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

Gmem

โดย yksanjoรุ่น 1.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.yksanjo/gmem

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Persistent, Solana-aware project memory for AI coding agents. Typed entities + git-aware diffs.

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": {
    "gmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add gmem --env GMEM_DB='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @yksanjo/gmem

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "gmem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "gmem": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@yksanjo/gmem"
      ],
      "env": {
        "GMEM_DB": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • GMEM_DB env
    Override the auto-resolved memory database path. Defaults to ~/.gmem/ /memory.db, with one db file per Solana project (project root resolved from Anchor.toml or workspace Cargo.toml).

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 yksanjo 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 7266 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 13% ของอีก 7266 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7266 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Gmem 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 (1.1.0) เข้า registry 6 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 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 เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

gmem

Persistent project memory for Solana AI agents.

A Model Context Protocol (MCP) server that gives AI coding agents — Claude Code, Cursor, or anything that speaks MCP — durable, Solana-aware memory of a project across sessions: program IDs, IDLs, PDA seeds, deployment state, architectural decisions, audit findings. So agents stop forgetting what they built yesterday.

Status: v1.2 — stable, with EVM support and agent trust scoring. Nine MCP tools, real implementations (no stubs), backward-compatible wire format:

  • Storage: SQLite via better-sqlite3, one db file per project (auto-resolved from Anchor.toml / workspace Cargo.toml, override with GMEM_DB)
  • Ranking: SQLite FTS5 BM25 with a recency boost
  • Versioning: append-only — every write inserts a new (kind, natural_id, version) row; reads return the latest; full history available via the in-process Store API
  • Anchor ingest: gmem.ingest_anchor parses Anchor.toml, captures IDL sha256s, records git HEAD as sourceCommit per Program
  • Solana CLI context: gmem.solana_context reads ~/.config/solana/cli/config.yml, classifies the cluster, derives the active keypair's pubkey (secret never leaks). gmem.write on a Decision auto-attributes author + authorCluster
  • Git-aware diff: gmem.diff accepts both ISO timestamps and git refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full and short SHAs)
  • EVM support (v1.1): gmem.ingest_hardhat parses Hardhat / hardhat-deploy workspaces, classifies networks into canonical chain ids (base-mainnet 8453, optimism-mainnet 10, polygon-mainnet 137, arbitrum-one 42161, ethereum-mainnet 1, plus testnets), captures a reorder-invariant ABI SHA-256. New Contract entity kind for EVM smart contracts.
  • License: MIT
  • Spec: see SPEC.md
  • Entity schemas: see schema/

Why

Solana has moved decisively toward an agent-first developer experience. The Foundation's awesome-solana-ai repo indexes a strong layer of *stateless* reference skills — solana-dev-skill, magicblock-dev-skill, metaplex-skill, helius-phantom-skill, solana-game-skill, and more — that teach agents *how* to do things. The Solana Developer MCP exposes documentation. What's missing is the layer above: persistent project memory.

Today every Claude Code session on a Solana project starts cold. The agent doesn't remember the program ID it deployed yesterday, the PDA seeds it chose two weeks ago, the audit finding from last sprint, or why a specific Jupiter integration was rejected. The developer compensates by pasting context, hand-maintaining NOTES files, or re-explaining the project every session. That is a tax on every agent-assisted Solana developer.

gmem fixes this by being opinionated about Solana primitives — programs, accounts, instructions, PDAs, IDLs, cluster state, Anchor configs — rather than being a generic key-value store. It complements every existing skill in awesome-solana-ai rather than competing with any of them.

Install

npm install -g @yksanjo/gmem

Or, to run it without a global install:

npx @yksanjo/gmem

The installed binary is still called gmem.

Or, to hack on the source:

git clone https://github.com/yksanjo/gmem.git ~/gmem

cd ~/gmem && npm install && npm run build

Then point your MCP client at it. For Claude Code:

// ~/.claude/mcp_servers.json

{ "mcpServers": { "gmem": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/gmem/dist/index.js"], "env": { "GMEM_DB": "~/.gmem/memory.db" } } } }

Tools exposed (v0.1)

ToolPurpose
gmem.recall(query)Retrieve memory entries relevant to a natural-language query, ranked by BM25 + recency
gmem.write(entity)Persist a typed memory entry (Program / Account / Instruction / Decision / Finding / Integration); append-only
gmem.diff(from, to)Show how memory state changed between two points in time — accepts ISO timestamps OR git commit refs (HEAD, HEAD~3, branch names, full or short SHAs)
gmem.list_decisions()List all Decision entries for the active project, newest first
gmem.ingest_anchor()Auto-ingest an Anchor workspace: parse Anchor.toml, capture IDL sha256s from target/idl/, record the current git HEAD as source commit, write one Program per (program, cluster) pair
gmem.solana_context()Read the active Solana CLI config (~/.config/solana/cli/config.yml), return the configured cluster + RPC URL + active-keypair pubkey. Used by gmem.write to auto-attribute Decision entries to the developer wallet. Never returns the secret key.
gmem.ingest_hardhat()v1.1 — Auto-ingest a Hardhat / EVM workspace: parses hardhat.config.{ts,js,cjs,mjs}, reads every deployment artifact under deployments/ / .json (the hardhat-deploy convention), classifies the network into a canonical chain (base-mainnet, optimism-mainnet, etc.), records a reorder-invariant ABI SHA-256 and git HEAD as sourceCommit. Writes one Contract entity per (chain, address) pair.
gmem.ingest_agent_activity(pubkey, cluster?)v1.2 — Pull Solana activity for an autonomous-agent wallet via Helius RPC, aggregate it (tx count, distinct peers, failure ratio, wallet age, sanctioned-neighbor count), score it with the transparent v1 heuristic, and write one Agent entity per (cluster, pubkey). Set HELIUS_API_KEY or pass apiKey; fixturePath runs offline against a snapshot.
gmem.score_agent(pubkey, cluster?)v1.2 — Return the latest stored Agent trust score with the heuristic breakdown showing which factors moved it. Read-only: no RPC call, no write — run gmem.ingest_agent_activity first.

Full input/output JSON schemas are in SPEC.md.

Worked against real Solana projects

The examples/ folder in this repo demonstrates the *shape* of project memory with synthetic projects. These companion repos build the same shape from public Solana programs you've probably heard of, with every entity citing its source:

  • gmem-example-squads-v4 — Squads multisig. Anchor workspace auto-ingest + audit pointers.
  • gmem-example-marginfi-v2 — Marginfi v2 lending. IDL-driven discovery of the embedded Drift integration (6 drift_* instructions surfaced automatically).
  • gmem-example-kamino-klend — Kamino klend. V1/V2 coexistence pattern, first-class flash loans, on-chain referrer state, sustained per-minor-release audit cadence — all recorded as Decision entries.

Each repo is npm install && npm run build-runnable; the resulting gmem.db is committed for direct inspection.

Out of scope for v1.0

To keep the v1 scope honest, gmem v1.0 does NOT include: hosted multi-user sync, cross-project search, agent reputation, on-chain memory anchoring. These are tracked in ROADMAP.md for v1.x / v2.

Roadmap

  • v0.1 — Open spec + JSON schemas + MCP server stub
  • v0.2 — SQLite backend, BM25 ranking, append-only versioning
  • v0.3 — Anchor workspace auto-ingest
  • v0.4 — Solana CLI context capture + Decision auto-attribution
  • v0.5 — git ref resolution in gmem.diff
  • v1.0 — Stable release with three worked examples (DeFi vault, cNFT mint, AI agent) — see also PR #168 in solana-foundation/awesome-solana-ai
  • v1.1 — EVM / Hardhat support (Base, Optimism, Polygon, Arbitrum, Ethereum, plus testnets), new Contract entity, gmem.ingest_hardhat tool, worked example 04-evm-vault
  • v1.2 — Agent trust scoring: new Agent entity, gmem.ingest_agent_activity + gmem.score_agent tools, worked example 05-agent-reputation, MCP Registry surface (server.json 1.2.0)

Contributing

This is an early-stage spec. The most useful thing right now is feedback on SPEC.md — does the entity model cover the Solana primitives that matter to *your* project? Open an issue or PR.

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx