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

Memdata

โดย thelabveniceรุ่น 1.4.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.thelabvenice/memdata

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Persistent memory for AI agents. Store context, retrieve it semantically.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memdata-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memdata --env MEMDATA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y memdata-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "memdata": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memdata-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memdata": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memdata-mcp"
      ],
      "env": {
        "MEMDATA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MEMDATA_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Your MemData API key (get one at memdata.ai/dashboard/api-keys)

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 thelabvenice 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 7212 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 2% ของอีก 7212 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7212 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Memdata ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MEMDATA_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.4.1) เข้า registry 9 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 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

memdata-mcp

MCP server for MemData - persistent memory for AI agents.

Give Claude, Cursor, or any MCP-compatible AI long-term memory across conversations.

What it does: Store notes, decisions, and context → retrieve them semantically later. Your AI remembers everything.


🚀 New in v1.7.0: Autonomous Agent Support

Agents can now pay for themselves. No API key. No human in the loop.

Using the x402 payment protocol, autonomous agents can use their wallet to pay per request with USDC on Base. Your wallet address IS your identity - same wallet, same memories across sessions.

Jump to For Agents →


Why MemData?

AI assistants forget everything between sessions. MemData fixes that:

  • Ingest → Drop in meeting notes, docs, decisions
  • Chunk & Embed → Automatically split and vectorize
  • Query → Ask questions, get relevant context back
  • Tag → AI auto-tags content for better retrieval

Works with Claude Desktop, Claude Code, Cursor, and any MCP client.


👤 For Humans

Use an API key. You manage the subscription, your AI gets memory.

Setup
  1. Get your API key at memdata.ai/dashboard/api-keys
  2. Add to your MCP config:

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }

Claude Code (~/.claude.json or project .mcp.json):

{

"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }

Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "MEMDATA_API_KEY": "md_your_key" } } } }

  1. Restart your client - you should now see MemData tools available.

🤖 For Agents

New in v1.7.0 - No API key. No human. Just your wallet.

Why This Matters

Traditional AI memory requires API keys tied to human accounts. But autonomous agents running 24/7 need memory that:

  • Outlives any single conversation - persist across hosts and platforms
  • Belongs to the agent - wallet address = identity, portable and self-sovereign
  • Pays for itself - no subscription, no human approval needed

This is memory infrastructure for the autonomous agent economy.

Setup
{

"mcpServers": { "memdata": { "command": "npx", "args": ["memdata-mcp"], "env": { "X402_WALLET_KEY": "your_private_key_hex" } } } }

How it works
  1. Agent makes a request (query, ingest, etc.)
  2. Server returns 402 Payment Required with price
  3. MCP automatically signs payment with agent's wallet
  4. Request completes - memory stored/retrieved

Your wallet address IS your identity. Same wallet = same memories, across any host or platform.

Pricing (USDC on Base)
OperationPriceWhat it does
Query$0.001Semantic search across memories
Ingest$0.005Store and embed new content
Identity$0.001Session start, get/set agent identity
Artifacts$0.001List or delete stored memories

The MCP automatically handles 402 responses and payment signatures using @x402/fetch.

Learn More

Supported Content

TypeMCPDashboard/APIProcessing
Text✅✅Chunked & embedded
Markdown✅✅Chunked & embedded
PDF❌✅OCR + chunking
Images (PNG, JPG)❌✅OCR extraction
Audio (MP3, WAV, M4A)❌✅Transcription

Note: MCP tools handle text content directly. For files (PDFs, images, audio), use the dashboard or HTTP API.

Tools

Core Tools
ToolDescription
memdata_ingestStore text in long-term memory
memdata_querySearch memory with natural language
memdata_listList all stored memories
memdata_deleteDelete a memory by ID
memdata_statusCheck API health and storage usage
Identity & Session Tools (v1.2.0+)
ToolDescription
memdata_session_start🚀 CALL FIRST - Get identity, last session handoff, recent activity
memdata_set_identitySet your agent name and identity summary
memdata_session_endSave a handoff before session ends - preserved for next session
memdata_query_timerangeSearch with date filters (since/until)
memdata_relationshipsFind related entities (people, companies, projects)
v1.5.0 - Session Start Rename
  • `memdata_whoami` → `memdata_session_start` - Renamed for clarity. The name now signals "call this first at every session". Description includes 🚀 emoji to catch attention in tool lists.
v1.4.0 UX Improvements
  • Visual match quality - Query results show 🟢🟡🟠🔴 indicators for match strength
  • Smarter session_start - Prompts to set identity on first use, deduplicates recent activity
  • Better ingest feedback - Shows chunk count and explains async AI tagging
  • Session continuity - Emphasizes "Continue Working On" and reminds to use session_end
memdata_ingest

Store text in long-term memory.

"Remember that we decided to use PostgreSQL for the new project."

Parameters:

  • content (string) - Text to store
  • name (string) - Source identifier (e.g., "meeting-notes-jan-29")
memdata_query

Search memory with natural language.

"What database did we choose?"

Parameters:

  • query (string) - Natural language search
  • limit (number, optional) - Max results (default: 5)
memdata_list

List all stored memories with chunk counts.

memdata_delete

Delete a memory by artifact ID (get IDs from memdata_list).

memdata_status

Check API connectivity and storage usage.

memdata_session_start

🚀 Call this first at the start of every session. Essential for session continuity.

"Start my session" / "What was I working on?"

Returns: agent name, identity summary, session count, last session handoff, recent activity.

v1.5.0: Renamed from memdata_whoami for clarity - the name signals "call me first".

memdata_set_identity

Set or update your agent identity.

Parameters:

  • agent_name (string, optional) - Your name (e.g., "MemBrain")
  • identity_summary (string, optional) - Who you are and your purpose
memdata_session_end

Save context before ending a session. Next session will see this handoff.

Parameters:

  • summary (string) - What happened this session
  • working_on (string, optional) - Current focus
  • context (object, optional) - Additional context to preserve
memdata_query_timerange

Search memory within a date range.

"What did I work on last week?"

Parameters:

  • query (string) - Natural language search
  • since (string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-01")
  • until (string, optional) - ISO date (e.g., "2026-01-31")
  • limit (number, optional) - Max results
memdata_relationships

Find entities that appear together in your memory.

"Who has John Smith worked with?"

Parameters:

  • entity (string) - Name to search for
  • type (string, optional) - Filter by type (person, company, project)
  • limit (number, optional) - Max relationships

How it works

  1. Ingest: Text is chunked, embedded, and stored
  2. Query: Your question is matched against stored memories using semantic similarity
  3. Results: Returns relevant content with similarity scores

Scores of 30-50% are typical for good matches. Semantic search finds meaning, not keywords.

Environment Variables

VariableRequiredDescription
MEMDATA_API_KEYOption 1API key for subscribers (from memdata.ai)
X402_WALLET_KEYOption 2Private key for pay-per-use (USDC on Base)
MEMDATA_API_URLNoAPI URL (default: https://memdata.ai)

Note: Use either MEMDATA_API_KEY (subscription) or X402_WALLET_KEY (pay-per-use), not both.

What this package does

This is a thin MCP client that calls the MemData API. It does not:

  • Store any data locally
  • Send data anywhere except memdata.ai
  • Collect analytics or telemetry

You can inspect the source code in src/index.ts.

Example Usage

Once configured, just talk to your AI:

You: "Remember that we chose PostgreSQL for the user service"

AI: [calls memdata_ingest] → Stored in memory

... days later ...

You: "What database are we using for users?" AI: [calls memdata_query] → "PostgreSQL for the user service" (73% match)

Links

Contributing

Issues and PRs welcome! This is the open-source MCP client for the hosted MemData service.

License

MIT

ถาม PopNx