Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Persistent memory + git snapshots for Claude Code. Never lose context or code.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-code-memory"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add memory -- npx -y claude-code-memoryวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"memory": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-code-memory"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"memory": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"claude-code-memory"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub yuvalsuede 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 (1.2.1) เข้า registry 9 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
Persistent memory + automatic git snapshots for Claude Code. Never lose context. Never lose code.
🧠 45 memories | 📊 2.8K tokens | 📸 23 snapshots | ⏱️ 5m ago
| Problem | Solution |
|---|---|
| Re-explaining your project every session | Auto-captures decisions, patterns, architecture |
| Context window fills up, knowledge lost | Two-tier memory: CLAUDE.md (instant) + deep search |
| Broke something, can't remember what worked | Git snapshots on every save, instant rollback |
| No idea what Claude "knows" about your project | Visual dashboard shows all context |
| Worried about cloud storage | 100% local files, your git repo |
# Install globally
npm install -g claude-code-memory
memory-mcp setup
memory-mcp init ~/Projects/my-app
That's it. Start coding. Memories accumulate automatically.
graph TB
subgraph "Phase 1: Silent Capture" A[Claude Code Session] -->|User sends message| B[Claude responds] B -->|Hook fires: Stop/PreCompact/SessionEnd| C[extractor.js] C --> D[Read transcript from cursor] D --> E[Chunk if >6000 chars] E --> F[Send to Haiku LLM] F -->|Extract memories as JSON| G[Dedup via Jaccard similarity] G --> H[Save to .memory/state.json] H --> I[Decay confidence scores] I --> J{Consolidation needed?} J -->|>80 memories or every 10 extractions| K[Haiku merges/drops] J -->|No| L[Sync CLAUDE.md] K --> L end
subgraph "Phase 2: Recovery" M[New session starts] -->|Built-in behavior| N[Claude reads CLAUDE.md] N --> O[Claude has full project context] end
subgraph "Phase 3: Deep Recall" O --> P{Need specific context?} P -->|memory_search| Q[Keyword search across memories] P -->|memory_ask| R[Haiku synthesizes answer from top 30 matches] P -->|memory_related| S[Tag-based retrieval] end
subgraph "Data Store" H -.-> T[(.memory/state.json Full memory store)] L -.-> U[(CLAUDE.md ~150 line summary)] T -.->|MCP tools read| Q T -.->|MCP tools read| R T -.->|MCP tools read| S end
style A fill:#4a9eff,color:#fff style F fill:#ff6b6b,color:#fff style K fill:#ff6b6b,color:#fff style R fill:#ff6b6b,color:#fff style T fill:#ffd93d,color:#000 style U fill:#6bcb77,color:#000
Two-tier memory architecture:
| Layer | Purpose | Size |
|---|---|---|
CLAUDE.md | Auto-read on session start. Top ~150 lines of the most important context. | Compact |
.memory/state.json | Full memory store. Searchable via MCP tools mid-conversation. | Unlimited |
Silent capture via hooks:
Claude Code hooks fire after every response (Stop), before context compaction (PreCompact), and at session end (SessionEnd). A fast LLM (Haiku) reads the transcript and extracts:
Smart memory management:
To update an existing installation:
npm install -g claude-code-memory --force
To update hooks (e.g., after a bug fix):
memory-mcp setup
memory-mcp setup Interactive first-time setup
memory-mcp init [dir] Initialize memory for a project memory-mcp status [dir] Show memory status and health memory-mcp statusline [dir] Compact one-line status (great for shell prompts) memory-mcp context [dir] Show context metrics and token usage memory-mcp context --html Generate visual HTML dashboard memory-mcp search Search memories by keyword memory-mcp ask Ask a question, get answer from memory memory-mcp consolidate [dir] Merge duplicates, prune stale memories memory-mcp key [api-key] Set or check Anthropic API key memory-mcp snapshots [dir] List git snapshot history memory-mcp snapshot-enable Enable automatic git snapshots memory-mcp snapshot-disable Disable git snapshots memory-mcp help Show help
Visualize your memory usage with memory-mcp context:
Context Dashboard
Project: my-app
Total Context 2.8K estimated tokens
Tier 1 CLAUDE.md (auto-loaded) █████████████████░░░░░░░░░░░░░ 1.0K 45 lines, 44 in memory block
Tier 2 .memory/state.json (searchable) ██████████████████████████████ 1.8K 29 active, 5 archived, 24 superseded
Memories by Type architecture ███░░░░░░░░░░░░░░░░░ 8 memories (291 tokens) decision ██████░░░░░░░░░░░░░░ 18 memories (540 tokens) gotcha ████░░░░░░░░░░░░░░░░ 10 memories (332 tokens) progress ██████░░░░░░░░░░░░░░ 19 memories (538 tokens)
Git Snapshots ● Enabled on __memory-snapshots 42 commits → origin
Use memory-mcp context --html to generate an interactive browser dashboard.
Automatic project versioning tied to your working sessions. Every memory extraction commits your entire project to a hidden branch.
# Enable during init (you'll be prompted)
memory-mcp init ~/Projects/my-app
memory-mcp snapshot-enable
memory-mcp snapshots
memory-mcp snapshot-diff abc123 def456
memory-mcp snapshot-restore abc123
memory-mcp snapshot-disable
How it works:
__memory-snapshots branch (invisible in normal workflow)Use cases:
When configured as an MCP server, Claude can access these tools during a session:
| Tool | Description |
|---|---|
memory_search | Keyword search across all memories |
memory_related | Get memories by tag or area |
memory_ask | Ask a question, get an LLM-synthesized answer from memory |
memory_save | Manually save a memory |
memory_recall | List all memories with filters |
memory_delete | Remove a memory |
memory_consolidate | Trigger memory consolidation |
memory_consciousness | Generate the full consciousness document |
memory_stats | Show memory statistics |
memory_init | Set project name and description |
Memories are categorized into six types:
architecture "Next.js 14 app router with Supabase backend, Stripe for billing"
decision "Chose server components for public pages because of SEO requirements" pattern "All API routes validate input with zod and return NextResponse" gotcha "Supabase RLS policy on word_lists requires user_id OR org_id, not both" progress "Auth complete, billing webhook handling in progress" context "Client wants launch by March, focus on core features only"
After initialization, your project gets:
your-project/
├── CLAUDE.md ← auto-updated memory summary (read on session start) ├── .memory/ │ ├── state.json ← full memory store │ └── cursor.json ← tracks what's been processed ├── .mcp.json ← MCP server configuration └── .claude/ └── settings.json ← hook configuration
The memory block is inserted between markers, preserving any existing CLAUDE.md content:
<!-- MEMORY:START -->
A brief description
_Last updated: 2026-01-27 | 45 active memories, 62 total_
_For deeper context, use memory_search, memory_related, or memory_ask tools._
Global (recommended): hooks work for all projects automatically.
memory-mcp setup # select "global" when prompted
Per-project: hooks and MCP configured per project.
memory-mcp init /path/to/project
API key is resolved in order:
ANTHROPIC_API_KEY environment variable~/.memory-mcp/config.json~/.config/anthropic/api_key~/.anthropic/api_keyThe extractor uses Claude Haiku for memory extraction and consolidation. Typical cost:
MIT