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

QMD MCP

โดย X1pheRรุ่น 0.2.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.X1pheR/qmd-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local QMD search and bounded index maintenance through a Streamable HTTP MCP server.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "qmd": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add qmd -- docker run -i --rm ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "qmd": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "qmd": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub X1pheR 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 52% ของอีก 7257 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7257 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

QMD MCP 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 (0.2.2) เข้า registry 35 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี 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 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

QMD MCP

QMD MCP packages QMD as a long-running Streamable HTTP MCP server. It provides QMD search and document retrieval together with bounded index-maintenance operations, without exposing arbitrary shell execution.

This is a community-maintained integration. It is not affiliated with, endorsed by, or officially maintained by the upstream QMD project.

Feedback and contributions

Use GitHub Issues for bug reports and feature requests and pull requests for proposed changes. See CONTRIBUTING.md for the development workflow, test requirements, and coding conventions. Security issues must follow the private process in SECURITY.md.

Release changes are recorded in CHANGELOG.md.

Quick start

Release images are published on GitHub Container Registry (GHCR):

ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

Published packages are public, so Docker does not need a GitHub login to pull an accepted release.

For production deployments, select the stable version tag from an accepted GitHub Release. Retain its resolved digest as immutable provenance and rollback evidence.

The image supports linux/amd64 and linux/arm64. Each platform image retains only its matching QMD native llama runtime to keep the image bounded.

1. Create the directories
mkdir -p qmd/config qmd/content

cd qmd

Put the Markdown files you want QMD to index in content/.

2. Create config/index.yml
global_context: >-

This is a local Markdown knowledge base. Search results are discovery evidence; read the source document before relying on a material claim.

collections: docs: path: /vault pattern: "**/*.md" ignore:

  • "notes/**"

notes: path: /vault/notes pattern: "**/*.md" includeByDefault: false

history: path: /vault/logs pattern: "history.md" includeByDefault: false embedding: false

path values refer to paths inside the container. The Compose example below mounts ./content at /vault.

embedding: false is a QMD MCP wrapper extension for collections that should remain lexical-only. The files are still indexed and available to explicit lexical (lex) searches, but they are excluded from embedding health and manual start_embed jobs. Use it for large append-only logs or other exact-lookup material where repeatedly rebuilding vectors adds cost without useful semantic recall.

3. Create compose.yml
services:

qmd-mcp: image: ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2 container_name: qmd-mcp environment: QMD_FORCE_CPU: "1" QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES: "15" QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS: "120" ports:

  • "127.0.0.1:8181:8181" volumes:
  • ./content:/vault:ro
  • ./config:/config:ro
  • qmd-data:/data healthcheck: test:
  • CMD
  • node
  • -e
  • >- fetch('http://127.0.0.1:8181/health') .then(r=>process.exit(r.ok?0:1)) .catch(()=>process.exit(1)) interval: 30s timeout: 10s retries: 5 start_period: 30s restart: unless-stopped

volumes: qmd-data:

The example binds the HTTP port to loopback only. If another container must call QMD MCP directly, attach both containers to a shared Docker network and use the QMD service name instead of exposing it broadly on the host.

QMD_FORCE_CPU=1 gives a predictable CPU-only deployment. Remove it or set it to 0 if you deliberately want QMD to probe for supported acceleration.

4. Start the container
docker compose up -d

Check the service:

curl --fail http://127.0.0.1:8181/health

The Streamable HTTP MCP endpoint is:

http://127.0.0.1:8181/mcp
Docker CLI alternative

You can run the same release without Compose:

docker volume create qmd-data

docker run -d \ --name qmd-mcp \ --restart unless-stopped \ -p 127.0.0.1:8181:8181 \ -e QMD_FORCE_CPU=1 \ -e QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES=15 \ -e QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS=120 \ -v "$PWD/content:/vault:ro" \ -v "$PWD/config:/config:ro" \ -v qmd-data:/data \ ghcr.io/x1pher/qmd-mcp:v0.2.2

What QMD MCP provides

QMD MCP keeps QMD's read-oriented MCP tools and adds bounded administration operations:

  • health reports index and runtime state;
  • start_update starts a bounded asynchronous filesystem reindex job;
  • start_embed starts a bounded asynchronous embedding job;
  • job_status reports recent administration jobs;
  • scheduled refresh updates the lexical/index state only; embeddings run explicitly through start_embed, while embedding: false collections remain lexical-only;
  • routine query runs with reranking disabled;
  • query_reranked provides a separate CPU-heavy reranked path;
  • query results can include an exact source_relative_path for authoritative filesystem handoff when QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOT is configured and the source path resolves unambiguously;
  • document retrieval returns internal text by default; user-visible MCP resource exposure requires both exposeToUser=true and confirmUserApprovedExposure=true, and preview/show/open/render/inspect intent is not approval.

Only one administration job runs at a time. Completed jobs are retained in memory with a bounded history. See docs/tools.md for the complete nine-tool reference, including access level and side effects.

Runtime paths

The container uses these stable paths:

PathPurpose
/config/index.ymlQMD collection configuration
/data/index.sqliteQMD index database
/data/homeRuntime home directory
/data/cacheModel and runtime cache

Source collections should normally be mounted read-only. /data must remain writable because it contains the rebuildable index and model/runtime cache.

Configuration

The Dockerfile provides working defaults for the normal runtime paths and HTTP listener. Override only the settings your deployment needs.

VariableDefaultPurpose
QMD_HTTP_HOST0.0.0.0HTTP listen address inside the container
QMD_HTTP_PORT8181HTTP listen port
QMD_CONFIG_PATH/config/index.ymlQMD collection configuration file
INDEX_PATH/data/index.sqliteQMD index database
QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOTunsetOptional common source root. When set, query results include exact, collision-safe source_relative_path values relative to this root.
QMD_DEFAULT_COLLECTIONunsetDefault collection for start_embed; otherwise the first configured collection is used
QMD_FORCE_CPU0Set to 1 to disable acceleration probing and force CPU use
QMD_EMBED_PARALLELISMunsetOptional QMD embedding parallelism override
QMD_EMBED_MAX_DOCS_PER_BATCH8Default maximum documents per manual or scheduled embedding batch; accepted range 1-32
QMD_EMBED_MAX_BATCH_MB16Default maximum manual or scheduled embedding batch size in MiB; accepted range 1-128
QMD_EMBED_MAX_DURATION_MS3600000Maximum embedding session length; accepted range 60000-7200000 ms
QMD_EMBED_INTERVAL_MINUTES0Automatic embedding check interval; 0 disables all embedding timers. Integer 0-1440 minutes
QMD_EMBED_INITIAL_DELAY_SECONDS120First automatic embedding check delay; integer 0-3600 seconds
QMD_REFRESH_INTERVAL_MINUTES15Scheduled index-refresh interval; refresh never starts embedding. 0 disables it, maximum 1440
QMD_REFRESH_INITIAL_DELAY_SECONDS120Delay before the first scheduled refresh; accepted range 0-3600

Invalid bounded numeric values fail at startup instead of being silently accepted. QMD_SOURCE_RELATIVE_ROOT never exposes its absolute path; only a relative source path is returned, and ambiguous normalized-path collisions return null rather than guessing.

Automatic embedding

Automatic embedding is disabled by default. Set a positive QMD_EMBED_INTERVAL_MINUTES to enable periodic checks after QMD_EMBED_INITIAL_DELAY_SECONDS.

Each check selects pending work using the effective collection embedding policy. Missing embedding means enabled; default search selection and QMD_DEFAULT_COLLECTION do not limit the scheduler. One scheduled_embed job processes eligible collections sequentially under the same maintenance claim as manual jobs and refresh. Across admitted checks, the first eligible collection rotates in process memory so one collection cannot consume every shared deadline indefinitely. Busy or active-query checks skip without queuing work. Policy and pending work are rechecked before each collection.

Scheduled embedding is resumable across cooperative deadlines. Successfully embedded chunks of an unfinished document are retained as internal checkpoints for the exact model/fingerprint, remain pending until the full document is complete, and are skipped on the next scheduled attempt. Incomplete checkpoint groups are excluded from vector-search results. Manual embedding keeps the previous atomic cleanup behavior for an interrupted incomplete document. Results preserve per-collection outcomes and current aggregate pending work. Cooperative deadline cancellation is reported as deadline debt rather than a model failure; genuine embedding failures keep their existing error handling. Successful/no-op/skipped checks are quiet; incomplete runs log a compact summary without document content.

MCP health and HTTP /health expose scheduledEmbedding enablement, interval, initial delay, last outcome, next planned check and reused embedding bounds. State is process-local and resets on restart. The next check is a plan, not a promised job start. scheduledRefresh.embeddingAutomatic: false describes refresh only: refresh remains update-only.

The scheduler uses one shared cooperative time budget. Its optional AbortSignal is forwarded through the pinned SDK, embedding session and native loops. After observing abort, no new document preparation, retry or native evaluation starts. Already-started native calls are awaited, including parallel workers. Completed scheduled chunks are checkpointed for later resume instead of being recomputed; an incomplete checkpoint group is not search-visible until all expected chunks exist. Shutdown clears scheduler timers and waits for actual maintenance completion before closing the store. A cooperative deadline cannot hard-limit an in-flight native call's wall-clock duration. Manual embedding retains its per-collection session duration and atomic incomplete-document cleanup; the absent duration default is 3600000 ms.

Use one server writer per index; other replicas or direct CLI writers are outside the process-local claim. Batch bytes are a packing target, not a RAM ceiling. Deployments must supply appropriate CPU/RAM/swap limits and embedding parallelism. Query deferral applies at admission and between collections; queries arriving during a collection keep the existing behavior.

Security model

  • The container runs as the upstream Node image's unprivileged node user.
  • Source collections should normally be mounted read-only.
  • Index and cache state remain separate from source content.
  • Administration is limited to the exposed job operations. The wrapper calls the QMD store API directly; it does not invoke QMD CLI update hooks or expose arbitrary shell execution.
  • MCP request bodies are capped at 1 MiB before JSON parsing.
  • E

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx