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

Peon Mem

โดย VineetV2รุ่น 1.0.9i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.VineetV2/peon-mem

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first memory brain for AI coding agents: hooks capture sessions, beliefs injected per prompt.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

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": {
    "peon-mem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add peon-mem --env PEON_DAEMON_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y peon-mem

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "peon-mem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "peon-mem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "peon-mem"
      ],
      "env": {
        "PEON_DAEMON_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • PEON_DAEMON_URL env
    Peon daemon address

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 VineetV2 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 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 41% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7258 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Peon Mem 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 (1.0.9) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

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

🧠 Peon — a memory brain for your AI coding agents

Local-first, hierarchical, self-improving memory for Claude Code, Codex, and any MCP client.

Your AI forgets everything between sessions. Peon doesn't. It records your sessions, uses an LLM to consolidate them into typed *beliefs*, and injects the relevant ones back into every prompt. It runs as a daemon on your machine, and nothing leaves it.

        PEON GLOBAL BRAIN            ← user-level facts & preferences, inherited everywhere

/ | \ project A project B project C ← rooted child brains (.peon/ in each project)

Why Peon

  • Hierarchical brains. One global parent brain holds who you are, your rules, and your tools. Each project gets an isolated child brain. Every injection carries both.
  • Two memory layers, honestly measured. Consolidated *beliefs* (decisions, preferences, facts, artifacts) give you the gist. An *episodic* verbatim layer recovers the exact details that lossy summaries drop. In my own LongMemEval run, raw-episodic recall scored 61% where belief-only scored 17% — self-measured, not an independent benchmark; reproduce it with npm run eval.
  • Automatic capture and injection. Claude Code hooks record messages and events, then inject a query-ranked memory block (with an ⚠ MOST RELEVANT headline) into every prompt. You never have to remember to save anything.
  • Cost-gated consolidation. An LLM distills sessions into beliefs only once enough new memory accumulates. It can supersede, merge, and flag conflicts. Nothing is destructively deleted.
  • Hybrid retrieval. Lexical and semantic RRF fusion, MMR diversity, reinforcement, and recency. Query embeddings are cached to disk, so repeat prompts cost nothing.
  • The Neural Universe. A live monitor at localhost:3737/monitor renders every belief as a star. Projects are galaxies, search makes matches flare, and autonomous curation pulses.
  • A daily self-audit (STL). Peon checks itself every day: what it recorded, what it injected, what failed, what consolidation did. Then it files a report with a verdict.
  • Eval-gated development. A committed results ledger (git SHA, qrels, and brain fingerprint per row) means retrieval changes are proven, not asserted. Negative results stay documented.
  • Local-first and locked down. Plain JSONL you can read, a loopback-only daemon with DNS-rebinding protection, secret redaction at the injection boundary, and path-traversal guards.

*The live monitor: 18k real beliefs rendered as stars. Type to make matching beliefs flare; click one to inspect it.*

*Ask the field: typing "wulver cluster" makes 400+ matching beliefs flare while the rest dim, and the camera flies to them.*

Why "Peon"?

The name comes from Indian offices. Every office had a peon, the person who walked desk to desk all day: collect a file from this table, note who needs what, carry it to the next table, remember where everything is. He wasn't the boss or the star, but the whole office quietly ran on him. Nothing moved without him, and he never forgot where anything was.

That's this framework, with AI. Peon walks between your sessions and your projects. It collects what happened at one desk (a session), files it in the right cabinet (a project brain), carries the relevant papers to the next desk before you ask (injection), and keeps the master ledger upstairs (the global brain). Quiet clerk. Perfect memory. The office runs on him.

How Peon differs from existing memory tools

Peonmem0Letta/MemGPTZep/Graphitiflat memory files (MEMORY.md)
Runs100% local daemoncloud or self-hostservercloud/serverlocal
Storagehuman-readable JSONL you can catvector DBDBgraph DBmarkdown
Memory modelbeliefs + verbatim episodic layerextracted factsself-edited blockstemporal knowledge graphprose
Hierarchyglobal parent brain → per-project child brains, inherited on every promptuser/agent/session scopesper-agentper-userper-project file
Captureautomatic via hooks (zero effort)SDK calls you writeagent-managedSDK callsagent must remember to write
Conflict handlingsupersede/merge, recoverable — never hard-deletesLLM may DELETEself-editinvalidationoverwrite
Exact recallepisodic layer regression-tested (61% vs 17% belief-only on LongMemEval, self-measured)gist onlygist onlygraph factswhatever was written
Observabilitylive Neural Universe monitor + daily self-audit (STL) + serve telemetrydashboard———
Verificationcommitted eval ledger; negative results keptvendor benchmarks—vendor benchmarks—

The short version: mem0 and Zep are memory platforms for products you build. Peon is memory for the coding agents you already use. It plugs into Claude Code or Codex in about five minutes, and you can watch it think and audit every number it claims.

Your agents share one brain

If you run more than one coding agent — Claude Code and Codex, say — they usually each live in their own bubble. Whatever you work out with one is gone when you switch to the other.

Point them at the same project and Peon dissolves that wall. Both agents resolve to the same .peon/ brain (Peon canonicalizes the project path, so the hook, a direct MCP call, and Codex all land on one store). So the memory flows between them:

  • Codex works out how your build pipeline runs and records it. Next time you open Claude Code in that repo, it's already in the injected context.
  • Claude Code hits a gotcha and files it. Codex sees it the moment it calls get_context or search_memory.
  • The global brain sits above both, so your preferences and rules follow you into every agent, in every project.

They aren't chatting in real time. It's a shared notebook both write in and both read from, so a decision made in one agent shows up in the other without you re-explaining it. One project, one memory, however many agents.

Quickstart

Requirements: Node 20+, macOS or Linux. An OpenRouter API key is recommended (consolidation + semantic embeddings); without one Peon still works lexical-only.

One line:

npm install -g peon-mem && peon-mem install

(no Node? curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/VineetV2/peon-mem/main/install.sh | bash)

The guided setup asks four things:

  1. Where your global brain lives (default: ~/Library/Application Support/Peon)
  2. Which LLM: OpenRouter (one key, any model) · OpenAI · Anthropic · Ollama (100% local & free) · or skip
  3. Installs the daemon as an auto-start service (launchd on macOS, systemd user unit on Linux)
  4. Detects your AI apps and wires the MCP server (plus hooks for Claude Code) into the ones you pick. Auto-configured: Claude Code, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Cline, VS Code (Copilot MCP), Zed, LM Studio. Detected with in-app instructions: ChatGPT Desktop, Perplexity Desktop. Every touched config gets a .peon-backup.

That builds the package, starts the daemon as a service, wires your Claude Code hooks + MCP server (with a backup of your settings), and writes a config template. Then add your key to ~/Library/Application Support/Peon/.env and open the monitor. peon-mem install --dry-run shows every action first; peon-mem uninstall reverses it (memory data is never touched).

Or manually:

git clone https://github.com/VineetV2/peon-mem && cd peon-mem

npm install && npm run build node bin/peon-mem.mjs install --dry-run # inspect, then run without --dry-run

Create .env in the repo root:

OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...

PEON_PROCESSING_MODEL=google/gemini-2.5-flash-lite # cheap + good enough (measured) PEON_EMBEDDING_MODEL=openai/text-embedding-3-small

Start the daemon (the installer prints a launchd/systemd recipe, or just):

node dist/daemon-cli.js              # serves 127.0.0.1:3737

Then wire your agent (the installer prints these filled in for your paths):

  • Claude Code: add the hook to ~/.claude/settings.json (SessionStart / UserPromptSubmit / SessionEnd → scripts/claude-peon-hook.mjs) and the MCP server (dist/index.js).
  • Codex / any MCP client: register dist/index.js as a stdio MCP server; 16 tools (start_session, get_context, search_memory, record_message, process_memory, …).

Open http://127.0.0.1:3737/monitor and watch your brain grow.

How it works

  1. Record. Hooks stream messages, events, and tool calls into /.peon/raw/ (append-only).
  2. Consolidate. Past a size gate, an LLM turns the session delta into typed belief records in .peon/brain/memories.jsonl (importance/confidence scores, entities, provenance pointers), reconciling against existing beliefs: supersede, merge, conflict-flag. Recoverable, never deleted.
  3. Retrieve + inject. On every prompt, beliefs are ranked (RRF lexical+semantic, MMR, reinforcement) and injected alongside episodic verbatim matches and inherited global beliefs.
  4. Self-curate. A background brain pass reinforces recalled beliefs, compresses stale clusters, and resolves duplicates. Every action is logged and undoable.
  5. Self-audit (STL). A daily job reports what was recorded, what was injected, what went wrong, and whether consolidation behaved, with serve-latency telemetry and a health verdict.

Full install (copy-paste)

1. Daemon (always-on, macOS launchd)
node scripts/install-peon.mjs           # prints everything below filled in for YOUR paths

Or manually — ~/Library/LaunchAgents/com.peon.daemon.plist:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<!DOCTYPE plist PUBLIC "-//Apple//DTD PLIST 1.0//EN" "http://www.apple.com/DTDs/PropertyList-1.0.dtd">

Label com.peon.daemon ProgramArguments /opt/homebrew/bin/node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/dist/daemon-cli.js

RunAtLoad KeepAlive

launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.peon.daemon.plist

curl http://127.0.0.1:3737/health # → {"ok":true}

Linux: the installer writes ~/.config/systemd/user/peon-mem.service and enables it. Manual equivalent: systemctl --user enable --now peon-mem.service, plus loginctl enable-linger $USER so it survives logout. (Linux support is young — issue #1 tracks real-machine reports.)

2. Claude Code — hooks (auto capture + injection)

Merge into ~/.claude/settings.json (replace the path):

{

"hooks": { "SessionStart": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/scripts/claude-peon-hook.mjs" }] }], "UserPromptSubmit": [{ "hooks": [{ "type": "command", "command": "node /ABSOLUTE/PATH/TO/peon/scripts/claude-peon-hook.mjs" }] }], "SessionEnd": [{ "hooks": [

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx