Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Issue tracker and durable project memory for your coding agent, scoped to the folder you open.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TRAIL_API_URL, TRAIL_PROJECTต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"trail": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TRAIL_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add trail --env TRAIL_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env TRAIL_PROJECT='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y usetrailเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"trail": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TRAIL_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"trail": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"usetrail"
],
"env": {
"TRAIL_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"TRAIL_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
TRAIL_API_URL envTRAIL_PROJECT envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ผู้ลงทะเบียน (usetrail.dev) ไม่ใช่เจ้าของ repo (arsprengel) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 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 (1.29.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
The MCP server for [Trail](https://usetrail.dev) - it gives your coding agent your team's tracker and the project's durable memory, scoped to the folder you have open.
Your agent stops working blind. It reads what is open, writes what it did, and records what it learned the hard way - in the same board your team looks at, not in a scratch file that only that session can see.
This package is the client. It talks to your Trail account over the REST API; there is no database here. Dependencies are @modelcontextprotocol/sdk, zod and the built-in fetch.
# 1. connect this machine to your Trail account (opens your browser; no token to copy)
npx -y usetrail@latest login
claude mcp add trail -s user -- npx -y usetrail@latest
No account yet? Create one at usetrail.dev - the free plan covers three projects and three people.
Not tied to one agent. This is a plain MCP server over stdio, speaking the three protocol versions in use today. Any MCP-compatible client can run it; only the registration command differs, and each client documents its own.
Prefer a local checkout? Clone it instead, and the connector keeps itself up to date on its own (see Updating):
git clone https://github.com/arsprengel/trail-mcp.git ~/.trail-mcp
npm --prefix ~/.trail-mcp install --omit=dev node ~/.trail-mcp/bin.js login claude mcp add trail -s user -- node ~/.trail-mcp/bin.js
On Windows, write the real path instead of ~: the registration stores the argument verbatim and Node does not expand it.
The tracker - list_items, get_item, add_item, update_item, move_item, get_next, delete_item. Real items on your team's board, with type, status, priority, assignees and history. Work the agent picks up shows as in progress and closes when it is done, so the board is not a story someone has to retell.
Project memory - list_memory, get_memory, add_memory, update_memory, review_memory. The durable knowledge of a project: the deploy that has a trap in it, the decision nobody should relitigate, the command that is not in any README. Shared by everyone on the project, human or agent. A new session reads it before acting instead of rediscovering it.
Reminders - add_reminder, list_reminders, update_reminder, delete_reminder. Things with a date that must not be silently missed - and the agent closes or reschedules them itself once the date arrives.
Attachments - add_attachment, get_attachment. Files that belong to an item.
Trail holds many projects. The connector uses the folder you have open as the project - the folder name, or whatever a .trail file next to it says, or the TRAIL_PROJECT variable. So the agent writes to the right project without being told, and two repositories never bleed into each other. To reach across, the agent passes project explicitly on the tool.
Installed for you, once, when you log in - and on the connector's first run, which covers people who paste a token into the registration instead of logging in through the browser. Every session that starts in a project with a tracker gets the open items and the project memory in context from the first message - the agent starts knowing, instead of depending on someone remembering to ask. Fail-silent by design: no login or no network and the hook stays quiet.
Each tool keeps this in its own place, so the connector writes to the one that tool actually reads:
~/.claude/settings.json.~/.gemini/settings.json.~/.gemini/config/mcp_config.json, which is the file it actually reads: `gemini mcp add` does not connect Trail in Antigravity, because that command writes to ~/.gemini/settings.json instead. Field-tested on Antigravity 2.11 (Windows), of the three things that live in that config folder only the tool registration is honored - the opening-summary hook is not run, and a plugin folder placed exactly where its own documentation says is not read. So on Antigravity the agent gets the tools and the server's working rules, and fetches the project summary itself on the first turn instead of receiving it. The plugin path is built and tested behind a switch, waiting for that to change.usetrail status tells you, per tool found on this machine, whether it is on - so you never have to go digging through settings files to find out.
It never fights you. A tool that isn't on the machine gets nothing created for it, and hooks install will not fabricate a config for a program you don't have. If you remove it with hooks uninstall, it does not come back on its own - put it back with:
npx -y usetrail@latest hooks install
Clients without a hook mechanism are covered too: the server's own instructions tell the agent to fetch the summary itself before acting.
Point it at your server once and it stays pointed:
TRAIL_API_URL=https://your-trail npx -y usetrail@latest login
Without that variable, login goes to the hosted service.
npx -y usetrail@latest # start the MCP server over stdio - what your agent runs
npx -y usetrail@latest login # connect this machine (browser confirmation, no token copying) npx -y usetrail@latest status # server address, current project, whether a token is present npx -y usetrail@latest logout # delete the saved token npx -y usetrail@latest doctor # find the install on this machine and unstick auto-updates
The token is stored at ~/.config/trail/token.json (mode 600). Revoke it whenever you want from the "AI token" panel in the app.
| Variable | What it does |
|---|---|
TRAIL_API_URL | Your own Trail's address. Saved after the first login. Defaults to the hosted service. |
TRAIL_PROJECT | Forces the project name (default: the open folder). |
TRAIL_API_TOKEN | A token directly, skipping the browser login. Useful in CI. |
TRAIL_LANG | Language of what the connector prints on screen: pt or en. Without it, your system's language, and English when your system states none. Never changes what the agent reads. |
The former names (TETHER_*) keep working, with no deadline - the product used to be called Tether, and nothing anyone already configured has to change.
The `@latest` is not decoration. Registered as npx -y usetrail@latest, the connector resolves the published version every time your agent starts a session, so a new release reaches you without anyone doing anything. Registered as bare npx usetrail, npm reuses whatever copy it cached the first time - and that machine stays on that version forever. Use @latest.
The cost of @latest is about a second at session start, and a network call. Neither matters in practice: the connector talks to Trail over the network anyway.
A cloned install updates itself differently: on startup it fires a quiet fast-forward pull in the background, at most every six hours. The running session keeps the version it loaded; the next one starts updated. No network or a local conflict and nothing happens, silently.
Stuck on an old version? npx -y usetrail@latest doctor finds the install, reports the version and unsticks it.
Node 18 or newer.
MIT. This package is the client - the connector you run on your own machine. Use it, fork it, adapt it. The Trail service it talks to is a separate, hosted product.