Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Markdown memory for AI agents. Files you can read, edit, grep, and commit. Not a database.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
AGENT_MEMORY_DIR, AGENT_MEMORY_SCOPE, AGENT_MEMORY_LOGต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agent-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xultrax-web/agent-memory-mcp"
],
"env": {
"AGENT_MEMORY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_SCOPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agent-memory --env AGENT_MEMORY_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENT_MEMORY_SCOPE='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENT_MEMORY_LOG='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @xultrax-web/agent-memory-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xultrax-web/agent-memory-mcp"
],
"env": {
"AGENT_MEMORY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_SCOPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agent-memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@xultrax-web/agent-memory-mcp"
],
"env": {
"AGENT_MEMORY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_SCOPE": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENT_MEMORY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
AGENT_MEMORY_DIR envAGENT_MEMORY_SCOPE envAGENT_MEMORY_LOG envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub xultrax-web ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.15.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Guardrails for AI coding agents — write the rule once, every tool obeys, destructive actions get blocked.
Your AI coding agent will eventually try to rm -rf the wrong folder, force-push to main, or delete the file you actually needed. agent-memory-mcp is the memory layer where you write the rule once, in plain markdown — and it _enforces itself_:
AGENTS.md, CLAUDE.md, .cursor/rules/, and .gemini/ automatically — Claude Code, Cursor, Cline, Copilot, Gemini and Windsurf read the same rules, no plugin.cat it, grep it, edit it in vim, commit it to git, sync it across machines with agent-memory sync. No database, no daemon, no cloud — and if the AI gets it wrong, you fix it in a text editor.Memory — the rules, recipes, decisions, and context that survive every session and every tool — is the substrate. Enforcement is the point. Reference implementation of the Compliance Receipt Protocol 1.0, so other MCP servers can adopt the same receipts and interoperate.
# After adding the server to your MCP client (see Install below), from your project:
agent-memory init # drop in a starter guardrail pack (protect main, no rm -rf, no prod-data destruction, …) agent-memory install-hooks # make hard rules actually BLOCK in Claude Code (soft rules → ask)
Your agent is now guarded across every tool. Write your own rules with save_rule — they enforce _and_ emit to AGENTS.md / CLAUDE.md / .cursor/rules / .gemini. (CLI commands assume a global install — npm i -g @xultrax-web/agent-memory-mcp — or prefix with npx -y.)
What v0.10 and below shipped: a great file-based memory store. What v0.11+ added: rules that _enforce themselves_. A rule memory type carries severity (hard / soft), scope, applies_when, matches regex patterns, enforce_on categories, and last_verified date. From those, the server projects companion files out to every AI tool and gates destructive operations via cryptographic receipts.
agent-memory save-rule no-emojis-ever \
--description "Never use emojis in commits, comments, or chat output." \ --severity hard \ --scope global \ --enforce-on commits,chat_responses \ --content "No emojis. Anywhere. Ever."
agent-memory emit-companions
| Target | Path | Auto-loaded by |
|---|---|---|
agents | AGENTS.md | Claude Code, Codex CLI, Cursor, Aider, Devin, Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Amazon Q |
claude | CLAUDE.md | Claude Code (5-level hierarchy · managed/global/project/local/subdir) |
cursor | .cursor/rules/operator-hard.mdc (alwaysApply: true) + operator-conventions.mdc (agent-requested) | Cursor (MDC format) |
gemini | .gemini/instructions.md | Gemini CLI |
Set AGENT_MEMORY_AUTO_EMIT_DIR=/path/to/project and the server re-emits all four files automatically on every rule save.
check_action · the protocol enforcement point# Agent proposes an action · server matches against rule store
agent-memory check-action "delete the memory called old-project-notes" --type deletions
MCP shape:
{
"name": "check_action", "arguments": { "action": "delete the memory called old-project-notes", "action_type": "deletions", "session_id": "sess_abc", }, }
Tier 1 (deterministic, every client): action matched against rule.matches regex, filtered by rule.enforce_on. Hard violations block. Soft violations warn. Approved actions get a fresh receipt with 60s TTL.
Tier 2 (Sampling-enriched, shipped v0.11.7): for rules with applies_when natural-language conditions, the server uses MCP Sampling to ask the client's LLM whether the proposed action triggers the rule. Falls back to Tier 1 only if the client doesn't advertise Sampling capability. Works on Claude Desktop and VS Code Copilot; on Claude Code, Cursor, Cline, and Codex CLI you get Tier 1 only — which is enough to enforce the rules you've written.
But check_action only gates _this server's own_ tools. To enforce your rules on the agent's real actions — the shell commands and file writes it runs — `agent-memory install-hooks` wires a PreToolUse hook into Claude Code: a hard rule denies the matching tool call, a soft rule asks you. Now an rm -rf or a force-push to main is actually _blocked_, not just advised. Run agent-memory init first for a starter ruleset.
Receipts are short-lived, signed bearer tokens with caveats (Macaroon pattern · Birgisson et al., NDSS 2014). The novel protocol primitive: server-issued tokens that bind to action + session + rules-version-hash + expiry. Tampering breaks the signature. Rule changes invalidate every outstanding receipt (because rules_version is part of the signed payload).
import { issueReceipt, validateReceipt } from "@xultrax-web/agent-memory-mcp";
const r = issueReceipt({ caveats: [ { type: "action", value: "delete_memory" }, { type: "session", value: "sess_abc123" }, ], ttl_seconds: 60, });
const v = validateReceipt(r, { required_caveats: [{ type: "action", value: "delete_memory" }], }); if (!v.valid) throw new Error(v.reason);
Receipt-required `delete_memory` (v0.12.0 breaking change): calling delete_memory without a valid receipt is refused. The two-step pattern is check_action → delete_memory(name, receipt). The signing-key file lives at /.keyring/hmac-key (CRP 1.0) or /.keyring/ed25519-priv (CRP 1.1), 0600 perms on POSIX. Receipts are bound to their specific target (the action_hash caveat for delete memory ) and are single-use; the .keyring/ is never committed or synced, and rotate_key regenerates it after a suspected leak.
CRP 1.1 · Ed25519 federation (v0.13.0): flip CRP_SIGNING_MODE=ed25519 and the server signs with an asymmetric keypair instead of HMAC. The public key gets published at /.keyring/ed25519-pub, so other MCP servers can validate your receipts without sharing a secret. The protocol allows cross-server enforcement: server A issues a receipt for "delete X", server B validates and honors it.
audit · operational health for the rule storeagent-memory audit # pretty colored terminal output
agent-memory audit --json # structured JSON for tooling
Surfaces:
last_verified > 90 days, or never verifiedenforce_on AND an identical regex in matchescheck_action calls that blocked an action (spot over-aggressive rules)delete_memory without going through check_actionThe healthy flag is true iff no stale rules, no conflicts, no unreceipted ops.
The receipt protocol is documented standalone at docs/compliance-receipt-protocol-1.0.md. Other MCP servers can adopt the same format + validation rules to interoperate · agent-memory-mcp is the reference implementation. The spec covers: receipt structure, canonical encoding, signing (HMAC-SHA256 for 1.0, Ed25519 for 1.1), validation order, rules-version hashing, reserved caveat types, MCP integration patterns, security considerations, cross-server adoption, and test vectors.
.agent-memory/
├── MEMORY.md # auto-managed index ├── user-prefers-tabs.md ├── feedback-no-emoji-in-code.md ├── project-q3-launch-frozen.md └── reference-postgres-runbook.md
A memory file is just markdown with YAML frontmatter:
---
name: feedback-no-emoji-in-code description: User wants zero emoji in commits, comments, or output type: feedback
Hard rule. No emoji anywhere user-facing.
Why: prior contractor flooded the repo with them; user spent a weekend removing them.
How to apply: scrub before commit; reject any tool output that adds them automatically.
That's the whole format. No magic. Read it, edit it, ship it.
Most MCP clients have no persistent memory. The ones that do (Claude Code) store it where only that client can see it. The official server-memory and every community alternative use opaque structured backends. That's fine for some workflows — but it puts your data behind a layer you can't read with cat.
We chose markdown because:
If you want vector similarity search, semantic recall, or auto-relation extraction — use one of the database-backed memory MCPs. They're great at that. If you want memory that you can still read after a power outage, this is for you.
`
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo