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

Contextweaver

โดย wchiwayรุ่น 1.5.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.wchiway/contextweaver

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Semantic code retrieval engine with hybrid search, context expansion, and 40+ language support.

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": {
    "contextweaver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add contextweaver -- npx -y @chiway/contextweaver

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "contextweaver": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "contextweaver": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@chiway/contextweaver"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub wchiway 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 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 17% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7235 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Contextweaver 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 (1.5.4) เข้า registry 5 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 3 วันที่ผ่านมา
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 44 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ContextWeaver

🧵 A codebase context engine woven for AI agents

Semantic Code Retrieval for AI Agents — Hybrid Search • Graph Expansion • Token-Aware Packing

English · 简体中文


ContextWeaver is a semantic retrieval engine purpose-built for AI coding assistants. It combines hybrid search (vector + lexical), intelligent context expansion, and token-aware packing to deliver precise, relevant, and context-complete code snippets to LLMs.

✨ Core Features

🔍 Hybrid Retrieval Engine
  • Vector Retrieval: deep semantic understanding via similarity
  • Lexical Retrieval (FTS): exact matching for function names, class names, and other technical terms
  • RRF Fusion (Reciprocal Rank Fusion): intelligently merges multiple recall channels
🧠 AST Semantic Chunking
  • Tree-sitter parsing: supports TypeScript, JavaScript, Python, Go, Java, Rust, C, C++, C#, and more
  • Dual-Text strategy: displayCode for presentation, vectorText for embedding
  • Gap-Aware merging: handles code gaps intelligently while preserving semantic integrity
  • Breadcrumb injection: vector text carries hierarchical paths to boost recall
  • UTF-16 character-domain normalization: offsets are unified via SourceAdapter.toCharOffset before writing metadata, preventing multi-byte character slicing errors (v1.4.0+)
📊 Three-Stage Context Expansion
  • E1 Neighbor expansion: adjacent chunks within the same file, preserving block completeness
  • E2 Breadcrumb completion: sibling methods under the same class/function for structural understanding
  • E3 Import resolution: cross-file dependency tracking (configurable toggle)
🎯 Smart TopK Cutoff
  • Anchor & Floor: dynamic threshold plus an absolute floor as dual safeguards
  • Delta Guard: prevents misjudgment in Top1-outlier scenarios
  • Safe Harbor: the first N results only check the floor, guaranteeing baseline recall
🔌 Native MCP Support
  • MCP Server mode: launch a Model Context Protocol server with one command
  • Multi-tool granularity (v1.5.0+): beyond core semantic retrieval, adds dedicated tools for structure browsing, symbol references, symbol definitions, and statistics
  • Intent/term separation: an LLM-friendly API design
  • Auto-indexing: the first query triggers indexing automatically; incremental updates are transparent
⚡ Query Cache & File Watching (v1.5.0+)
  • Query cache (QueryCache): in-process per-project LRU cache (50 entries by default); a hit skips the entire vector recall / rerank / expansion pipeline
  • Automatic cache invalidation: the cache key is composed of normalized query + projectId + index version + search-config fingerprint, so it invalidates automatically after an index update or config change — stale results are never returned
  • Watch mode: contextweaver watch watches the filesystem and triggers incremental indexing automatically, with debouncing (500ms by default) and scan de-duplication (no concurrent scans)
📈 Statistics & Observability (v1.5.0+)
  • Three metric groups: indexing process, search quality/behavior, health/consistency
  • Dual exits: contextweaver stats CLI (with --json) plus the MCP stats tool
  • Consistency diagnostics: automatically detects abnormal migration state, pending_marks backlog, missing vector rows, and more — with suggested fixes
🛡️ Crash-Safe Data Architecture (v1.4.0+)
  • Single source of truth for content: LanceDB stores only vectors and locating metadata; content is read back from files.content, reducing index size by 30–50%
  • Cross-store transactional compensation: three-stage write LanceDB → FTS+outbox → SQLite mark, with automatic rollback or replay on any failure
  • Migration state machine: pending/done/aborted persisted, auto-rebuilt on crash recovery
  • Cross-process mutual exclusion: an advisory lock prevents the MCP server and CLI from triggering LanceDB migration concurrently
  • chunk_id de-duplication: pre-delete before write to avoid duplicate rows on retry

📦 Quick Start

Requirements
  • Node.js >= 20
  • pnpm (recommended) or npm
Installation
# Global install

npm install -g @chiway/contextweaver

Or with pnpm

pnpm add -g @chiway/contextweaver

Initialize Configuration
# Create the config file (~/.contextweaver/.env)

contextweaver init

Or the short alias

cw init

Edit ~/.contextweaver/.env and fill in your API keys:

# Embedding API config (required)

EMBEDDINGS_API_KEY=your-api-key-here EMBEDDINGS_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings EMBEDDINGS_MODEL=BAAI/bge-m3 EMBEDDINGS_MAX_CONCURRENCY=10 EMBEDDINGS_DIMENSIONS=1024

Reranker config (required)

RERANK_API_KEY=your-api-key-here RERANK_BASE_URL=https://api.siliconflow.cn/v1/rerank RERANK_MODEL=BAAI/bge-reranker-v2-m3 RERANK_TOP_N=20

Search parameters (optional, override built-in defaults)

CW_SEARCH_WVEC=0.6 CW_SEARCH_WLEX=0.4 CW_SEARCH_RERANK_TOP_N=10 CW_SEARCH_MAX_TOTAL_CHARS=48000 CW_SEARCH_VECTOR_TOP_K=80 CW_SEARCH_SMART_MAX_K=8 CW_SEARCH_IMPORT_FILES_PER_SEED=3

Ignore patterns (optional, comma-separated)

IGNORE_PATTERNS=.venv,node_modules

Index a Codebase
# Run from the codebase root

contextweaver index

Specify a path

contextweaver index /path/to/your/project

Force a full re-index

contextweaver index --force

Watch Mode (v1.5.0+)
# Watch for file changes and auto-index incrementally (Ctrl+C to stop)

contextweaver watch

Specify a path and debounce window (ms)

contextweaver watch /path/to/project --debounce 800

watch runs one full incremental scan on startup, then listens to filesystem events; changes trigger a de-duplicated scan within the debounce window, and paths excluded by ignore rules never trigger a scan.

Local Search
# Semantic search

cw search --information-request "How is the user authentication flow implemented?"

With exact terms

cw search --information-request "Database connection logic" --technical-terms "DatabasePool,Connection"

Structure Browsing & Symbol Lookup (v1.5.0+)

The following commands are CLI mirrors of MCP tools, with zero Embedding API cost:

# List indexed files (supports glob / language / count filters)

contextweaver list-files --glob "src/**/*.ts" --language typescript --max-results 100

Look up a symbol definition

contextweaver definition SearchService --hint-path src/search

Look up symbol references

contextweaver references handleStats --exclude-definition

Statistics (v1.5.0+)
# Human-readable stats report

contextweaver stats

JSON output (for scripting)

contextweaver stats --json

Specify a project path

contextweaver stats --path /path/to/project

Start the MCP Server
# Launch the MCP server (for use by Claude and other AI assistants)

contextweaver mcp

Index Management (v1.4.0+)
# Show LanceDB migration state

contextweaver migrate

Clear the aborted state: wipe LanceDB and trigger a full rebuild

Triggered when: the Indexer refuses to write after sampling validation fails;

run this, then index again.

contextweaver migrate --reset

Specify a project path

contextweaver migrate --path /path/to/project

🔧 MCP Integration

Claude Desktop Configuration

Add the following to your Claude Desktop config file:

{

"mcpServers": { "contextweaver": { "command": "contextweaver", "args": ["mcp"] } } }

MCP Tools Overview (v1.5.0+)

ContextWeaver exposes 5 MCP tools, following a layered design of "semantic retrieval first, structure browsing second":

ToolPurposeEmbedding cost
codebase-retrievalPrimary tool: hybrid semantic + exact-match retrievalYes
list-filesList indexed file structure (path/language/size)No
find-referencesFind heuristic text references to a symbolNo
get-symbol-definitionFind likely definition blocks for a symbolNo
statsIndex/search/health statisticsNo
codebase-retrieval Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
information_requeststring✅The semantic intent in natural language
technical_termsstring[]❌Exact technical terms (class/function names, etc.)
modestring❌Retrieval profile: quick, balanced, or deep
include_globsstring[]❌File glob allowlist applied after retrieval
exclude_globsstring[]❌File glob denylist applied after retrieval
languagestring[]❌Language allowlist applied after retrieval
max_total_charsnumber❌Per-call output budget in characters
max_filesnumber❌Maximum number of files returned after packing
max_segments_per_filenumber❌Maximum non-contiguous segments per file
return_debugboolean❌Include debug metadata in structured output
low_confidence_behaviorstring❌Low-confidence handling: return_top1, return_empty, or return_with_warning
output_formatstring❌Response format: markdown, json, or both
list-files Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
globstring❌Glob pattern to filter paths
languagestring❌Language filter (matched against files.language)
max_resultsnumber❌Max files to return (default 200)
find-references Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
symbolstring✅Exact symbol name
exclude_definitionboolean❌Exclude chunks whose breadcrumb tail matches the symbol name
max_resultsnumber❌Max references to return (default 50)
get-symbol-definition Parameters
ParameterTypeRequiredDescription
repo_pathstring✅Absolute path to the repository root
symbolstring✅Exact symbol name to resolve

| hint_path | string | ❌ | Preferred

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx