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

Myco Brain

โดย thegoodguyslaรุ่น 1.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.thegoodguysla/myco-brain

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Shared, source-backed memory for AI agents on your own Postgres, with an optional document engine.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

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": {
    "myco-brain": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mycobrain/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add myco-brain -- npx -y @mycobrain/mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "myco-brain": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mycobrain/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "myco-brain": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mycobrain/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub thegoodguysla 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 เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 58% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Myco Brain 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 (1.3.0) เข้า registry 23 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

โดย BuilderIOกำลังโต★ 7.6Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

Excel MCP Server

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

โดย haris-musaใช้กันมาก↓ 49.6K/สัปดาห์★ 4.3Kอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

โดย sbroenneกำลังโต↓ 4.3K/สัปดาห์★ 847อัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Shared memory for your AI agents, on your own Postgres. Every fact keeps its source, a change supersedes the old fact instead of overwriting it, and each client's facts stay inside that client's boundary.

Memory for your agents in two commands

npm install -g @mycobrain/mcp-server

mycobrain-setup memory

You need Node.js 20 or later. Setup asks a few questions, shows each file it is about to change, and waits for a yes. It backs up every file it edits, writes no secret into any of them, and finishes by writing one fact and reading it back. mycobrain-setup memory --uninstall removes what it added.

  • Where the memory lives. A local Postgres with pgvector: setup finds one on your machine or starts one in Docker. Or give it any Postgres connection string (Supabase, Neon, RDS, self-hosted) by reference, so the string never lands in your shell history.
  • Starter templates. Agency, design studio, architecture or landscape firm, solo consultant, or custom, a short interview that writes a template for your own business. A template sets how clients are split into houses, the kinds of entities, and what is worth remembering.
  • Automatic in Claude Code and Codex. Hooks recall the relevant facts at session start and before every prompt. A background worker reads each finished session and files the durable facts it finds.
  • Over MCP in Cursor, Windsurf and Claude Desktop. These have no hooks, so they get an MCP server with two tools, brain_memory_context and brain_memory_write, and instructions that tell the agent to recall before it acts and to record what it learns.
  • Facts with a source, never overwritten. Every fact records where it came from. A changed fact supersedes the old one, and mycobrain-memory history shows both and the reason.
  • Client boundaries, enforced in the database. Houses keep clients apart, and only you create them. mycobrain-memory binding add --house gives a contractor's agent one client and nothing else. Each tool gets its own credential, so you can see which tool wrote a fact and revoke one tool without touching the others.
  • No API keys. The worker reads sessions with your own Claude or Codex subscription, through the claude or codex CLI you are already signed in to. Embeddings run locally with Ollama if you have it. Without Ollama, recall matches the words of your prompt, which works well for names, places and numbers.
  • Dream, off by default. Turn it on and it proposes merges of duplicate facts, per-client dossiers and cross-client patterns. Nothing changes until you approve a proposal with mycobrain-memory review approve.

Check it at any time with mycobrain-doctor --memory. Walkthrough: docs/memory-quickstart.md. Every command: docs/memory-cli.md.

Before release we ran the documented commands from the packed npm tarball in a fresh home directory, set up as a fictional landscape firm. A decision made in the first session came back unprompted in the third. A change superseded the old fact and kept its history. An agent scoped to one client found nothing from another. With the database stopped, sessions still started and a write was queued and delivered later. Uninstall put the config files back byte for byte.

The document engine (optional)

The engine is the part of Myco Brain that came first: ingest documents, repos and chat exports, search them, build a knowledge graph, and trace every answer to the document it came from. It runs as a Docker stack, next to the memory layer or on its own. Add it when you want answers from your documents, not only the facts your agents record. Most of what follows is about the engine.

  • Source-traceable. Every fact traces to the document it came from (brain_why) — no trust-me summaries.
  • Trust that compounds. Independent corroboration _raises_ a fact's confidence; a contradiction _supersedes_ it — kept and audited, never silently overwritten.
  • Keyless & local-first. Full-text + semantic search and the knowledge graph all run with zero hosted dependency — add an Anthropic key only for the most accurate graph.
  • Yours. Apache-2.0, plain Postgres tables, 13 engine MCP tools. Works with Claude, Cursor, Windsurf, Continue, Zed.

Who it's for: dev teams running agents that need one shared memory · agencies needing hard per-client isolation · anyone who wants their assistant to remember across sessions — import your ChatGPT / Claude history (from your data export) and your AI knows you on day one.

The usual fix for agent amnesia — letting an LLM maintain its own memory — fills it with duplicates, hallucinated summaries, and confident answers nobody can trace. Myco Brain is built on the opposite contract:

**The LLM proposes. Deterministic rules decide what becomes a fact. You set

the bar** — from corroboration-gated auto-promotion (the default) to strict

human review of every fact (BRAIN_REQUIRE_HUMAN_REVIEW=1).

Claude, Cursor, Windsurf, Continue, Zed, and custom agents all share one memory backed by your own Postgres.

⭐ If the trust model resonates, a star helps others find it.

# 1. Boot the stack (Postgres + MCP server + extraction worker)

git clone https://github.com/thegoodguysla/myco-brain.git && cd myco-brain docker compose up -d

2. Give your agent a memory — point it at any repo or folder

(no env needed: it finds the quickstart stack on localhost)

npx -y -p @mycobrain/mcp-server mycobrain-ingest github:your-org/your-repo

3. Connect your client (one-liner below), then ask across sessions:

"what did we decide about auth, and where is that documented?"

→ answered from your docs, with the source cited.

[!TIP]

Zero API keys, all the way down. Full-text search, semantic search (local

embeddings), and the knowledge graph (local extraction) all run with no hosted

dependency. Add an Anthropic key only if you want the most accurate graph.

MCP-native by design — your agent knows _when_ to use memory, not just _how_. Most MCP servers expose tools and hope the model calls them. Myco ships a usage contract over MCP's instructions channel: the moment it connects, your agent knows to pull context before a task, save durable decisions, and cite sources with brain_why — no per-project prompting. Tune the policy in one copy-paste block: Teach your agent to use it well.

Quick links: Memory in two commands · Engine quickstart · Teach your agent to use it well · The trust engine · Benchmark — run it yourself · Run every proof · Who it's for · Environment variables · Architecture · Roadmap · Cloud waitlist

Memory that gets more trustworthy (compounding confidence)

Most agent memory overwrites facts silently. Myco Brain compounds them:

  • An independent source agreeing with a fact raises its confidence (damped noisy-OR — ten chunks of one document corroborate nothing; only distinct sources count).
  • A confident contradiction on a single-valued relationship (who you *work for*, where something *is located*) supersedes the old fact: it's closed and weakened — kept, never deleted — with the supersession recorded in an audited claims ledger.
  • Ask brain_why about any fact and you get its distinct source count (per relationship, not per mention), its confidence trend over time ("0.8 → 0.86"), and any superseded history. Contradictions stay visible. Your memory can't gaslight you.
works for → Halcyon Labs           0.55  [SUPERSEDED — kept, not deleted]

works for → Driftwood Analytics 0.90 [ACTIVE] claims ledger: old fact superseded_by → new fact (audited)

*Proof: npm run test:compounding — the full lifecycle runs against a live database in seconds, no LLM required.*

The schema evolves with your data (dynamic schema)

  • The extraction worker notices entity kinds and relationship types your catalog doesn't have yet and proposes them (brain_stats: *"Brain proposed 3 new types from your data"*).
  • Promotion is yours by default — or opt into auto-promotion for types corroborated across enough distinct source documents (BRAIN_SCHEMA_AUTO_PROMOTE=1), counted per document, not per mention, so two documents passed back and forth can't manufacture consensus. One chatty document can never promote anything.
  • A promoted type stays scoped to the workspace that earned it — one client's vocabulary never leaks into another's catalog (see per-client isolation).

*Proofs: npm run test:dynamic-schema, npm run test:schema-promotion.*

You pick the trust dial:

ModeBehavior
DefaultConfident facts auto-promote; novel types wait for review
BRAIN_REQUIRE_HUMAN_REVIEW=1Strict curation — nothing the LLM proposes touches the canonical graph without a human decision
BRAIN_SCHEMA_AUTO_PROMOTE=1Corroborated new types promote themselves, audited

When something is waiting on you — novel types in default mode, or everything in strict mode — review it from the command line:

mycobrain review                 # list pending entities, relationships, types

mycobrain review approve # promote it into the graph mycobrain review reject # reject it (kept and audited, never deleted)

*Proof: npm run test:review — approving actually lands the entity / edge / type in the canonical graph; rejecting never does.*

Private memories, shared knowledge

Multi-agent teams get real isolation: documents marked private are readable only by the agent that created them — enforced in every read tool, on top of workspace row-level security. Workspace memory stays shared. *Proof: npm run test:sharing (a two-agent visibility matrix).* Like workspace isolation, it binds only under the least-privilege brain_app role (security note).

One isolated workspace per client — built for agencies

Put each client in their own workspace, share one agency-wide playbook, and the guarantee you sell is Postgres row-level security — a session scoped to Client A cannot return Client B's rows. The agency starter kit provisions it (one command) and ships the least-privilege DB role that makes the isolation actually bind. *Proof: npm run test:agency — Client A sees zero of Client B's facts.*

[!IMPORTANT]

**Isolation binds only under the least-privilege rol

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx