Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Lossless archive and search for AI agent sessions across clients, exposed to agents over MCP.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tenequm 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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.14.5) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust 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
"I know we discussed that before. Why can't I find that damn conversation?"
Pond makes every AI agent session you've ever run - Claude Code, Codex, any tool, any machine - searchable in one place.
Your agent history is already on your disk: thousands of sessions full of decisions, fixes, and dead ends - scattered across tools that can't search them. Pond ingests them all automatically and losslessly into storage you own (a local dir or your own S3 bucket), makes the whole corpus searchable and SQL-queryable, and hands that recall back to your agents over MCP - so "how did we fix this before?" is a query, not an archaeology dig. Sessions stop being locked to the tool that created them: any session can be restored into any supported client and continued there.
brew install tenequm/tap/pond # macOS / Linux
scoop bucket add tenequm https://github.com/tenequm/scoop-bucket # Windows scoop install tenequm/pond
Or prompt your agent: *"Please install and set up pond (see github.com/tenequm/pond)"* - the full, failure-proofed version of that prompt is in Connect your agents.
A live 12k-session corpus, then a three-month-old fix found and verified against the current code ( crisper MP4 )
Five real recall questions, one corpus, one machine - method, raw numbers, and a rerunnable script in docs/benchmarks
Status: pre-v1. Schemas, wire shapes, and config keys are subject to breaking change until v1. Full documentation lives at pond.locker; the contract is docs/spec.md.
Install, run guided setup, and ingest your local sessions:
brew install tenequm/tap/pond # macOS / Linux; Windows: Scoop or a release zip - see Install below
pond init # guided setup: storage, adapters, MCP + agent skill, optional schedule pond sync # ingest and index - every enabled adapter
pond init registers pond as an MCP server for Claude Code and installs the bundled pond skill; for Codex it prints the command to run instead - restart the client afterwards so the tools load. By hand: claude mcp add -s user pond -- pond mcp, codex mcp add pond -- pond mcp; skill: mkdir -p ~/.claude/skills/pond && pond skill > ~/.claude/skills/pond/SKILL.md (that whole line is POSIX-only - mkdir -p, &&, and > all break or corrupt in Windows PowerShell 5.1; use the PowerShell block in Connect your agents). Then ask your agent - real prompts from daily use:
check in pond how we solved this before, then apply the same fix here
where we left off yesterday - check pond, then continue
are you sure that won't break X? check in pond how we struggled with exactly this
Sessions are picked up automatically from Claude Code, the Claude desktop app (local agent mode), Codex CLI, opencode, pi-coding-agent, oh-my-pi, OpenClaw, NanoClaw, Hermes Agent, letta-code, grok-build, Antigravity CLI (agy, including its ACP server), and Devin CLI (devin). A Claude.ai data export imports with pond sync claude-ai-export --path (manual download, so not auto-discovered).
No - it's the layer underneath one. Memory tools store what they decided you'd need - facts, summaries, filed chunks; the sessions themselves are gone. Pond keeps the sessions: every message, tool call, and result, value-complete, cross-client, in storage you own, never pruned - searchable over MCP and restorable into any client. Memory is a derived view you can always rebuild from an archive; an archive can never be rebuilt from memories.
Three kinds of tool get called "memory". Side by side:
| pond | Session search (ctx, deja-vu, cass) | Memory layers (Mem0, Letta) | |
|---|---|---|---|
| History from before install | yes | yes | no |
| What is kept | the whole session | a search index ¹ | extracted facts |
| Where it lives | local dir or S3 bucket | local index | the tool's database |
| After the harness deletes the file | still there | gone at next refresh ¹ | only the extract |
| Several machines | one shared bucket | pulled into one machine ² | shared server or cloud |
| Agent access | CLI, MCP, HTTP, SQL | CLI, MCP ³ | HTTP, SDK, MCP |
¹ cass also mirrors the raw files, so they outlive the source. ² deja-vu copies records between machines over ssh; cass pulls other hosts' session files over ssh/rsync into its local index; ctx is single-machine. ³ cass has no MCP server.
Pick session search for fast local recall. Pick a memory layer when the agent should carry distilled facts, not the record. Pick pond when you want the sessions themselves, in storage you own, from every machine you run.
Full comparison, with receipts per tool: pond.locker/compare. Every cell is a claim about a specific version of someone else's project. If one has gone stale, open an issue and it gets fixed the same day.
Every agentic CLI ships its own session format and its own search surface. Switching tools means losing history. Replaying a Claude Code session in another provider's tooling means re-translating the wire shape by hand. Hosted multi-tenant deployments rebuild the same storage layer from scratch.
Pond is the storage and retrieval layer that sits underneath. Every adapter is a bidirectional codec between a client format and one canonical schema, so any session can be restored by any adapter - it need not return to the client that produced it. Storage, search (BM25 full-text by default, with optional semantic search, one arm per query), and provider-agnostic replay all sit on a single Lance-on-object-storage foundation.
The v1 surface includes: full CLI, HTTP+JSON and MCP transports, search over three Lance datasets, opt-in intfloat/multilingual-e5-small embeddings at FP16 weights (Metal on macOS, CUDA opt-in, CPU fallback), and local-FS / S3 / GCS / Azure backends through Lance's object_store integration.
Linux, macOS, and Windows are supported.
macOS and Linux:
brew install tenequm/tap/pond # Homebrew
nix profile add github:tenequm/pond#pond # Nix
Windows (Scoop, the primary channel - it also ships pondw.exe, the windowless launcher that scheduled sync runs through):
scoop bucket add tenequm https://github.com/tenequm/scoop-bucket
scoop install tenequm/pond
Buckets are git clones, so the first line needs git on PATH - if it fails with "Git is required for buckets", run scoop install git and retry.
No Scoop yet? Bootstrap it first, from a normal (non-admin) PowerShell (its installer refuses an elevated shell):
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope CurrentUser -Force
irm get.scoop.sh | iex
Then open a new terminal - PATH changes reach only processes started after the install. See the Windows notes for Defender, long paths, scheduling, and WSL.
No package manager (any platform): every release attaches prebuilt binaries (pond-x86_64-pc-windows-msvc.zip on Windows, ~223 MB unpacked) - unpack one and add its directory to PATH (on Windows: Settings > System > About > Advanced system settings > Environment Variables, under your user variables), nothing else to install.
Via cargo (any platform, needs the Rust toolchain):
cargo binstall pond-db # downloads the prebuilt binary (needs cargo-binstall)
cargo install pond-db # builds from crates.io (installs the pond command)
Both install pond.exe only, so scheduled sync on Windows - which runs through pondw.exe - wants the Scoop or zip install instead (or --features windows-launcher on a source build). cargo install also needs the protoc and NASM prerequisites below.
Build from source:
git clone https://github.com/tenequm/pond.git
cd pond cargo install --path packages/pond
On Windows that clone needs git config --global core.longpaths true first (test-fixture paths exceed 260 characters), and the build needs an explicit --target x86_64-pc-windows-msvc - without it cargo applies the repo's +crt-static flag to build scripts and proc-macros too, which then fail to load.
For CUDA acceleration on Linux:
cargo install --path packages/pond --features cuda
On macOS the Metal backend is selected automatically; on other systems the CPU fallback runs without extra features. Building from source on Windows additionally needs protoc (winget install Google.Protobuf) and NASM (winget install NASM.NASM, then add C:\Program Files\NASM to PATH yourself - its installer doesn't) on PATH.
If any install path fails, the Troubleshooting guide covers the common stalls.
Set up storage, adapters, MCP registration, and an optional sync schedule in one pass (idempotent - re-run it any time to repair or update):
pond init
Then import sessions from local adapters, update indexes, and search:
pond sync
pond search "how did we wire up the OCC retry loop"
pond serve # HTTP on 127.0.0.1:9797
pond serve --transport stdio # MCP over stdio pond mcp # alias for stdio MCP
Fetch a single session or message, or move a whole corpus:
pond get-session <id>
pond get-message pond copy --from local --to snapshot.pond pond copy --from snapshot.pond --to local
Ask structured questions with read-only SQL (the same surface as the pond_sql MCP tool):
pond sql "SELECT project, count(*) FROM messages GROUP BY project ORDER BY 2 DESC"
Run maintenance on demand (sync folds indexes on every run):
pond optimize --only embed # only when [embeddings].enabled = true
pond optimize --only index
Keep pond current automatically (launchd on macOS, systemd user timers or cron on Linux, Task Scheduler on Windows - there, run it from a normal shell, not an elevated one, or the task ends up owned by Administrators):
pond schedule start # every 5m by default (--every 15m|1h|6h|1d)
pond schedule status pond schedule logs
pond status prints a per-table storage
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo