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

Vectros AI MCP

โดย vectros-aiรุ่น 0.18.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.vectros-ai/mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Typed record store + hybrid search over MCP: deterministic lookups + semantic memory, per-customer.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: VECTROS_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": {
    "vectros-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vectros-ai/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "VECTROS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_KEYRING_ALIAS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_MCP_TOOLS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add vectros-ai --env VECTROS_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env VECTROS_KEYRING_ALIAS='ใส่ค่าของคุณ' --env VECTROS_API_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env VECTROS_MCP_TOOLS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @vectros-ai/mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "vectros-ai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vectros-ai/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "VECTROS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_KEYRING_ALIAS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_MCP_TOOLS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "vectros-ai": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@vectros-ai/mcp-server"
      ],
      "env": {
        "VECTROS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_KEYRING_ALIAS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_API_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "VECTROS_MCP_TOOLS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • VECTROS_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    Vectros API key. Use a least-privilege scoped key (ssk_...); mint one with `npx -y @vectros-ai/cli bootstrap`. Required for a registry install, which cannot assume any other tooling is present. If yo…
  • VECTROS_KEYRING_ALIAS env
    Optional. When VECTROS_API_KEY is unset and the vectros CLI is installed, resolve this keyring entry instead of the active one.
  • VECTROS_API_BASE_URL env
    Override the API base URL (default https://api.vectros.ai). Must be an official *.vectros.ai host.
  • VECTROS_MCP_TOOLS env
    Comma-separated subset of tool names to register (default: all 23 tools).

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 vectros-ai 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 7257 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 76% ของอีก 7257 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7257 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Vectros AI MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: VECTROS_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.18.2) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

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 วันนี้
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 เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@vectros-ai/mcp-server

One-click badges install the server entry in your client. You still supply

a key — run npx -y @vectros-ai/cli bootstrap (recommended) or paste your

ssk_.... See Connect from your client and the

honest caveats.

A Model Context Protocol server for Vectros — a typed, multi-tenant record store unified with hybrid search and citation-grounded RAG. Deterministic lookups and enumeration *and* semantic search over one isolated, per-customer index of records and documents — so an agent gets memory that's precise, not just fuzzy recall. Reached agent-natively here over MCP (Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Cline, Continue, VS Code, hosted platforms) — and the same data is human-accessible through the Vectros app + SDKs.

npx -y @vectros-ai/mcp-server

Your agent can search your indexed corpus, query structured records, ingest documents, and ask questions grounded against documents — reaching only your tenant's data, never the public web (there are no web tools).

Quick start — one command

The fastest way to set up is the @vectros-ai/cli bootstrap command. It mints a least-privilege scoped key (ssk_*) bound to a narrowed AccessProfile, optionally scaffolds a use-case data model, and safe-merges the vectros server into your MCP client config — no root key, and no hand-editing JSON:

npx -y @vectros-ai/cli bootstrap

You pick what to set up (a blank read-only credential, or a blueprint like task tracking) and sign in once with a token from the developer portal. The command then:

  • mints a scoped ssk_* for this machine (independently rotatable),
  • creates the matching AccessProfile — data-plane only; the command refuses to provision control-plane scope (keys / profiles / billing / …),
  • backs up and merges the entry into claude_desktop_config.json (Claude Desktop, Cursor, Cline). For Claude Code, add --client code: it merges the project .mcp.json and prints the equivalent claude mcp add command.

Restart your MCP client and you're done. It's idempotent (re-run any time); --rotate replaces this machine's key.

Want to browse the data yourself? bootstrap sets up the key for your *agent*, not a login for *you* — so a blueprint's context won't appear in the data-plane app's switcher until you join your own user to it (the app lists only contexts your user has access in). Grant yourself a role once, either in the admin app (Access → Contexts → _your context_ → Profiles → Create profile, pick yourself from the by-email picker, choose a role — no raw id needed) or from the CLI with --principal me (resolves to your own user):

vectros access grant --principal me --context <context-id> --role <role>

Blueprints that ship a human role (e.g. agentic-sdlc's editor) let you use --role; otherwise grant inline scopes with --actions records:r,search:r,….

For scripted / agent use, set the sign-in token in the environment and skip the prompts:

VECTROS_BOOTSTRAP_TOKEN=… npx -y @vectros-ai/cli bootstrap \

--blueprint task-management --yes

Prefer to wire it up by hand? See Configure manually below.

Connect from your client

ClientOne-clickManual
Claude DesktopDesktop Extension (.mcpb) — double-click, paste your keyJSON snippet
Cursor.cursor/mcp.json, same shape as below
VS Code.vscode/mcp.json, the same entry under a top-level servers key
Claude Codeclaude mcp add (below)project .mcp.json
Cline / Continue—same JSON snippet as Claude Desktop
Smitherynpx -y @smithery/cli install @vectros-ai/mcp-server—
Codex—TOML snippet (below)

The fastest path on every client is npx -y @vectros-ai/cli bootstrap — it mints a scoped key and writes the config for you. The one-click buttons install the server entry; you then supply the key (bootstrap, or paste your ssk_...).

Codex (~/.codex/config.toml):

[mcp_servers.vectros]

command = "npx" args = ["-y", "@vectros-ai/mcp-server"] env = { VECTROS_API_KEY = "ssk_live_..." }

Honest caveats

Precision is the pitch — what this server deliberately does *not* do:

  • There's a human step. Bootstrap needs a developer-portal sign-in / bridge token. One command, but a person signs in — there is no fully unattended provisioning.
  • No web tools, on purpose. The agent surface has no web-search or web-fetch tools at all. Vectros is the memory, not the browser.
  • Agent document upload is text-inline today. An agent ingests document text inline; on the stdio transport a jailed local-file upload is supported, but bulk file upload from the agent surface isn't the path today.
  • **Audit history is tamper-*evident*, not tamper-proof.** A state-continuity chain makes out-of-band alteration *detectable*; it is not continuous automated verification.

Configure manually (Claude Desktop or any MCP client)

If @vectros-ai/cli is installed globally (npm install -g @vectros-ai/cli, not a one-off npx run — the server needs vectros to still be on PATH later, when IT runs, not just while bootstrap ran) and you've run vectros bootstrap with it, omit the env block entirely — the server resolves your key from the local vectros CLI keyring automatically (see Credential resolution below). vectros login alone does not do this — it stores a separate sign-in session, not this key — so bootstrap is the step that actually has to have run:

{

"mcpServers": { "vectros": { "command": "npx", "args": ["-y", "@vectros-ai/mcp-server"] } } }

No CLI installed, or a machine you can't log in on? Set the key directly instead:

{

"mcpServers": { "vectros": { "command": "npx", "args": ["-y", "@vectros-ai/mcp-server"], "env": { "VECTROS_API_KEY": "ssk_live_..." } } } }

This file lives under Claude Desktop's own per-user app-support directory, not a shared repo — but a real key pasted into it is still a live secret at rest: don't paste it into a chat, ticket, or screenshot with the value intact, and prefer the keyring form above whenever you can.

Restart Claude Desktop. The agent now sees the Vectros tools and two resources as callable surfaces.

Configure manually (Claude Code)

Claude Code reads a project-scoped .mcp.json with the same shape. Never commit a real key into it — .mcp.json is exactly the kind of file teams check in to share a project's tooling, and a live ssk_*/sk_* value inside it is a credential leak the moment it lands in git history, not just if the repo is public.

The way to share this config safely: commit the entry with no `env` block at all, and let each developer's own vectros CLI keyring supply the key (see Credential resolution below — this is the same delegation git credential / docker-credential-* use). This needs each teammate to have @vectros-ai/cli installed globally and to have run vectros bootstrap with it — npx-ing the CLI once, or running vectros login alone (a separate sign-in session, not this key), leaves nothing on PATH or in the keyring for the server to find later:

{

"mcpServers": { "vectros": { "command": "npx", "args": ["-y", "@vectros-ai/mcp-server"] } } }

Or let Claude Code's CLI write that keyring-based entry for you:

claude mcp add vectros -- npx -y @vectros-ai/mcp-server

If a machine genuinely has no vectros CLI installed, you can pass the key directly with -e VECTROS_API_KEY=ssk_live_... — but then keep that config local: add .mcp.json to .gitignore first, rather than committing it with the key inside.

Add -e VECTROS_API_BASE_URL= to point the server at a different environment.

Load it into a session by restarting. A Claude Code session that was already open when you added the server won't pick it up mid-session — fully quit and reopen the project (not just re-select the tab). The /mcp panel shows the connector marketplace, not locally-configured stdio servers, so it won't confirm the server is loaded — ask the agent to call a Vectros tool instead. Config is keyed by the git common root, so a linked worktree resolves to its main repo's .mcp.json — add and open from the same project.

Windows note: if your .npmrc (or a global npm config) points the

@vectros-ai scope at another registry, a bare npx -y @vectros-ai/mcp-server

can resolve a build other than the public release. If the command above fails

to start, either remove the scoped-registry override for a plain npx run, or

pin an explicit version (npx -y @vectros-ai/mcp-server@ ) known to

work.

Tools (23 tools)

Search & RAG

ToolWhat it does
hybrid_searchHybrid BM25 + dense search across the tenant's indexed content (records + documents). Narrow by ownership (scope for one dimension, scopeFilters for several at once — e.g. one client within one org), folder, type, metadata filters, a created date window, and keyword-precision (textMode) / relevance floors. Returns the indexed projection of each hit.
rag_askAsk a question grounded against the indexed corpus. Scope retrieval through search (ownership — search.scope or multi-dimension search.scopeFilters — / folder / type / metadata filters / date window) and steer generation (instructions, and temperature for the models that accept one). Streaming generation aggregated; progress notifications keep the call alive for the generation window. Optional providerAlias routes one call through your own model provider (see below).
document_askAsk a question grounded against a single document. Same aggregation + progress-notification shape as rag_ask, including the optional providerAlias.

Records (structured, schema-validated data)

| Tool | What it d

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx