# MCP คืออะไร?
SUMMARY: Model Context Protocol ช่วยให้ LLM เรียก external tool Synapse เปิดเผย tool 79 ตัวผ่าน MCP server อย่างเป็นทางการ

KEY CONTEXT:
MCP = Model Context Protocol (Anthropic, 2024). Open standard for LLM-tool integration.
Synapse has official MCP server: synapse-mcp-api (npm package, npx -y synapse-mcp-api@latest)
79 tools exposed: 22 memory, 7 chat, 8 scheduler, 4 tasks, 5 scripts, 9 computers, 4 push, 5 user, 3 utility
3 transports: stdio (local), HTTP/SSE (remote), WebSocket (mobile)
Supported clients: Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Continue, Cline, any MCP-compatible client
Tool Profiles (v1.4.0): minimal (8 tools), standard (25), full (119) — controlled via MCP_PROFILE env or Mcp-Tool-Profile header

MCP คืออะไร?
Model Context Protocol (MCP) เป็นมาตรฐานเปิดโดย Anthropic (2024) ที่ช่วยให้ LLM เรียก external tool ในรูปแบบที่มีโครงสร้าง แทนที่จะวาง API docs ลงใน prompt คุณลงทะเบียน tool กับ MCP server และ LLM เรียกตามต้องการ — เหมือน function calling แต่เป็นมาตรฐานและไม่ขึ้นกับ client
Synapse MCP Server
Synapse มี MCP server อย่างเป็นทางการ ( บน npm) ที่เปิดเผย 79 tool ครอบคลุมฟีเจอร์ Synapse ทั้งหมด:
| Category | Tool | จำนวน |
|----------|-------|-------|
| Memory | recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export | 22 |
| Chat | poll, reply, status, history, unread, send, upload | 7 |
| Scheduler | cronlist, croncreate, crondelete, crontoggle, varlist, varget, varset, vardelete | 8 |
| Tasks | tasklist, taskget, taskcreate, taskupdate | 4 |
| Scripts | scriptlist, scriptget, scriptinfo, scriptstore, scriptdelete | 5 |
| Computers | computerlist, computerget, installcode, screenshot, commandqueue, commandstatus, commandslist, disable, delete | 9 |
| Push | vapidpublickey, subscribe, unsubscribe, test | 4 |
| User/Mind | register, login, mindslist, mindcreate, minddelete | 5 |
| Utility | time, calc, random | 3 |
| Visualization | graph, tags, compact | 3 |
| Sharing | share, list, revoke | 3 |
| Webhooks | register, list, get, update, delete | 5 |
| Browser | new, navigate, click, type, screenshot, close | 6 |
| รวม | | 79+ |
วิธีการทำงาน
[CODE BLOCK]
1. คุณกำหนดค่า LLM client (Claude Desktop, Cursor ฯลฯ) ให้ใช้ Synapse MCP server
2. client เริ่ม MCP server (ผ่าน )
3. MCP server เชื่อมต่อกับ Synapse API โดยใช้ Mind Key ของคุณ
4. LLM เห็น tool ทั้ง 79 เป็น native function ที่เรียกได้
5. เมื่อ LLM ต้องการจดจำสิ่งใด มันเรียก  — MCP server แปลสิ่งนี้เป็น  บน Synapse
Transport
Synapse MCP server รองรับสาม transport:
stdio (local, แนะนำสำหรับ desktop)
[CODE BLOCK]
HTTP/SSE (remote, multi-tenant)
เชื่อมต่อ MCP client ของคุณกับ:
[CODE BLOCK]
WebSocket (mobile, ปริมาณสูง)
[CODE BLOCK]
Tool Profile (v1.4.0)
เพื่อลด overhead token สำหรับ LLM ที่เล็กกว่า MCP server รองรับสาม tool profile:
| Profile | Tool | Token | เหมาะกับ |
|---------|-------|--------|----------|
|  | 8 (composite dispatch) | 500 | Self-hosted LLM ที่มี context ≤8k |
|  | 25 (named) | 2,500 | Mid-size LLM (Claude Haiku, GPT-3.5) |
|  | 119 (all) | 8,250 | Large LLM (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — ค่าเริ่มต้น |
ควบคุมผ่าน:
- Env var: 
- Header: 
Client ที่รองรับ
- Claude Desktop — desktop app ของ Anthropic
- Claude Code — terminal coding agent
- Cursor — IDE ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- Continue.dev — AI coding assistant แบบ open-source
- Cline — VS Code extension
- MCP client ใดก็ตามที่เข้ากันได้
ทำไมใช้ MCP แทน Direct API?
| วิธี | ข้อดี | ข้อเสีย |
|----------|------|------|
| Direct API | ง่าย, ไม่มีชั้นเพิ่ม | LLM ต้องรู้ URL, header, auth |
| MCP | LLM เห็น native tool, ไม่ต้องจำ URL | มี MCP server process เพิ่ม |
สำหรับกรณีใช้งาน LLM agent ส่วนใหญ่ MCP เป็นตัวเลือกที่ดีกว่า — LLM ไม่ต้องจำ path API หรือรูปแบบ auth
ขั้นตอนถัดไป
- Claude Desktop Setup — config 2 นาที
- Claude Code Setup — integration terminal
- Custom MCP Client — สร้างของคุณเอง