ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิวได้แล้วต้นแบบ · อัปเดตทุก 30 นาที
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · วิธีติดตั้งภาษาไทยทุกตัว

Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance

โดย santismmรุ่น 0.6.1i★ 1iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registrycom.santismm/knowledge

วิธีติดตั้ง

ใช้ทำอะไรได้

ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ

  • ต่อแบบ คลาวด์ (ต่อผ่านอินเทอร์เน็ต)
  • บัญชีหรือคีย์ ไม่ต้องใส่คีย์
  • หมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AI
คำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ (อังกฤษ)
Query AI knowledge, essays, Labs, benchmarks, Physical AI robotics, Homeric data and claims.

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (santismm.com) · ✓ ตรวจคำสั่งแล้ว 13 พ.ย. 2569

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว · แผน Team/Enterprise ให้เจ้าของ (Owner) เป็นคนเพิ่ม

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1Add2https://…3Add4
  2. กด “Add” → “Custom” → “Web” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อSantismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://santismm.com/mcp

    กด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsSantismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance

  4. ลองเลย

    ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance หรือมีชื่อเครื่องมือของ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ ขึ้นกับแผน

MCP แบบเต็ม: ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ · Pro: ต่อได้ด้วยสิทธิ์อ่านและดึงข้อมูล เครื่องมือที่แก้ข้อมูลอาจใช้ไม่ได้ · Plus: เอกสารยังไม่ยืนยัน ถ้าเห็นเมนูเพิ่ม MCP แบบกำหนดเองในหน้าปลั๊กอิน ลองตามขั้นตอนได้ · ใช้บนเว็บเท่านั้น

  1. เปิดหน้าเพิ่ม MCP ของ ChatGPT บนเว็บ

    Plugins+Add custom MCP server

    ChatGPTPlugins1+2https://…3Create4
  2. กรอกชื่อและที่อยู่

    ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin

    Name · ชื่อSantismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance
    Connection · ที่อยู่https://santismm.com/mcp
  3. เลือก Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance หรือมีชื่อเครื่องมือของ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. เปิด Terminal

    Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell

  2. วางคำสั่งนี้แล้วกด Enter

    claude mcp add --transport http --scope user knowledge https://santismm.com/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance หรือมีชื่อเครื่องมือของ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด Cursor

    เปิดใน Cursor

    Cursor จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน Cursor โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance หรือมีชื่อเครื่องมือของ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม

  1. กดปุ่มนี้เพื่อเปิด VS Code

    เปิดใน VS Code

    VS Code จะถามยืนยันการติดตั้ง ให้กด Install

  2. เปิดแชตของ AI ใน VS Code โหมด Agent

  3. ลองเลย

    ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance หรือมีชื่อเครื่องมือของ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม

ดูโปรแกรมที่ใช้ MCP ทั้งหมด →

ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ

ที่อยู่https://santismm.com/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http --scope user knowledge https://santismm.com/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "knowledge": {
      "url": "https://santismm.com/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "knowledge": {
      "type": "http",
      "url": "https://santismm.com/mcp"
    }
  }
}

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
ไม่มียอดใน npm/PyPI
โดเมนที่ยืนยัน
✓ santismm.com
การเชื่อมต่อ
รันบนคลาวด์
รุ่นล่าสุดi
0.6.1
ส่งเข้า registryi
7 พ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
7 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
santismm
เว็บผู้ทำ
santismm.com
สถานะใน registry
ใช้งานอยู่

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

ต่อผ่านคลาวด์ได้ใน

ClaudeChatGPTGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatOpen WebUIRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 13 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • get_author_profile

    Get the author's professional profile as structured facts: name and the other forms it takes, current role with its start date, previous organisations, the frameworks he is the author of with their canonical URLs, how to cite this work, the licence, and the date these facts were

  • get_overview

    Get the complete MCP map — start here. Returns the five-domain core plus the separate Article, Labs, Homeric Atlas, claim-registry, AI-benchmark and Physical AI surfaces, with their tools, identifiers, citation rules, languages, licence and bulk-ingest URLs. Federated surfaces th

  • search_all

    Search the core corpus, first-party essays, executable Labs, epistemic claims, the Homeric Atlas, the AI benchmarks (professions and benchmark catalogue) and Physical AI (robot platforms, documented deployments, deployment guide) in one call. Use this first when a natural-languag

  • list_knowledge

    List all knowledge units (concepts on agentic & enterprise AI) with slug, category, title, summary and Evidence-First provenance. Use this to browse the domain; use `search` when you have a question rather than a slug.

  • get_knowledge

    Get one knowledge unit by slug. Returns the full entry, or a single-locale body if locale is given. Use this once `search` or `list_knowledge` has given you a slug.

  • list_patterns

    List all Enterprise AI patterns (reusable agentic design patterns) with slug, category, name, summary and provenance. Use this to browse the catalogue; use `search` when you are looking for a pattern that solves a problem.

  • get_pattern

    Get one Enterprise AI pattern by slug (includes problem, solution, KPIs, failure modes, lessons). Use this once `search` or `list_patterns` has given you a slug.

  • list_architectures

    List all reference architectures (end-to-end enterprise agentic blueprints) with id, slug, category, name, summary and provenance. Use this to browse the blueprints; use `search` when you have a use case rather than a name.

  • get_architecture

    Get one reference architecture by slug (includes the request flow, reference scenario, KPIs, cost & scaling, and the patterns/knowledge it composes). Use this once `search` or `list_architectures` has given you a slug.

  • list_governance

    List all AI governance units (regulations, standards, frameworks, playbooks — EU AI Act, ISO 42001, NIST AI RMF, agentic checklist) with id, slug, category, name and summary. Use this to browse the regulations and standards; use `search` for an obligation or control.

  • get_governance

    Get one AI governance unit by slug (includes scope, key requirements, implementable controls, a checklist and common pitfalls). Use this once `search` or `list_governance` has given you a slug.

  • list_handbook

    List the Harness Engineering Handbook chapters (HRN-001…): the canonical long-form corpus on harness engineering — definition, history, taxonomy, principles, memory, observability, evaluation, governance, planning, orchestration, security, case studies, glossary and bibliography.

  • get_handbook

    Get one Harness Engineering Handbook chapter, by id (e.g. 'HRN-001') or slug. Returns the full Markdown body plus its provenance and related ids. Use this once `search` or `list_handbook` has given you an id.

  • search

    Ranked keyword search across the whole corpus (knowledge, patterns, architectures, governance and the handbook). Matches every language and ignores accents, so query in the user's own words. Each hit carries a relevance score and the fields it matched; follow up with the matching

  • list_articles

    List every long-form essay published on articles.santismm.com, with language, dates, topics and citable canonical URLs. Use this to browse the essay catalogue; use `search_articles` when you have a topic rather than a slug.

  • get_article

    Get one complete essay by slug, including its clean Markdown-like body, metadata, licence context and canonical URL. Use this after `list_articles` or `search_articles` has returned the slug you need.

  • search_articles

    Ranked, accent-insensitive full-text search over every first-party essay, including titles, summaries, topics and bodies. Use this when you need long-form analysis about a topic; follow with `get_article` for the complete essay.

  • list_professions

    List the professions that have a ranking of frontier AI models built from independent benchmark results (lawyer, accountant, developer, salesperson, translator, engineer…), each marked as a direct or an indirect evaluation, with the model that ranks first today. Use this to find

  • recommend_model_for_profession

    Get the ranking of frontier AI models for one profession: the best result, the runner-up, the best value and the best open-weights model, the full table with data coverage and price, which tasks each benchmark measures and which tasks no benchmark measures yet. Use this when some

  • compare_models

    Put two or more frontier models side by side on the benchmark results recorded for them (score, unit, source table and evidence grade per benchmark), optionally with their rows in one profession's ranking. Use this when the user is choosing between specific models; use `recommend

  • list_benchmarks

    List every benchmark in the AI Agent Benchmarks catalogue (agentic benchmarks with SOTA, saturation and headroom) and in the radar's complementary list (vision, long context, factuality, instruction following, language). Use this to find a benchmark slug; then call `get_benchmark

  • get_benchmark

    Get one benchmark by slug or name: what it measures, state of the art, saturation, headroom, human baseline, source and notes, the radar axis it informs, the model scores recorded on it, and which profession rankings use it. Use this after `list_benchmarks` or `search_all`, or to

  • list_labs

    List every SANTISMM Lab with its inputs, outputs, assumptions, formulas and citation URL. Use this to discover interactive and machine-readable tools; filter by kind when the user specifically asks for a calculator, converter, experiment or educational game.

  • get_lab

    Get one Lab by slug, including formulas, assumptions, related SANTISMM content and its executable endpoint when one exists. Use this after list_labs or search_all; use the named calculate_* tool rather than reimplementing a published formula.

  • calculate_agent_economics

    Calculate monthly operating cost, cost per verified outcome, manual baseline, savings, ROI and break-even success rate from explicit assumptions. Use this for an agent business case or scenario comparison; keep every monetary input in the same currency and cite the returned canon

  • calculate_evaluation_sample_size

    Calculate two different samples: how many independent evaluations are needed to detect at least one failure, and how many are needed to estimate its rate at a chosen margin. Use this when a user asks how many tests are enough; do not interpret zero observed failures as proof of z

  • calculate_human_supervision_capacity

    Calculate review and escalation workload, required FTE, available headroom or backlog, monthly labour cost and sustainable case volume. Use this before production rollout to test whether the stated human-oversight model is operationally credible; the result uses averages and is n

  • search_physical_ai

    Search the Physical AI dataset — real robot platforms (humanoids, quadrupeds, mobile manipulators, UGVs, drones), documented deployments with sources, the enterprise deployment guide, the autonomy taxonomy and the evidence methodology. Filter by type and taxonomy ids. Each result

  • get_physical_ai_item

    Read one record by type and slug: a platform sheet (specs with test conditions, provenance and sources, autonomy by task, evidence stage, access, lifecycle), a documented case study (sourced facts, published KPIs, lessons), a guide, a cited source by id — or, with type 'source' a

  • compare_physical_ai_platforms

    Compare 2–5 platforms side by side on published fields only — payload, runtime, weight, speed, IP rating, temperature range, price, autonomy, coordination, control, perception, environments, sectors, evidence stage, access and lifecycle. Every cell says whether the value is publi

  • calculate_physical_ai_roi

    Run the Physical AI calculator's own 36-month model: manual vs robotic TCO, annual savings, upfront investment, payback month, ROI, coverage, supervision and incidents, plus payback sensitivity to hourly cost, capex, coverage, integration, maintenance and uptime. Every input is o

  • assess_physical_ai_fit

    Run the deployment guide's readiness assessment: score per area and overall, the band and its guidance, the weakest area, blockers (items answered 'no') and the questions still unanswered, plus the platforms and documented deployments that match the environment, sector and family

  • get_related

    Traverse the knowledge graph: given a unit, return its neighbours — the units it links to (outgoing) and the units that reference it (incoming), each with the relationship type. Use this after a `get_*` call to widen an answer with adjacent units.

  • list_homeric_places

    List every place in the Homeric Atlas with its identification class, its confidence score and how many competing identifications it carries. Use this to browse the atlas; use `get_homeric_place` once you have a slug. Identification classes: accepted (an excavated site with consen

  • get_homeric_place

    Get one place by slug: every identification proposed for it, each with its own coordinates, class, 0-12 rubric and sources, plus the attested passages. Use this when you need to weigh the evidence for a location, or to cite it; a place the poem does not locate carries no coordina

  • list_homeric_episodes

    List every episode of the Iliad and the Odyssey held in the atlas, in reading order, with its passage, the places it involves and how firmly it can be located. Use this to find the episode you want; use `get_homeric_episode` for its theories and sources.

  • get_homeric_episode

    Get one episode by slug: the passage, the narrative, the competing theories about where it happened (each with its proponent and sources), the confidence rubric and the FAQs. Use this when the question is where an episode took place and who argued for it.

  • list_homeric_routes

    List the reconstructed itineraries (the nostos of Odysseus and the others), each with its rival reconstructions scored separately. Use this to see which voyages the atlas reconstructs before fetching one.

  • get_homeric_route

    Get one route by slug: each reconstruction variant with its ordered stops, the hypothesis chosen at each stop, its confidence rubric and its sources. Use this to compare rival reconstructions of a voyage: they are returned side by side rather than merged.

  • list_claims

    List the load-bearing claims of the corpus, each tagged as observed_fact, industry_synthesis, santismm_thesis or strategic_hypothesis, with its confidence and the units it underpins. Use this before quoting the handbook to know whether a statement is evidence, a reading of the in

  • get_claim

    Get one claim by id (HE-CLAIM-001) or slug: the statement, what it rests on, its structured sources, and — always present — what it does NOT establish and the observation that would retire it. Use this to cite the corpus honestly, or to check whether a result you have just measur

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 15 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน santismm.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 8 วันที่ผ่านมา

  • – ไม่เกี่ยว

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ไม่เกี่ยว: server บนคลาวด์ของเจ้าของ santismm.com เอง คุณไม่ได้รันโค้ดจากรีโป

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 315 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 41 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เราตรวจอะไรบ้าง → · JSON

ผู้ทำ: ขอให้ตรวจใหม่ หรือแจ้งข้อมูลผิด

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบเพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบเพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 76% ของอีก 6157 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 6157 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 6157 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Santismm Knowledge — Harness Engineering, Agentic AI & Governance ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 8 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.1) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT บนเว็บ (แบบเต็มในแผน Business ขึ้นไป · Pro แบบอ่านอย่างเดียว)

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี OpenSEO, Exa, Mockserver, Microsoft Learn MCP, Docs

ตัวอื่นที่ทำงานคล้ายกัน

หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น ผ่านตัวตรวจคำสั่งแล้ว ตัวทางการขึ้นก่อน แล้วเรียงตามดาว

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

OpenSEO

Keyword research, site audits, rank tracking and AI visibility for your AI agent.

โดย every-appใช้กันมาก★ 27.7Kอัปเดต เมื่อวาน

รันบนคลาวด์✓ everyapp.com

Exa

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

โดย exa-labsใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · exa.aiทีม PopNx ลองใช้จริงแล้ว

Mockserver

Mock, record/replay, verify and chaos-test any HTTP, REST, gRPC or LLM dependency over MCP.

โดย mock-serverกำลังโต★ 5Kอัปเดต 19 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง✓ เจ้าของบริการ · mock-server.com

Microsoft Learn MCP

Official Microsoft Learn MCP Server – real-time, trusted docs & code samples for AI and LLMs.

โดย MicrosoftDocsใช้กันมาก★ 2Kอัปเดต 12 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ เจ้าของบริการ · microsoft.comทีม PopNx ลองใช้จริงแล้ว

Docs

Search and read Empryo's documentation. Read-only, no auth, no local access.

โดย proxysoulกำลังโต★ 1.6Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ empryo.com
  • OpenSEO — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Exa — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์ · อยู่ในคลังของ Claude
  • Mockserver — ต้องลงในเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์
  • Microsoft Learn MCP — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์ · อยู่ในคลังของ Claude
  • Docs — ใช้บนคลาวด์ ไม่ต้องลงเครื่อง · ไม่ต้องใช้คีย์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

santismm-knowledge-mcp

MCP server for the Santismm Knowledge Platform — five core knowledge domains,

first-party essays, Homeric Atlas datasets and epistemic claims.

This repository is generated from the platform at santismm.com. Do not edit it by hand; changes are overwritten on the next sync. Corrections go through the site.

Use it without installing anything

The same server is hosted, so most people want the endpoint rather than this repository:

{ "mcpServers": { "santismm-knowledge": { "type": "http", "url": "https://santismm.com/mcp" } } }

Docs: https://santismm.com/en/mcp · Registry: com.santismm/knowledge

Where this server is listed

Derived from the same list the site renders on its own MCP page, so a registry added there is linked from here too — and a directory that checks for a backlink before ranking a server finds one without anybody remembering to add it.

Run it locally (stdio)

npm ci && npm run build && npm start

The core corpus ships in content/ and is read from disk, so its tools work offline. The federated Article, Labs and benchmark tools read their canonical first-party APIs over HTTPS (benchmarks: SANTISMM_BENCHMARKS_URL). Point the core corpus elsewhere with SANTISMM_CONTENT_DIR.

Install from npm

npx santismm-knowledge-mcp

Or in an MCP client config (stdio):

{ "mcpServers": { "santismm-knowledge": { "command": "npx", "args": ["santismm-knowledge-mcp"] } } }

The npm package carries the corpus frozen at publish time; this repository and the hosted endpoint update continuously. When freshness matters, prefer the endpoint.

Install from PyPI (Python)

uvx santismm-knowledge-mcp

The Python package (in python/) is a zero-dependency stdio proxy to the hosted endpoint — it ships no corpus, so it is always fresh.

{ "mcpServers": { "santismm-knowledge": { "command": "uvx", "args": ["santismm-knowledge-mcp"] } } }

Licences

Code is MIT (LICENSE); the knowledge corpus in content/ is CC BY 4.0 (content/LICENSE) — two licences because CC BY is not a software licence and MIT is not a content licence.

What it exposes

36 read-only tools over knowledge, patterns, architectures, governance, the Harness Engineering Handbook, first-party Articles, Labs and the AI benchmarks, each declaring an outputSchema and returning validated structuredContent. Every tool is annotated readOnlyHint: true, destructiveHint: false and idempotentHint: true. The federated Article, Labs and benchmark tools declare openWorldHint: true; local-corpus tools remain false.

Content in seven languages (en/es/pt/fr/de/ja/zh).

Licence

Code: MIT. Content: Content © Santiago Santa María Morales, licensed CC BY 4.0. Attribution required: credit the author and link the canonical URL. (CC-BY-4.0, https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).