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

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki

โดย tinhien11รุ่น 0.5.18i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tinhien11/remem-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first memory for AI coding agents. Memory + CodeGraph + Wiki in one SQLite file.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add remem -- npx -y remem-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "remem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "remem-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tinhien11 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4924 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 34% ของอีก 4924 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4924 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

remem-mcp — Local-first MCP Memory + CodeGraph + Wiki 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 (0.5.18) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

remem-mcp

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.


Install

npx remem-mcp setup

Auto-detects ZCode, Claude Code, Cursor, Devin, Codex. Registers MCP server + hooks.


Quick start

  1. Restart your agent (quit and reopen)
  2. Ask: "what do you remember?"
  3. If agent recalls past context = memory working

In your agent, you can say:

  • "index the code in src" → CodeGraph indexes symbols
  • "find who calls function X" → caller analysis
  • "what do you remember?" → recall past context

What happens automatically

WhenWhat
Session startPast errors, decisions, and persona injected into agent context
Each promptMatching memory injected into agent context
Failed commandsAuto-captured as error memories
Context compactionMemory re-injected after compaction
Session endWorker 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.


How it works

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.


CodeGraph

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.

RepoFilesSymbolsCallsTime
remem-mcp793016,4563s
AZR Go4553,41741,603111s
Orca TS3,0007,63278,981705s

Why it's different

remem-mcpMem0Claude MEMORY.mdMneme
Survives compactionYesYes — cloudNo — 200-line capYes
Learns from errorsYes — autoNoNoNo
SearchHybrid BM25 + vector + entitiesVector onlyNoVector + graph
Memory linksHebbian co-retrievalNoNoGraph
Decay/forgetYesNoNoNo
CodeGraphYes — 6-strategy call resolutionNoNoNo
Token offloadYes — Mermaid canvasNoNoNo
Setup1 commandAPI key + cloudBuilt-inBuild from source
CostFree$19–249/moFreeFree

Useful commands

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


Configuration

All settings have defaults. Config file is optional: ~/.config/remem-mcp/config.json.

SettingEnv varDefault
DB pathREMEM_DB_PATH~/.local/share/remem-mcp/memory.db
Cross-project memoryREMEM_GLOBAL_SESSION_KEY_(unset)_
Unified flow (F1+F2+F3)REMEM_FLOW_(unset, set to full)_
Suppress hook feedbackREMEM_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

Benchmarkremem-mcpMem0Without memory
AMB (L1/L2/L3)100/100/100——
LoCoMo (long conversation QA)9592.5—
PersonaMem (personalization)100—48
LongMemEval (ICLR 2025)9694.4—
bash scripts/bench-all.sh --quick   # AMB only (~2 min)

Architecture

See ARCHITECTURE.md for full system diagrams, schema, and performance details.

Credits

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).

License

MIT. See LICENSE.

ถาม PopNx