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

Mif Tools

โดย varun29ankuSรุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.varun29ankuS/mif-tools

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Convert, validate, and inspect AI agent memories across formats

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "mif-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add mif-tools -- uvx mif-tools

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "mif-tools": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "mif-tools": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mif-tools"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub varun29ankuS 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32583 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 3% ของอีก 32583 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32583 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Mif Tools 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 (0.2.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

sync. labs

โดย synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Memory Interchange Format (MIF)

Your AI agent has 6 months of memories in System A. You want to try System B. Without MIF, you lose everything. With MIF:

pip install mif-tools

mif convert mem0_export.json --to shodh -o memories.mif.json

Done. Your memories are portable.

What is MIF?

A vendor-neutral JSON envelope for AI agent memories. Like vCard for contacts or iCalendar for events — a minimal schema so memories move between providers without data loss.

3 required fields. That's it.

{

"mif_version": "2.0", "memories": [ { "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "content": "User prefers dark mode across all applications", "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z" } ] }

Everything else — memory types, tags, entities, embeddings, knowledge graph, vendor extensions — is optional. Add what you have, ignore what you don't.

Install

# Python

pip install mif-tools # core (zero dependencies) pip install mif-tools[validate] # with JSON Schema validation pip install mif-tools[mcp] # with MCP server

Node.js / TypeScript

npm install @varunshodh/mif-tools

Convert Between Formats

# mem0 → MIF

mif convert mem0_export.json --from mem0 -o memories.mif.json

MIF → Markdown (Obsidian/Letta style)

mif convert memories.mif.json --to markdown -o memories.md

Auto-detect source format

mif convert any_memory_file.json -o output.mif.json

Inspect any memory file

mif inspect memories.json

Validate MIF document

mif validate memories.mif.json

Python API

from mif import load, dump, convert, MifDocument, Memory

Load from any format (auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF)

doc = load(open("mem0_export.json").read()) print(f"{len(doc.memories)} memories loaded")

Convert between formats in one line

markdown = convert(data, from_format="mem0", to_format="markdown")

Create memories from scratch

doc = MifDocument(memories=[ Memory( id="123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000", content="User prefers dark mode", created_at="2026-01-15T10:30:00Z", memory_type="observation", tags=["preferences", "ui"], ) ]) print(dump(doc)) # MIF v2 JSON

Deep validation (UUIDs, references, timestamps, embedding dimensions)

from mif import validate_deep ok, warnings = validate_deep(open("export.mif.json").read())

Add MIF to Your MCP Server (10 lines)

from mif import load, dump

Export handler

def export_memories(user_id: str) -> str: memories = my_storage.get_all(user_id) return dump(memories)

Import handler — auto-detects mem0, markdown, generic JSON, MIF

def import_memories(data: str) -> dict: doc = load(data) for mem in doc.memories: my_storage.save(mem.id, mem.content, mem.created_at) return {"memories_imported": len(doc.memories)}

Supported Formats

FormatIDAuto-detectDescription
MIF v2shodh"mif_version" in JSONNative format, lossless round-trip
mem0mem0JSON array with "memory" fieldmem0 memory exports
CrewAIcrewaiJSON array with "task_description"CrewAI LTMSQLiteStorage exports
LangChainlangchainJSON array with "namespace" + "value"LangChain/LangMem Item format
Generic JSONgenericJSON array with "content" fieldAny JSON memory array
MarkdownmarkdownStarts with ---YAML frontmatter (Letta/Obsidian style)

Full Spec

MIF supports optional fields for rich memory data:

  • Memory types — observation, decision, learning, error, context, conversation, and custom types
  • Entity references — named entities with type and confidence
  • Embeddings — model name, dimensions, vector (reuse or regenerate)
  • Knowledge graph — entities and relationships with confidence scores
  • Vendor extensions — system-specific metadata preserved on round-trip
  • Privacy — PII detection and redaction markers

Full specification: spec/mif-v2.md | JSON Schema: schema/mif-v2.schema.json

MCP Server

Expose MIF tools to any MCP-compatible AI client:

pip install mif-tools[mcp]

mif mcp

Tools: export_memories, import_memories, validate_memories, inspect_memories, list_formats

Adapters & Implementations

SystemStatusType
shodh-memoryProductionBuilt-in HTTP API (/api/export/mif, /api/import/mif)
mif-tools (PyPI)ProductionPython package with CLI + MCP server
@varunshodh/mif-tools (npm)ProductionTypeScript/Node.js package with CLI
mem0Adapter readyPython + npm
CrewAIAdapter readyPython + npm
LangChainAdapter readyPython + npm
Generic JSONAdapter readyPython + npm
Markdown (YAML frontmatter)Adapter readyPython + npm

Design Principles

  1. Minimal — 3 required fields. Everything else is optional.
  2. Extensible — Unknown fields and vendor extensions MUST be preserved on round-trip.
  3. Vendor-neutral — The schema doesn't favor any implementation.
  4. Forward-compatible — Importers MUST ignore unknown fields.

Contributing

We welcome adapter implementations for any memory system. See CONTRIBUTING.md.

Related

License

Apache 2.0

ถาม PopNx