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

ResearchZosho

โดย Wyrdsekaiรุ่น 0.6.9i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Wyrdsekai/researchzosho

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Deep research assistant that checks its citations against the sources and keeps what it found.

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": {
    "researchzosho": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wyrdsekai/researchzosho-mcp"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHZOSHO_LIBRARY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add researchzosho --env RESEARCHZOSHO_LIBRARY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @wyrdsekai/researchzosho-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "researchzosho": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wyrdsekai/researchzosho-mcp"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHZOSHO_LIBRARY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "researchzosho": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@wyrdsekai/researchzosho-mcp"
      ],
      "env": {
        "RESEARCHZOSHO_LIBRARY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • RESEARCHZOSHO_LIBRARY env
    The library folder (default ~/researchzosho-library)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Wyrdsekai 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 5668 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 96% ของอีก 5668 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5668 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ResearchZosho 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 (0.6.9) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker 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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ResearchZosho

研究蔵書, *the research holdings.* The Research Harness For The Rest Of Us.

ResearchZosho is an open-source deep research assistant. Give it a question and it searches the web and scholarly papers, or only your own PDFs, and writes a report in which every claim points at a source. It runs on your own computer with a local LLM (llama.cpp, Ollama, LM Studio) or a hosted API.

Three people, one problem.

Your vet mentions a new drug for your dog's cancer. The follow-up is in three days. You want to know what the studies say: how well it works, for which breeds, and what the side effects are. The answer is spread across twenty papers, a regulator's review, and many pages that only look like medical advice.

You are tracing your family. Your great-grandfather is in the 1911 census in Osaka. By 1921 he is gone from every record the family knows about. Somewhere there are ship manifests, a prefecture's emigration lists, and an old newspaper notice. Most of them are in Japanese. None of them are on the first page of a search.

You are writing one chapter of a thesis on the influence of the Soviet-Afghan War on 1990s British science fiction. You have forty papers and articles saved, in three languages. You have one week to work out what they agree on, where they disagree, and what nobody has looked at yet.

None of that can be read in one evening. That is the job ResearchZosho does. You give it the question. It reads and notes each fact with the source it came from. When it is done, a write-up is waiting: what it found, where the sources disagree, and what it could not resolve. Every claim in it points at a source you can check. It keeps what it found, so the next question on the same subject does not start from zero. If a paper you used gets a new version, or two of your own findings contradict each other, it tells you.

Nothing counts as valid until you have reviewed it.

It runs on your own computer with a model you pick, local or hosted. It is free and open source. It is for anyone who needs reliable research done.

This is The Research Harness For The Rest Of Us.

→ [LIBRARIAN_HOWTOUSE.md](docs/LIBRARIAN_HOWTOUSE.md): how to use it day to day → [LIBRARY_PROTOCOL.md](docs/LIBRARY_PROTOCOL.md): for programmers, how a program talks to it → [FAMILY_HISTORY.md](docs/FAMILY_HISTORY.md): researching your family, from a relative's notes to records and a family tree → [YOUTUBE.md](docs/YOUTUBE.md): researching what is on YouTube — channels, what is said in a video and when, channels like one you know — without an API key

→ [BEDROCK.md](docs/BEDROCK.md): using the models in your own AWS account (Amazon Bedrock) with your own AWS sign-in

→ [MODELS.md](docs/MODELS.md): which model to run, from what we measured: the local models by your graphics card's VRAM first, then the hosted ones by what they got right, how long a run took and what it cost


What you can do with it

Send it a question. It works out what needs answering. It reads in parallel: the web, and the scholarly literature by DOI through Crossref and OpenAlex, and when the question calls for them the web archives, the Internet Archive, digitised historical newspapers, the National Diet Library's digitised Japanese books, the archives of source code and the video sites beside YouTube. A page that is gone is read from its archived copy. It writes the answer up in sections. It keeps going until the job is done, or for as long as you allow. It also reads sources in other languages, especially when the question points at a non-English language. The write-up says which languages its sources were in.

Check the answer. Every write-up ends with a table of the facts it used. Each fact has its source and a quote. A numbered list of unique sources follows. Before the write-up is shelved, each sentence that cites a source is checked against that source. A problem is called out. If it cannot read a source, because of a paywall, a login or another issue, it lists that source so you can supply the text yourself.

Keep bad sources out. A claim with one source stays a draft until a second, independent source backs it. A retracted paper disputes the claims that cite it. A site you ban is not used. A site you trust counts as a primary source.

Decide what stands. Each claim starts as a draft. You accept it, dispute it or retire it. The library uses what you accept next time.

Talk to it. researchzosho chat is a conversation with the Librarian. Ask what the shelves hold, ask a follow-up, say "find out …" to start a research run, ask "how did that go?", or go through the inbox. Every reply cites a look-up you can open. A figure it cannot back is marked as its guess. The same conversation is on the pages at /chat.

Ask what you already know. researchzosho ask "…" shows what the library has on a question: each claim, where it came from, and whether it is accepted or still in dispute.

Bring your own documents. A PDF, a web page, or a whole folder. Point it at a folder and every document in it is shelved as a collection. Then ask a question that searches only those documents, or one that starts there and goes to the web afterwards for more.

Get book recommendations. Ask for a book to read first on a subject, what a book covers, or what to read next. The recommendations come from the library catalogues (Open Library, Japan's National Diet Library and others), never from the model's memory, so every book named is a real one with a link to its record. It looks past the bestseller lists and says what each book covers and who it is for.

Use your own shelf. Point it at your Calibre library and it learns what you go for: the subjects, the authors you come back to, the decades and languages. researchzosho myshelf like " " recommends books on your shelf like one by what the texts say, not by who wrote them. A nightly reading of your books builds a card for each, which describes the book and nothing about you. Say which rows you liked and disliked, and the next lists move.

Know what you own. Import your purchase records (the zip Amazon sends you, a mailbox of order confirmations, a card statement) and the library can tell what you already have. Every night it checks the open product-safety feeds against them, and a recall that may concern you waits in the inbox.

Research a purchase. Ask what to buy and the run looks only at what shops list right now in your country, with the price, the datasheet, recall notices, repairability and what owners say. The table judges fit against your need, not popularity. For used, vintage or out-of-print things it asks eBay and gives you ready search links for the marketplaces no program may read.

Ask how to do or make something. A craft, a hobby, a sport, a martial art or a trade. The answer comes with the kit: every material and tool, what it is for, what stands in for it, and where to get it. For a sport or a martial art, the gear in the order you need it and where to learn. For a community you want to join, such as the SCA or a reenactment society, how to join and what its rules ask of your equipment.

Podcasts and videos. A question about a podcast, a host or an episode reads what was said, with the time it was said, and cites the episode. Follow a show and its new episodes are noted as they arrive. A question about videos searches YouTube and the sites beside it and cites the moment.

Ongoing research, every night. Every night it runs the searches you have declared ongoing. It looks into questions it could not answer before. It re-reads a few accepted claims against their sources. It notices new versions of papers you cite. It keeps a dated backup. On Sundays it leaves you two lists: claims that look like duplicates, and documents you might clean out. It never merges, deletes or decides for you.

See how things connect. When a claim says a person lived in a place, or an author wrote a work, the library keeps the connection. researchzosho map "Arthur Ellis" shows everything around a name. The service draws it in your browser. This connects the research you have built up.

Open it in a browser. The service has basic pages: search, ask, read a claim with its sources, walk the subjects, see what changed and what is running, send a question, and download any write-up as Markdown or PDF. For a desktop editor, researchzosho vault writes a folder that Obsidian, SoloMD or SilverBullet can import.

Let other programs use it. Claude Code, Codex, Gemini CLI and any other MCP host can ask the library directly. A small HTTP service with Python and Java clients covers everything else.

Reach it from outside your home. researchzosho share makes the library reachable now, behind an encrypted relay (a Cloudflare quick tunnel at first, Tailscale Funnel for an address that lasts), free, with no port opened at home: anyone with the link sees the sign-in page, and only a person you invited gets in, with their name and password, a passkey, or a one-time code as a second step. Invite a person with one link; they choose their password when they open it.

Sign in simply. No tokens to paste. You make your account once, with a name and a password, and sign in from any phone or computer. On the library's own computer your browser needs no sign-in. Add a passkey, so your fingerprint or face signs you in, or a one-time code from an authenticator app as a second step. Programs still use tokens.

Getting started

Research runs need a model server that speaks the OpenAI chat API. That can be a local one (llama.cpp, Ollama, LM Studio) or a hosted API with a key (OpenAI, DeepSeek, Gemini, OpenRouter and others). You also need Java 21 or newer, unless you take a build that carries its own runtime. The installer picks that build for you when Java is missing.

Research runs also need a web search backend. It matters as much as the model. Use a Brave Search API key (free plan), or SearXNG (setup starts one with Docker). With neither, the built-in fallback searches Wikipedia and the scholarly literature only. Asking what the library already has works without a model.

git clone https://github.com/Wyrdsekai/researchzosho.git

cd researchzosho bin/researchzosho setup

When it is done, open http://127.0.0.1:4649/ in a browser.

setup asks a few questions. Each has an answer already filled in:

  • where the library installs
  • which model it uses, and which it checks for
  • which web search backend
  • whether search is by meaning, by keyword, or both
  • whether to run it as a service
  • which programs to connect

Then it shelves a document you name and answers a question about it. Run it again any time to change one thing. --yes takes every default.

The release installs on Linux, macOS and Windows. If you already use CodeZaiku, codezaiku install researchzosho fetches the release, checks it, and runs setup.

Settings live in ~/.researchzosho/config as key = value lines, or in the environment. These are the ones you are most likely to change:

settingwhat it is
RESEARCHZOSHO_DRIVEthe model server, for example http://localhost:8080 or https://api.openai.com/v1
RESEARCHZOSHO_MODELthe model name to ask for
RESEARCHZOSHO_JUDGE_DRIVE / RESEARCHZOSHO_JUDGE_MODELa second, stronger model for the judgment steps (planning, the critic, the write-up, the citation check), while a local model does the reading
RESEARCHZOSHO_EMBEDan embeddings server (OpenAI embeddings call), so search works by meaning as well as by words; off for words only. researchzosho embed start runs one with Docker (Text Embeddings Inference, about nine times faster than llama.cpp on the same model)

| `RESEARCHZOSHO_LIBRA

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx