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

Memory Lean

โดย zamansheikhรุ่น 1.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.zamansheikh/memory-lean

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Token-lean memory for AI agents: a knowledge graph searched cheaply. Drop-in for server-memory.

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": {
    "memory-lean": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add memory-lean --env MEMORY_FILE_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y memory-lean

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "memory-lean": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "memory-lean": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "memory-lean"
      ],
      "env": {
        "MEMORY_FILE_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MEMORY_FILE_PATH env
    Where the graph file lives (default ~/.claude/memory-graph/memory.jsonl)

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 zamansheikh 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 7241 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 64% ของอีก 7241 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7241 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Memory Lean 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 (1.5.0) เข้า registry 21 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

memory-lean

Long-term memory for AI coding agents that doesn't burn the context window.

A knowledge graph your agent searches cheaply, and a web UI where you can see and edit all of it.

Quick start · Web UI · How it works · Tools · Setup for 12 agents · Contributing

memory-lean is an MCP server that gives Claude Code, Codex, Cursor, MiMo Code and any other MCP client a memory that lasts between sessions: which projects exist, what depends on what, which version shipped, what is still pending, and which rules were learned the hard way. It is a drop-in replacement for the reference memory server (@modelcontextprotocol/server-memory), with the same file and tool names, but its answers are about 40 times smaller.

Highlights

About 40× smaller answers. Search returns a ranked list of names and the lines that matched, not every entity in full, so the agent can afford to check its memory before every task.

A web UI for people. See the whole graph grouped by type, follow relations, and add, edit or delete anything. Agent writes show up live.

Drop-in replacement. Same memory.jsonl file and the same nine tools as the reference server. Switch in, and switch back whenever you like.

Works with every agent. Copy-paste setup for Claude Code, MiMo Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, Zed, JetBrains and more, plus the instructions that teach the agent to use it.

Stays small by itself. Short facts, a cap per entity, and an archive for the overflow, so the graph never grows into a wall of text.

Private and safe. Plain local files, daily backups, a write lock for parallel sessions, and no network access. One server file, zero dependencies.

The numbers

Measured on a real graph of 237 entities, 355 relations and 1,160 facts (tokens ≈ characters ÷ 4):

CallReference servermemory-lean
read_graph~77,800 tokens~2,000 tokens40× smaller
search_nodes, average of 5 common words~31,000 tokens~770 tokens40× smaller

A narrow search that matches one or two entities saves less, because there is little to trim. To measure your own graph, run node tools/bench.mjs from a clone; it is read-only and prints sizes, never content.

Quick start

Claude Code: install the plugin. It adds the server, the instructions as a skill, a short reminder at the start of each session, and /memory-ui.

/plugin marketplace add zamansheikh/memory-lean

/plugin install memory-lean@memory-lean

Any other agent: add the server to its MCP config, then give it the instructions.

{

"mcpServers": { "memory": { "command": "npx", "args": ["-y", "memory-lean"] } } }

npx -y memory-lean --protocol >> AGENTS.md   # into the rules file your agent reads

Just looking? Open the web UI on a made-up example graph:

npx -y memory-lean --ui --demo

Setup for each agent

AgentServer configInstructions
Claude Codepluginincluded in the plugin
Xiaomi MiMo Codemimocode.jsoncskill or AGENTS.md
opencodeopencode.jsonAGENTS.md
OpenAI Codex CLIcodex mcp addAGENTS.md
Cursor.cursor/mcp.jsonAGENTS.md or a rule
VS Code (Copilot).vscode/mcp.jsoncopilot-instructions.md
Gemini CLIsettings.jsonGEMINI.md
Windsurfmcp_config.jsona rule
Clinecline_mcp_settings.json.clinerules/
Zedsettings.jsonAGENTS.md or .rules
JetBrains IDEsAI Assistant settingsa rule or guidelines
Claude Desktopclaude_desktop_config.jsonproject instructions

The graph is created on the first write at ~/.claude/memory-graph/memory.jsonl, whichever agent writes it, so all your agents share one memory. Set MEMORY_FILE_PATH to keep it somewhere else.

Web UI

npx -y memory-lean --ui

This opens your memory in the browser. Everything an agent can do, you can do here:

  • Explore. Each type gets its own bubble. Click an entity to highlight everything it connects to, drag nodes to arrange them, and scroll to zoom. Search matches names, types and facts.
  • Edit. Add, edit and delete facts, rename an entity or change its type, add and remove relations, create and delete entities, and restore archived facts. Every change passes the same checks as the agents' tools.
  • Watch. Changes your agents make appear within two seconds.
  • Spot problems. The overview lists pending work, the most connected entities, and anything over budget, which is also marked on the graph.

Follow the connections. Select an entity to see its facts and relations. Find anything. Search names, types and facts at once.

Edit in place. With the same 300-character limit the agents have. Light or dark. It follows your system, or pick one.

The page runs on your machine only (127.0.0.1) and needs the one-time key in the link it prints, so other websites cannot read or change your memory. Nothing is uploaded anywhere.

How it works

Search, then open

The reference server answers a search with every matching entity in full, as pretty-printed JSON. memory-lean answers with a ranked list of names and the lines that matched:

> search_nodes { "query": "deploy" }

57 match "deploy", top 10 shown (narrow the query or raise limit). open_nodes for full entities.

  • shop-backend [service] 12 obs, 6 rel › 2026-03-02: deployed 2.4.0 to production › deploy with scripts/release.sh, never by hand
  • PENDING shop-backend 2.4.0 [pending] 2 obs, 3 rel › …mobile apps still call the old endpoint until the deploy of 2.4.0 reaches them

The agent then opens only what it needs:

> open_nodes { "names": ["shop-backend"] }

shop-backend [service] (3 archived)

  • NestJS API behind api.example.com
  • 2026-03-02: deployed 2.4.0 to production

relations

shop-app -talks_to-> shop-backend PENDING shop-backend 2.4.0 -blocks-> shop-app

Why it stays lean
LimitWhat it means
Small answerssearch_nodes returns at most 10 names with snippets, read_graph returns an index of names, and only open_nodes returns full entities.
Short factsAn observation longer than 300 characters is rejected, with a message telling the agent to split it or put the detail in the repo.
A cap per entityAn entity keeps 15 observations. Past that, the oldest dated ones move to archive/ .md. Nothing is deleted: they can be listed and restored, and undated facts (the identity facts) always stay.
Search that narrowsEvery word must match somewhere in the entity, so adding a word narrows the result. The reference server looks for the query as one exact phrase.
How it keeps your data safe
SafeguardWhat it means
Safe to shareWriters take a lock file, so several agent sessions can use one graph without overwriting each other. Every write replaces the file atomically.
Daily backupsA copy goes to backups/ once a day; the last 7 are kept.
Damaged lines are keptA line that cannot be read is moved to memory.jsonl.unreadable on the next write and reported, never silently dropped.
Plain filesThe graph is JSON lines, archives are Markdown, backups are copies. You can read, grep and edit all of it by hand.

Tools

ToolWhat it returns
search_nodesRanked list of entity names with counts and up to two matching snippets each. Every word must match the name, type, an observation, or the type of a relation touching the entity.
open_nodesThe full entities you name, as compact text, with every relation touching them and their archive count. Unknown names come back with "did you mean" suggestions.
read_graphAn index: entity names grouped by type, with observation counts. Never the observations.
create_entitiesCreates entities; existing names are skipped.
create_relationsCreates relations between existing entities; duplicates are skipped.
add_observationsAdds facts to an entity, enforcing the length limit and the per-entity cap.
delete_observationsRemoves observations by exact text.
delete_relationsRemoves specific relations.
delete_entitiesRemoves entities and every relation touching them.
rename_entityRenames an entity, keeping its observations, relations and archive. *Not in the reference server.*

| archived_observations | Lists what was archived for an entity, optionally filtered, and restores chosen fa

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx