Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Typed record store + hybrid search over MCP: deterministic lookups + semantic memory, per-customer.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
VECTROS_API_KEY, VECTROS_KEYRING_ALIAS, VECTROS_API_BASE_URL, VECTROS_MCP_TOOLSค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
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-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
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
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
VECTROS_KEYRING_ALIAS envVECTROS_API_BASE_URL envVECTROS_MCP_TOOLS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub vectros-ai 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: VECTROS_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.18.2) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา
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
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).
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:
ssk_* for this machine (independently rotatable),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.
| Client | One-click | Manual |
|---|---|---|
| Claude Desktop | Desktop Extension (.mcpb) — double-click, paste your key | JSON snippet |
| Cursor | .cursor/mcp.json, same shape as below | |
| VS Code | .vscode/mcp.json, the same entry under a top-level servers key | |
| Claude Code | claude mcp add (below) | project .mcp.json |
| Cline / Continue | — | same JSON snippet as Claude Desktop |
| Smithery | npx -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_..." }
Precision is the pitch — what this server deliberately does *not* do:
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.
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-aiscope at another registry, a barenpx -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
npxrun, or
pin an explicit version (
npx -y @vectros-ai/mcp-server@) known to
work.
Search & RAG
| Tool | What it does |
|---|---|
hybrid_search | Hybrid 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_ask | Ask 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_ask | Ask 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