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

SeekLink

โดย simonsysunรุ่น 0.7.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.simonsysun/seeklink

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local read-only semantic search for Markdown vaults through MCP.

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "seeklink": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "seeklink",
        "mcp",
        "--vault",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add seeklink -- uvx seeklink mcp --vault 'ใส่ค่าของคุณ'

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "seeklink": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "seeklink",
        "mcp",
        "--vault",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "seeklink": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "seeklink",
        "mcp",
        "--vault",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub simonsysun 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 7231 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 11% ของอีก 7231 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7231 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

SeekLink 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 (0.7.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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 3 วันที่ผ่านมา
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 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

SeekLink

English · 中文

Status: paused. SeekLink is no longer actively maintained. For an

actively-developed local Markdown search engine in the same space — local

hybrid keyword + vector search, line-anchored results, CLI + MCP, multilingual —

we recommend qmd.

SeekLink is a local semantic search CLI and optional read-only MCP stdio server for Markdown vaults. It indexes a folder of .md files, searches with hybrid keyword + vector retrieval, and returns line-anchored results that humans and agents can read with simple shell commands.

It is built for personal knowledge bases, Obsidian-compatible vaults, bilingual English/Chinese notes, and local agent workflows. MCP clients such as Claude Code, Cursor, and VS Code can call the same read-only search/get/status/doctor surface through seeklink[mcp]. It is also a useful search layer for Markdown wiki patterns such as Andrej Karpathy's llm-wiki: an agent can search existing pages, read precise line windows, then update the wiki without sending the vault to a hosted service.

Everything runs locally. No API key. No cloud search service. No Obsidian plugin required.

Install

uv tool install seeklink

or

pip install seeklink

For Apple Silicon reranking support, install the optional MLX extra:

uv tool install "seeklink[mlx]"

or

pip install "seeklink[mlx]"

For Model Context Protocol (MCP) clients such as Claude Code, Cursor, or VS Code, install the optional MCP extra:

uv tool install "seeklink[mcp]"

or

pip install "seeklink[mcp]"

SeekLink requires Python's sqlite3 module to be linked against SQLite 3.45 or newer with FTS5 enabled. seeklink status --vault PATH checks this and prints a clear error if the runtime SQLite is too old.

Quick Start

# 1. Build the index first.

seeklink index --vault /path/to/vault

2. Search it.

seeklink search "machine learning" --vault /path/to/vault

Daily use is simpler if you set a default vault:

export SEEKLINK_VAULT=/path/to/vault

seeklink index seeklink search "agent memory systems" seeklink get notes/agent-memory-patterns.md:1 -C 20

seeklink search and single-file seeklink index path/to/file.md use a resident daemon when --vault is not passed. The daemon keeps the embedder and optional reranker warm in memory; on macOS this appears as a local Python process. It is local-only, uses a Unix socket, and does not open a network port or call a cloud service. By default it exits after 15 minutes of inactivity. Full-vault seeklink index runs in-process so progress stays on stderr and the final Done: summary stays on stdout. seeklink status and seeklink get always stay cold-start: status only reads SQLite metadata, and get reads the file directly from disk. Use --no-daemon, SEEKLINK_NO_DAEMON=1, or an explicit --vault PATH when a script needs a one-shot cold-start path.

MCP users follow the same first step: build the index with seeklink index --vault PATH before registering the MCP server.

Output

Text search output is stable:

  SCORE  PATH[:LINE]  TITLE
  • PATH is relative to the vault root.
  • LINE is 1-indexed and points to the best matching chunk in the current file.
  • Exit code is 0 for success, including no results; 1 for runtime vault/config/file errors detected by SeekLink; and 2 for command-line usage errors from argument parsing.
  • Scores are useful for sorting within one query. Do not compare scores across reranker-enabled and reranker-disabled runs.

Use JSON when an agent needs structured output:

seeklink search "agent memory systems" --vault PATH --json

seeklink status --vault PATH --json seeklink doctor --vault PATH --json seeklink daemon status --json

Common Commands

Search
seeklink search "query" --vault PATH [options]

Options:

--top-k N          Number of results. Default: 10.

--json Emit one machine-readable JSON object. --tags TAG [TAG] Filter by tags. AND semantics. --folder PREFIX Filter by vault-relative folder prefix. --rerank-k N|auto Rerank candidate budget. Default: auto. --no-rerank Skip cross-encoder reranking for this query. --no-daemon Force an in-process search instead of using the daemon. --title-weight F Override title/alias/heading channel weight. Default: 1.5.

Get

Read a precise file window without using the database or daemon:

seeklink get notes/spaced-repetition.md

seeklink get notes/spaced-repetition.md:12 seeklink get notes/spaced-repetition.md:12 -l 40 seeklink get notes/spaced-repetition.md:12 -C 20

-l/--lines prints lines starting at LINE. -C/--context prints lines before and after LINE, grep-style. Path escapes such as ../.. are rejected.

Status
seeklink status --vault PATH

seeklink status --vault PATH --json

Status reports index counts, model names, index-configuration compatibility, SQLite WAL status, and freshness warnings. It does not load the embedding or reranking models.

Doctor
seeklink doctor --vault PATH

seeklink doctor --vault PATH --json

Doctor checks Python, SQLite, the local database, index compatibility, daemon state, and optional MLX availability. It does not download or load models, but may initialize the local SeekLink database/schema if missing.

MCP

The optional Model Context Protocol (MCP) adapter lets agent clients discover and call SeekLink's read-only tools directly. The CLI keeps working independently; MCP is another surface for the same retrieval path, not a replacement.

seeklink mcp --vault PATH

Install it with seeklink[mcp]. Build the index with the CLI first: seeklink index --vault PATH. The MCP adapter is read-only and exposes four tools: search, get, status, and doctor. It does not expose index, write notes, use HTTP/OAuth, or route through the Unix-socket daemon. Run one MCP server per vault. search keeps its text summary compact with paths and line anchors; result previews stay in structured content for agents that need them. status and doctor may initialize or migrate the local SeekLink schema when an existing .seeklink/seeklink.db needs it, but they do not index or modify Markdown notes. If your MCP client does not inherit your shell PATH, use the absolute path from which seeklink in the examples below.

Claude Code:

claude mcp add --transport stdio --scope project seeklink \

-- seeklink mcp --vault /ABS/PATH/TO/VAULT

Cursor .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "seeklink": { "type": "stdio", "command": "seeklink", "args": ["mcp", "--vault", "/ABS/PATH/TO/VAULT"] } } }

VS Code .vscode/mcp.json:

{

"servers": { "seeklink": { "type": "stdio", "command": "seeklink", "args": ["mcp", "--vault", "/ABS/PATH/TO/VAULT"] } } }

Index
seeklink index --vault PATH

seeklink index path/to/file.md --vault PATH

Full-vault indexing skips unchanged files by content hash unless the stored index was built with a different embedder, vector dimension, or chunker configuration, in which case SeekLink rebuilds the derived index contents. Single-file indexing updates one Markdown file only when the existing index configuration is compatible.

Daemon
seeklink daemon status

seeklink daemon stop seeklink daemon restart seeklink daemon pid seeklink daemon run --vault PATH

You normally do not need to start the daemon manually. search and single-file index auto-spawn and auto-restart it when appropriate, then it exits after SEEKLINK_DAEMON_IDLE_TIMEOUT seconds of inactivity. The default is 900 seconds (15 minutes); set it to 0, off, false, or no to keep the daemon warm until stopped.

Full-vault index still runs in-process for progress output. Passing --vault to search or single-file index forces a one-shot cold-start path because the daemon is bound to one vault at startup. --no-daemon and SEEKLINK_NO_DAEMON=1 also force the same cold-start path. Use seeklink daemon status to inspect the warm process and seeklink daemon stop to release its memory immediately.

How Search Works

SeekLink fuses four channels with Reciprocal Rank Fusion:

ChannelPurpose
BM25 / FTS5Exact words, code terms, acronyms, CJK lexical matches
Vector searchSemantic matches across different wording
Title / aliases / headingsExact note and section lookup
Wikilink indegreeSmall graph-quality prior from existing [[links]]

The default embedder is jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh through fastembed. CJK full-text search uses a jieba FTS5 tokenizer when the local Python/SQLite build can safely register it; otherwise SeekLink falls back to SQLite's built-in trigram tokenizer instead of crashing.

The default vector dimension is 768. Advanced custom-embedder experiments can set SEEKLINK_EMBEDDING_DIM, but it must match the embedder output and requires a full seeklink index rebuild.

On Apple Silicon, SeekLink can rerank candidates with mlx-community/Qwen3-Reranker-0.6B-mxfp8 when installed with seeklink[mlx]. Reranking is local and optional; if MLX is unavailable, SeekLink falls back to first-stage hybrid RRF ranking. Use --no-rerank for one query or set SEEKLINK_RERANKER_MODEL="" to disable it globally.

Frontmatter

Markdown frontmatter is optional. When present, SeekLink uses it for tags and aliases:

---

tags: [ai, memory] aliases: [LLM memory, agent memory]


  • tags support filtered search: seeklink search "memory" --tags ai
  • aliases are indexed for search and used when resolving wikilinks

Storage

SeekLink writes one SQLite database inside the vault:

/path/to/vault/.seeklink/seeklink.db

The database contains source metadata, chunks, FTS5 tables, sqlite-vec vectors, and a wikilink graph. Delete .seeklink/ and run seeklink index to rebuild.

Supported

AreaStatus
Python3.11, 3.12, 3.13, 3.14
SQLitePython sqlite3 linked against SQLite 3.45+ with FTS5
OSmacOS and Linux
WindowsNot supported as a first-class path
File formatMarkdown .md
Vault stylePlain folder or Obsidian-compatible vault
CJKNative path via jieba, with trigram fallback on static SQLite builds
RerankerOptional seeklink[mlx] extra on Apple Silicon; disabled elsewhere
DaemonSingle vault per machine
MCPOptional seeklink[mcp] stdio adapter, one server per vault

Not For

  • Hosted or synced multi-user search.
  • Non-Markdown sources without conversion.
  • A GUI or Obsidian plugin.
  • Sub-millisecond search over millions of notes.
  • Cloud embedding or reranking APIs.

Agent Notes

Agents can use SeekLink through ordinary subprocess calls:

seeklink status --vault PATH

seeklink index --vault PATH seeklink search "query" --vault PATH --json seeklink get PATH:LINE -C 20 --vault PATH

MCP clients can use the optional read-only adapter:

seeklink mcp --vault PATH

To make an agent choose SeekLink for a Markdown vault, add this to the project's AGENTS.md, CLAUDE.md, or editor rules:

When you need to search or inspect this Markdown vault, use 

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx