GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first memory for AI coding agents. Memory + CodeGraph + Wiki in one SQLite file.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"remem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"remem-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add remem -- npx -y remem-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"remem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"remem-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"remem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"remem-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tinhien11 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 (0.5.18) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Your coding agent stops repeating the same mistakes.
Local-first memory that survives context compaction. Learns from every error, injects fixes before the next attempt, and syncs to your git repo so your whole team shares it.
No API key. No cloud. No database server. Just a SQLite file.
npx remem-mcp setup
Auto-detects ZCode, Claude Code, Cursor, Devin, Codex. Registers MCP server + hooks.
In your agent, you can say:
| When | What |
|---|---|
| Session start | Past errors, decisions, and persona injected into agent context |
| Each prompt | Matching memory injected into agent context |
| Failed commands | Auto-captured as error memories |
| Context compaction | Memory re-injected after compaction |
| Session end | Worker auto-extracts facts, consolidates summaries, updates persona |
You don't run any commands. The agent calls recall() before answering and capture() after work — the skill tells it to.
AI Agent (ZCode / Claude Code / Devin / Cursor / Codex)
│ ├── MCP tools ──▶ recall, capture, codegraph_*, wiki_*, feedback │ └── Hooks ──▶ SessionStart, UserPromptSubmit, PostToolUse, PostCompaction, SessionEnd │ ▼ SQLite (memory.db)
L0 captures → L1 atoms → L2 scenarios → L3 persona (raw) (facts) (summaries) (preferences)
CodeGraph: symbols + calls + imports (tree-sitter, 9 languages) Memory links: Hebbian co-retrieval (frequently co-retrieved = stronger)
No LLM API key needed — rule-based extraction + keyword grouping.
Structural code indexing via tree-sitter. The agent uses codegraph_search instead of grep to find symbols.
npx remem-mcp index --path src # index a directory
npx remem-mcp search-code --query "parseTar" # find symbols npx remem-mcp callers # who calls this? npx remem-mcp impact # blast radius
9 languages: TS/JS/Python/Go/Rust/Java/C/C++/C#. 6-strategy call resolution (import-map → same-module → unique-name → suffix → fuzzy). Stdlib calls filtered out.
| Repo | Files | Symbols | Calls | Time |
|---|---|---|---|---|
| remem-mcp | 79 | 301 | 6,456 | 3s |
| AZR Go | 455 | 3,417 | 41,603 | 111s |
| Orca TS | 3,000 | 7,632 | 78,981 | 705s |
| remem-mcp | Mem0 | Claude MEMORY.md | Mneme | |
|---|---|---|---|---|
| Survives compaction | Yes | Yes — cloud | No — 200-line cap | Yes |
| Learns from errors | Yes — auto | No | No | No |
| Search | Hybrid BM25 + vector + entities | Vector only | No | Vector + graph |
| Memory links | Hebbian co-retrieval | No | No | Graph |
| Decay/forget | Yes | No | No | No |
| CodeGraph | Yes — 6-strategy call resolution | No | No | No |
| Token offload | Yes — Mermaid canvas | No | No | No |
| Setup | 1 command | API key + cloud | Built-in | Build from source |
| Cost | Free | $19–249/mo | Free | Free |
npx remem-mcp status # health + hooks + DB + CodeGraph
npx remem-mcp viewer # web UI at localhost:7331 npx remem-mcp errors # error dashboard npx remem-mcp recent [N] # recent captures npx remem-mcp help all # full list of 40+ subcommands
All settings have defaults. Config file is optional: ~/.config/remem-mcp/config.json.
| Setting | Env var | Default |
|---|---|---|
| DB path | REMEM_DB_PATH | ~/.local/share/remem-mcp/memory.db |
| Cross-project memory | REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY | _(unset)_ |
| Unified flow (F1+F2+F3) | REMEM_FLOW | _(unset, set to full)_ |
| Suppress hook feedback | REMEM_QUIET | _(unset, set to 1)_ |
Global memory policy — set REMEM_GLOBAL_SESSION_KEY to *read* cross-project memory automatically. Captures stay project-local unless the user explicitly asks to save globally; then use session_key: "global". Do not auto-classify ordinary captures into global.
Team sharing — npx remem-mcp sync-export writes .remem-mcp/memory-export.jsonl. Commit it to git. Team members get the same memory on git pull.
Per-repo capture exclusions — Drop a .remem.toml in any project root:
[capture]
ignore_paths = ["node_modules", "dist", ".git", "*.min.js"]
| Benchmark | remem-mcp | Mem0 | Without memory |
|---|---|---|---|
| AMB (L1/L2/L3) | 100/100/100 | — | — |
| LoCoMo (long conversation QA) | 95 | 92.5 | — |
| PersonaMem (personalization) | 100 | — | 48 |
| LongMemEval (ICLR 2025) | 96 | 94.4 | — |
bash scripts/bench-all.sh --quick # AMB only (~2 min)
See ARCHITECTURE.md for full system diagrams, schema, and performance details.
Core based on TencentDB Agent Memory (MIT, Tencent 2026). CodeGraph call resolution adapted from Codebase-Memory (arXiv:2603.27277). Recall boost adapted from ai-memory by Akita On Rails. Contextual retrieval from Anthropic (2024).
MIT. See LICENSE.