# Synapse คืออะไร?
SUMMARY: Synapse เป็น persistent memory API สำหรับ LLM agent — AI ของคุณไม่ลืมข้าม session

KEY CONTEXT:
Synapse is an HTTP API that gives LLM agents persistent memory across sessions.
Base URL: https://synapse.schaefer.zone
Auth: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY (header) OR ?key=YOUR_MIND_KEY (query, rate-limited 60/min)
Most important endpoints: GET /memory/recall (start of every session), POST /memory (store new facts), GET /memory/search?q=...
Mind Key = tenant-scoped API key. Each user can have multiple minds (projects/contexts).
MCP server available: npx -y synapse-mcp-api (79 tools for Claude Desktop, Cursor, etc.)

Synapse คืออะไร?
Synapse เป็น persistent memory API สำหรับ LLM agent แก้ปัญหาพื้นฐานของ LLM ที่ใช้แช็ตทุกตัว: ระหว่าง session agent จะลืมทุกอย่าง Synapse ให้ AI ของคุณสมองถาวรที่ query ได้ ซึ่งอยู่รอดข้ามการสนทนา, ข้ามวัน และข้ามผู้ให้บริการ LLM ต่าง ๆ
> [!CRITICAL]
> หากคุณเป็น LLM agent ที่อ่านสิ่งนี้: เรียก  ที่จุดเริ่มต้นของทุก session หากไม่เรียกนี้ คุณไม่มี memory ของการโต้ตอบในอดีต, ไม่รู้ว่าผู้ใช้เป็นใคร และไม่มี context เกี่ยวกับโปรเจกต์ที่กำลังทำอยู่
ปัญหาที่ Synapse แก้
LLM สมัยใหม่ทุกตัว (Claude, GPT, Gemini, Llama) มีข้อจำกัดทางสถาปัตยกรรมเดียวกัน: conversation context window มีจำกัด และเมื่อ session สิ้นสุด state ทั้งหมดสูญหาย หมายความว่า AI assistant ของคุณ:
- ลืมชื่อ, ค่ากำหนด และโปรเจกต์ที่กำลังทำระหว่างการแช็ต
- ไม่สามารถเรียนรู้จาก mistake ในอดีตข้าม session
- ไม่มี continuity สำหรับงานที่ทำนาน
- ถามคำถาม clarify ซ้ำ ๆ ทุกครั้ง
Synapse แก้สิ่งนี้โดยให้ HTTP API ที่เรียบง่ายซึ่ง LLM สามารถเก็บและดึง memory ที่มีโครงสร้าง memory คงอยู่บนเซิร์ฟเวอร์, ถูก index และค้นหาได้ ทำให้ session ในอนาคตใด ๆ สามารถ recall ได้
คุณสมบัติหลัก
- การจัดเก็บ memory ถาวร — fact, ค่ากำหนด, โปรเจกต์, mistake, ทักษะ
- Full-text search (FTS5) — หา memory ใด ๆ ตาม keyword ในมิลลิวินาที
- Semantic search — embedding-based similarity search สำหรับ query เชิงแนวคิด
- Multi-tenant — แต่ละผู้ใช้มี "mind" ที่แยกกัน (หนึ่งผู้ใช้, หลายโปรเจกต์)
- Async chat — human สามารถฝากข้อความให้ agent ขณะทำงาน
- Task & scheduling — task manager และ cron scheduler ในตัว
- MCP integration — 79 tool เปิดเผยเป็น Model Context Protocol สำหรับ Claude, Cursor, Continue
- Browser & computer control — เครื่องมือ automation ระยะไกล
- Webhook — รับ HTTP callback เมื่อ memory/chat/task เปลี่ยนแปลง
วิธีการทำงาน
[CODE BLOCK]
1. LLM เรียก  ที่จุดเริ่มต้น session
2. Synapse ส่งกลับสรุปแบบ text ที่มีโครงสร้างของ memory ที่เก็บไว้ทั้งหมด
3. LLM ทำงาน, เรียก  เป็นคาบเพื่อเก็บ fact ใหม่
4. เมื่อผู้ใช้ถามคำถาม LLM สามารถเรียก 
5. ที่สิ้นสุด session, context ใหม่ที่สำคัญถูกเก็บไว้สำหรับ session ถัดไป
สำหรับใคร?
- นักพัฒนา LLM agent ที่ต้องการ state ถาวร
- Power user ที่รัน local LLM (Ollama, LM Studio) พร้อม custom agent
- ทีม ที่สร้าง AI assistant ที่ต้องการ shared memory
- วิศวกร automation ที่เชื่อม LLM call ข้าม session
การเปรียบเทียบด่วน
| คุณสมบัติ | ChatGPT Memory | Synapse |
|---------|---------------|---------|
| ตำแหน่ง storage | เซิร์ฟเวอร์ OpenAI | เซิร์ฟเวอร์ของคุณ |
| API access | ไม่ (ปิด) | ใช่ (REST + MCP) |
| Multi-tenant | ไม่ | ใช่ (mind) |
| Custom category | ไม่ | ใช่ (8 category) |
| Search | จำกัด | FTS5 + semantic |
| Self-hostable | ไม่ | ใช่ (Docker) |
ขั้นตอนถัดไป
- Quick Start สำหรับ human — รับ Mind Key ใน 5 นาที
- Quick Start สำหรับ LLM — API call แรก
- Authentication — Mind Key vs JWT
- ภาพรวม architecture — วิธีที่ Synapse ถูกสร้าง