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

Repo Memory

โดย yubinkim444รุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.yubinkim444/repo-memory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Shared, git-tracked working memory for AI agents on the same codebase.

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "repo-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "repo-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "REPO_MEMORY_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add repo-memory --env REPO_MEMORY_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx repo-memory-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "repo-memory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "repo-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "REPO_MEMORY_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "repo-memory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "repo-memory-mcp"
      ],
      "env": {
        "REPO_MEMORY_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • REPO_MEMORY_ROOT env
    Absolute path to the repository whose .ai-memory/ to read/write. Defaults to the current working directory.

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 yubinkim444 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 5688 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 34% ของอีก 5688 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5688 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Repo 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 (0.2.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์

Codebase Memory

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

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 22 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Exa

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

โดย exa-labsกำลังโต★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

repo-memory

Shared, git-tracked working memory for AI agents that share a codebase.

What one Claude / Cursor / Cline learns about your repo, the next one

picks up automatically. No database. No SaaS. Just files in your repo.


The problem

Every AI session that touches your repo starts from zero. It re-greps the same files. It re-discovers the same conventions. It re-asks the same questions you already answered three sessions ago. Multi-user / multi-tool makes it worse: your teammate's Cursor and your Claude Code learn the same codebase independently.

There is CLAUDE.md / .cursorrules for rules the human writes. But there is nothing for facts an agent verified — "the auth middleware lives at src/auth/middleware.py:42", "PR #387 chose httpx over requests because of HTTP/2", "don't run migrations during peak hours".

repo-memory is that nothing. A .ai-memory/ directory you commit to your repo. Every AI tool reads from it, writes to it. Git is the database.


Layout

your-repo/

├── .ai-memory/ │ ├── README.md # explains the convention │ ├── facts.jsonl # append-only structured facts with evidence │ ├── decisions/ # one markdown per non-trivial decision │ │ └── 2026-05-19-pick-httpx.md │ └── gotchas.md # one-line "watch out for X" notes ├── src/ └── README.md

Pure files. Sync over git. No daemon, no DB, no auth. Works offline.


Install

pip install repo-memory-mcp

or

uvx repo-memory-mcp --help

Python ≥3.10. Depends only on the official mcp SDK (for the MCP server).


Quick start

cd your-repo

repo-memory init # creates .ai-memory/ + adds CLAUDE.md hint repo-memory add-fact "Auth middleware lives in src/auth/middleware.py" \ --file src/auth/middleware.py --lines 42-180 --tool grep repo-memory add-decision "Use httpx not requests" \ --body "HTTP/2 + async support; we already use anyio." repo-memory add-gotcha "Don't run migrations during 9-11am UTC peak"

repo-memory show # render everything as Markdown repo-memory list-facts --tag auth

Then commit .ai-memory/ like any other file:

git add .ai-memory/

git commit -m "memory: record auth middleware location + httpx decision" git push

Anyone else (human or AI) who pulls the repo now sees those facts/decisions immediately.


LLM & AI Agent Readable Specification

For agents discovering this repo through search or MCP indexing.

Identity
  • name: repo-memory
  • purpose: read/write a structured, git-tracked memory store about the current codebase so multiple AI agents (and humans) don't re-learn it.
  • transport: CLI (repo-memory) and MCP stdio (repo-memory-mcp).
  • storage: plain files under .ai-memory/ in the repo. Sync = git.
When to call which tool
ToolWhen
get_repo_memoryAt the start of any task on this repo.
add_factAfter you verify a non-obvious fact (location, behavior, convention). Include evidence so the next agent can re-verify cheaply.
add_decisionAfter a non-trivial choice (architecture, library, trade-off). Body should explain *why*, not just *what*.
add_gotchaAfter a surprise that wasted your time.
list_factsWhen you want only facts in a specific area (tag, source_file).
Recommended agent workflow
1. agent.call("get_repo_memory")            -> absorb prior context
  1. ...do task, run tools, verify things...
  2. agent.call("add_fact", claim, evidence) -> for each new fact
  3. agent.call("add_decision", title, body) -> if a choice was made
  4. session ends, human commits .ai-memory/ -> shared via git
MCP server install

Add to your client config (Claude Desktop / Cursor / Cline):

{

"mcpServers": { "repo-memory": { "command": "uvx", "args": ["repo-memory-mcp", "--repo", "/abs/path/to/the/repo"] } } }

Or set REPO_MEMORY_ROOT env var instead of --repo.

Exposes 5 tools: get_repo_memory, add_fact, list_facts, add_decision, add_gotcha.


Why git, not a database

  • Zero infra. No service to host, no account to create, no API key to rotate.
  • Already authoritative. Git history is the single source of truth. git blame tells you which agent added which fact and when.
  • Works offline. Plane, train, conference WiFi — all fine.
  • PR review. Suspicious or wrong facts get filtered through normal code review.
  • Per-repo scope. A fact about repo A doesn't leak into repo B; the store is local to the repo.

Schema (for tooling authors)

facts.jsonl — one JSON object per line:

{

"id": "abc123def456", "ts": "2026-05-19T18:00:00Z", "claim": "Auth middleware lives in src/auth/middleware.py", "evidence": { "file": "src/auth/middleware.py", "lines": "42-180", "tool": "grep", "command": "rg 'def authenticate' src/", "verified_at": "2026-05-19T18:00:00Z" }, "tags": ["auth"], "added_by": "claude-opus-4.7" }

Append-only. Stale entries stay. Readers consult verified_at and re-verify if they want.


Automatic discovery hint

repo-memory init also appends a short discoverability section to your repo's CLAUDE.md (or AGENTS.md if you already have one) telling any AI agent that enters the repo to check .ai-memory/ first and to record new findings back into it. Idempotent — re-running won't duplicate.

Opt out with --no-claude-md.

The appended block is delimited by and , so you can hand-edit other parts of your CLAUDE.md freely.


CLI reference

CommandEffect
repo-memory init [--no-claude-md]Create .ai-memory/ skeleton + (default) update CLAUDE.md/AGENTS.md.
repo-memory show [--limit N]Print everything as one Markdown doc.
repo-memory add-fact " " [--file F --lines L --tool T --command C --tag T --by AGENT]Append a fact.
repo-memory list-facts [--tag T] [--source-file F] [--since ISO] [--limit N] [--json]List/filter facts.
repo-memory add-decision " " [--body MD]Write a decision file.
repo-memory list-decisionsList decision file paths.
repo-memory add-gotcha " "Append a one-line gotcha.

All commands take --root PATH if your CWD isn't the repo root.


About the author

Built by yubinkim444, who also makes [Kay's Records](https://kay-s-record.web.app/get.html) — an app for iOS and Android.

If this project saved you time, giving the app a try is the nicest way to say thanks.

License

MIT © yubinkim444

ถาม PopNx