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

Agent Memory

โดย xChuCxรุ่น 0.6.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.xChuCx/agent-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Git-native project memory for AI coding agents: Markdown source of truth, reviewable, secret-safe.

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": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agent-memory -- npx -y @xchucx/agent-memory

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agent-memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agent-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@xchucx/agent-memory"
      ]
    }
  }
}

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 xChuCx 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 7221 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 47% ของอีก 7221 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7221 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agent Memory 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 (0.6.1) เข้า registry 44 วันที่ผ่านมา

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

agent-memory

Local, git-native project memory for AI coding agents. One MCP call in, structured memory updates out — current task state, decisions, conventions, pitfalls, per-module facts. Branch-aware. Secret-safe. Byte-preserving. No cloud, no vector DB — Markdown is the source of truth and git is the sync. Three MCP tools + a full CLI.

Why it's different: memory is plain Markdown committed to your repo, so you can read and git diff it; durable changes stage for human review (review --diff → apply) instead of landing silently; and secrets/PII are scanned out before anything is written. See ROADMAP.md for where this is headed (system-level / multi-repo memory).

Demo

An agent records a durable decision; it stages for review; you see the exact diff, apply it, and a later `fetch` surfaces it — local, git-native, reviewable, secret-safe. The clip is reproducible: docs/demo/demo.sh is the runnable flow and docs/demo/demo.tape renders the gif with vhs — see docs/demo/.

How it compares

CapabilityAGENTS.md / CLAUDE.mdVendor memory (e.g. Claude)Vector / DB memory (mem0, Zep)agent-memory
Plain-text, git-versioned source of truth✓ flat file✗ vendor-managed✗ DB / cloud✓ Markdown in your repo
Structured, section-level updates✗✗~✓
Human review gate (see the diff first)✗ free edit✗✗✓ stage → `review --diff` → apply
Vendor-neutral (MCP — any agent)~ broad convention✗ one vendor~ varies✓ Claude · Cursor · Codex · Gemini
Secret / PII scan on write✗✗~ varies✓
Team merge for concurrent edits✗ text conflicts✗✗✓ section merge driver
Runs fully local (no cloud)✓✗~ varies✓
Verifiable Task Protocol (VTP-1) & Machine Receipts✗✗✗✓ 5-phase cryptographic lifecycle + Clause B disjoint seat

These are general characterizations and the tools evolve fast — see something inaccurate? Open an issue and I'll fix the row. agent-memory is complementary to instruction files like AGENTS.md/CLAUDE.md (it even installs one): those say *how to behave*; agent-memory is the *durable, searchable, reviewed knowledge* behind it.

Status

Release 0.6.1 — the Swarm Audit Hardening & Metamorphic Rebase release: bridges durable memory with verifiable autonomous execution and strict fail-closed security invariants:

  • Astra Pro Audit Hardening (AM-001..AM-008) — Category-enforced approval routing (DecideRoutingWithCategory), whole-file pre-state CAS (proposal.PreHashes), polarity/negation qualifier preservation in Jaccard dedup (criticalQualifiers), idempotent pure read-only fetch_context, and canonical 3-way merge deletion semantics.
  • Metamorphic Rebase & Drift Detection (`internal/memory/rebase.go`) — Detects whole-file pre-hash drift during rebase, preventing silent clobber when adjacent sections are concurrently edited, verified by metamorphic composition tests.
  • Control-Plane Manifest Isolation — Enforces fail-closed protection of .agent-memory/meta/manifest.yaml against direct modification, symlink bypass, or path traversal attacks.
  • RFC 8785 (JCS) Determinism (`internal/vtp`) — Strict JSON Canonicalization Scheme compliance passing all 26 official RFC 8785 Appendix B test vectors, ECMAScript float formatting (1e+21), lone surrogate rejection, and recursive UTF-8 validation.
  • Fail-Closed Cross-Process SQLite NonceStore (`internal/memory/nonce.go`) — Persistent repo-scoped store using the withDB pattern to eliminate Windows file descriptor locks, providing zero-drift atomic validation and auto-sweeping expired nonces.
  • Two-Phase Staging & Compound Rollback (`internal/memory/staging.go`) — Strict path traversal sanitization (ValidateStagingID, agentfs.ValidateMemoryPath), symlink containment, and atomic multi-file rollback reporting RollbackIncomplete compound errors on partial failure.
  • VTP-1 Strict Assertion Identification & Dual-Oracle Settlement (`internal/vtp`) — Mandatory identifiable AssertionResults matching declared assertion IDs, verifier key binding validation, and Workpool/0 Clause B disjoint seat enforcement.

It builds on 0.6.0 (anti-ornamental SAR-008 grounding nonces, SAR-007 byte preservation), 0.5.4 (VTP-1 initial protocol engine), 0.5.0 (federation, referenced landscape stores), and 0.4 (section merge driver).

See CHANGELOG.md for the full changelist.

DocumentPurpose
ROADMAP.mdWhere the project is going, principles, and non-goals.
CHANGELOG.mdPer-release feature list and known limitations.
Design Doc v0.4.1Canonical design this binary implements.
Implementation PlanHistorical MVP build log (M0–M8); see ROADMAP for what's next.
Retrieval evalOffline recall/MRR/nDCG benchmark of fetch (method + numbers).
PatternsReusable design patterns documented per subsystem.
SpikesPre-M1 spike outcomes (byte-preserving engine, MCP SDK, flock, FTS5).

Quick start

Install — download a prebuilt binary (recommended): grab the archive for your OS/arch from the latest release, extract it, and put agent-memory on your PATH. No toolchain needed.

# npx (no Go, no manual download): fetches the verified release binary on

first run and caches it — also usable straight from an MCP client config.

npx -y @xchucx/agent-memory --help

Go toolchain alternative (Go 1.25+)

go install github.com/xChuCx/agent-memory/cmd/agent-memory@latest

from source

go build -o agent-memory ./cmd/agent-memory

Homebrew, Scoop, and winget packages are planned. agent-memory is also listed on the MCP Registry.

Then, inside the repo you want to give a memory:

# Scaffold .agent-memory/ in a repo

agent-memory init --name my-project

Install the Claude Code skill + register the project MCP server

(writes .claude/skills/agent-memory/SKILL.md and merges .mcp.json)

agent-memory install claude

Verify (prints the release tag, the go-install version, or dev+vcs locally)

agent-memory version

Read context

agent-memory fetch # bootstrap pack agent-memory fetch "auth" # FTS query

Start MCP server (your agent spawns this automatically once configured)

agent-memory mcp

install claude registers the MCP server for you: it merges a project-scoped .mcp.json at the repo root that runs agent-memory mcp --root ${CLAUDE_PROJECT_DIR:-.}. Claude Code expands CLAUDE_PROJECT_DIR to the repo at spawn, so the server always serves this repo — the config is portable across clones and (by Claude Code's scope precedence, local > project > user) overrides any stray user-scoped server. Commit .mcp.json so your team shares it.

⚠️ Do not register a single user-scoped server with a hardcoded root

(claude mcp add -s user agent-memory -- agent-memory mcp --root /some/repo):

it serves *every* project from that one repo, so memory you write in project B

silently lands in project A. Per-project registration (what install writes)

is the correct model; agent-memory doctor flags a mis-rooted registration.

The server resolves its repo from --root, then $CLAUDE_PROJECT_DIR, then the working directory. Other runtimes (Cursor, Gemini CLI, anything reading AGENTS.md) use the same server — install their adapter (see below).

Adopt on an existing project

init scaffolds empty memory. To seed it from a real codebase, let your coding agent do the analysis — that's the whole point. After init + install + registering the MCP server (above), restart the agent so the memory.* tools load, then paste the prompt below.

What happens: the agent reads the repo and calls memory.propose_update. Working notes and pitfalls apply immediately; durable categories (conventions, decisions, modules) stage for your review — inspect each with agent-memory review --diff and land it with agent-memory apply (or reject). Nothing durable is written without your approval.

You now have agent-memory MCP tools (memory.fetch_context,

memory.propose_update, memory.status) backed by this repository's .agent-memory/ store. Bootstrap the project's memory from the codebase.

  1. Call memory.fetch_context with an empty query to see the current (mostly empty) state and the conventions/decisions/pitfalls/modules layout.
  1. Analyze THIS repository — read the build files, CI config, entry points, and the main packages/modules. Identify:
  • build / test / run / lint commands and the toolchain;
  • conventions: code style, branching, commit rules, review practices;
  • architecture: the major modules/components and what each is for;
  • durable decisions: notable choices and WHY (only ones that are real and stable — not speculation);
  • pitfalls: footguns, sharp edges, "don't do X because Y" you can infer from the code, tests, or docs.
  1. Persist what you found via memory.propose_update, choosing the intent per kind:
  • update_conventions → conventions.md (build/test/style/workflow)
  • refresh_module → modules/ .md (one per major component)
  • record_decision → decisions.md (Date / Status / Confidence + sources; type ∈ file|test|user, NOT external)
  • add_pitfall → pitfalls.md
  • update_shared → local/current.shared.md (a short "current state / where things stand" summary)

Rules:

  • Cite provenance: pass sources as file references you actually read (e.g. {"type":"file","ref":"internal/auth/session.go"}). Use confidence=confirmed for facts from code, inferred for deductions.
  • Every section needs a unique " " anchor; keep entries concise — this is working knowledge, not a wiki. Decisions need Date, Status (active|superseded|deprecated|proposed), and Confidence fields.
  • NEVER put secrets, tokens, or credentials in memory (the server will reject them anyway).
  • Work in a few focused passes (conventions + architecture first, then modules, then decisions/pitfalls). Report what you proposed and what staged for review.

No MCP s

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx