 2,000 | Labelling was measured at ~270 ms per row — about nine minutes for 2,000 rows, inside the 900 s tool timeout Codex allows. |
local_map file size | up to 8 MiB | Refused up front rather than timed out halfway with nothing written. |
src splits into platform/ (the mcp-core and Node boundary), backend/ (the model host), and tools/ (the MCP surface). tools/ sees the host only through backend/port.ts; the concrete backend is wired in cli.ts.fetch. That global and the node:http/net/tls family are lint-banned everywhere else.realpath are checked separately, so a symlink pointing outside the workspace is refused too. readText accepts only a WorkspacePath-branded path that has passed both checks. In error envelopes, the workspace's absolute path appears as ..num_ctx × 0.45 never reaches the host; an input that could not fit under any circumstances is refused before it is even read. The answer is capped at num_ctx × 0.4.createOutput: it re-checks the output directory's realpath, the server itself picks the file name, lowers it to a safe alphabet and fixes the extension to .csv, and opens it wx — so it never overwrites an existing file or a symlink, and nothing is ever deleted (mcp-core).input_too_large.createSerialBackend queues requests: the GPU does not run them in parallel, while Codex fires calls concurrently. probe bypasses the queue.The measurements below are what the rules above are built on.
Four ways of getting Codex to a local model were tried; only the MCP server worked.
| Approach | Result |
|---|
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo