Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Build datasets and rubrics, then run evals that score your AI in Caliper.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http caliper https://api.zerowidth.ai/mcp/x/caliper --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"caliper": {
"url": "https://api.zerowidth.ai/mcp/x/caliper",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"caliper": {
"type": "http",
"url": "https://api.zerowidth.ai/mcp/x/caliper",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization ความลับ HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 8 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
search_docsSearch ZeroWidth product documentation. Returns matching pages with title, slug, public URL, and a query-relevant snippet. Use this when the user asks about a ZeroWidth product (Compass, Workbench, Caliper, Prism, Ledger, Napkin, the assistant), an API behavior, or a policy. No a
get_docFetch the full Markdown body of a specific docs page by its slug. Use this after `search_docs` when the user needs the complete content of a page. No authentication required.
list_docsEnumerate all available docs pages, optionally filtered by product (e.g. 'compass', 'legal', 'overview'). Use this to discover what slugs exist before calling `get_doc`. No authentication required.
caliper_datasets_getOne dataset with a page of its items — read this BEFORE editing items (caliper_datasets_update_item needs the item id) and before extending coverage, so you don't add cases that already exist. Items come `limit` at a time (default 25) from `offset`; `total` is the full count. Lon
caliper_datasets_updateChanges a dataset's title, description, or visibility. Pass only what changes; items are untouched (use caliper_datasets_add_items / caliper_datasets_update_item / caliper_datasets_remove_item for those). May return `needs_confirmation`.
caliper_datasets_deleteDeletes a dataset. Evals bound to it stop being runnable (their binding shows datasetOk: false), and reviews/specs over its items lose their source — check caliper_evals_list for evals that reference it and say so before proposing. May return `needs_confirmation`.
caliper_datasets_update_itemRewrites one item's content, keeping its id (ratings and eval results keyed to it stay attached). The item's KIND can't change — a Q&A item stays Q&A, a chat item stays chat, a sequence stays a sequence — so pass the same shape you read from caliper_datasets_get. Raw items, and c
caliper_datasets_remove_itemDrops one item. Ratings and run results keyed to it are orphaned (kept in history, gone from the dataset). A dataset must keep at least one item. May return `needs_confirmation`.
caliper_datasets_generateCreates a NEW dataset of model-written items — Q&A by default, or scripted sequences / simulated people via `shape` — pass flowId and the generator reads the flow's prompt, mode, and schema to write realistic cases for THAT flow; `description` adds guidance (or stands alone when
caliper_datasets_generate_itemsAppends model-written items to an EXISTING dataset, in the style of what's already there (existing items are the few-shot examples; the output shape matches theirs unless overridden). Use to widen coverage when the user says 'more like these' or 'add edge cases'; write them by ha
caliper_rubrics_listLists the rubrics in the active workspace (id, name, description, criterion count). Check here BEFORE caliper_rubrics_create — reuse an existing rubric's id in caliper_evals_create when one already scores the same job. Read a rubric's criteria with caliper_rubrics_get.
caliper_rubrics_getOne rubric with its criteria — each criterion's name, what the judge looks for, and the score scale. Read this to explain a score (which criterion slipped and what it asks for) or before caliper_rubrics_update. Get the rubricId from caliper_rubrics_list or an eval's rubricId.
caliper_rubrics_updateChanges a rubric's title, description, visibility, or replaces its criteria wholesale (pass the FULL list — criteria get fresh ids). Evals snapshot the rubric when they're created, so an existing eval keeps scoring with the criteria it started with; say so, and offer to create a
caliper_rubrics_deleteDeletes a rubric. Existing evals keep their snapshot of it and keep running; nothing new can bind to it. May return `needs_confirmation`.
caliper_evals_getOne eval: what it targets (Workbench flow + stage, or external), its dataset and rubric ids, the rubric criteria it scores with (the snapshot taken at creation), schedule + runOnPublish + regression settings, run counts, latest score, and `binding` health (datasetOk / flowOk fals
caliper_evals_runs_item_executionWhat the flow actually DID on one run item: every step in order (what it said, which tools it called with what arguments, what came back) and the final answer, plus status, duration, and cost. Read this when a low score needs explaining beyond the judge's reasoning — a wrong tool
caliper_evals_updateChanges an eval's title, description, visibility, schedule (interval + time anchor), runOnPublish (queue a run whenever the flow publishes), regressionThreshold (score drop vs the previous run that triggers an alert; null = off), or scenarioId (the scenario runs use). Pass only w
caliper_evals_deleteDeletes an eval and stops its schedule. Run history is kept but no longer reachable from the eval. May return `needs_confirmation`.
caliper_evals_runs_cancelStops a run that is still PENDING / RUNNING / SCORING — the brake on a run that's spending more than expected or was started by mistake. The queue stops at once; an item already handed to the flow finishes on its own timeout. The run settles as FAILED with a 'cancelled' reason an
caliper_sources_listApps sending their agent's traces to Caliper — from their own code, OpenTelemetry, or a published Workbench flow — busiest first: name, how it sends, traces in the last 14 days (per day), and the tools its agent calls most with the share of traces using each. Start here when the
caliper_sources_over_timeOne source day by day: traces, failures, tool calls, lookups that found nothing, tokens, cost, and speed (meanMs; p50/p95 as 'answered within' bucket edges); each tool with its calls and the share of each day's traces that used it; the documents lookups landed on most; models use
caliper_traces_listThe traces behind a point on a source's chart, newest first, 50 a page: the question and answer (cut short), tools called, time, tokens, cost, status. Narrow by day, tool, document, or failures; page with `before` (the nextBefore from the last page). Open one with caliper_traces_
caliper_traces_getOne trace: what came in, what went out, and every step in order — model calls (model, tokens, cost, reasoning), tool calls (arguments and result), lookups (query and documents with scores), anything else — each with timing and status. Long values are cut at 2,000 characters. Use
caliper_source_feeds_listDatasets this source keeps adding to as conversations arrive: which dataset, for what (review, eval, spec), the pick it matches, sampling, how many have landed, and whether it's still running or why it stopped.
caliper_sources_to_datasetSaves the conversations behind a pick (a day, a tool, a document, failures — the same narrowing as caliper_traces_list) into a new dataset (newDatasetName) or an existing one (datasetId), newest first up to `limit`. `purpose` decides what each item keeps: review = the agent's rep
caliper_source_feeds_stopStops a source from adding new conversations to a dataset. What it already added stays. Get the feedId from caliper_source_feeds_list. May return `needs_confirmation`.
caliper_starters_listThe starter sets Caliper ships: prompt injection, system-prompt leaking, over-refusal, personal-data handling, bias under ambiguity. Each is a small original dataset (single messages AND multi-turn build-ups: false memory, fabricated earlier turns, slow escalation) paired with an
caliper_starters_installCopies one starter into the workspace as a new dataset and a new rubric the user owns and can edit. Returns both ids; the next step is caliper_evals_create binding them to the flow (or target 'external'). Needs caliper:datasets:write and caliper:evals:write.
caliper_datasets_listLists datasets in the active workspace. Returns summaries (id, name, item count); items are not included.
caliper_flow_performanceHow a Workbench flow is ACTUALLY doing, with receipts: every Caliper eval targeting the flow, recent runs with scores, the latest run decomposed into per-criterion averages, the score delta vs the previous run, and the worst-scoring items WITH the judge's reasoning. Use this BEFO
caliper_evals_runs_listRecent runs for one eval, newest first: status (PENDING/RUNNING/SCORING/DONE/FAILED), overall score once DONE, label, and timestamps. THE CHECK-BACK for caliper_evals_run: when the user asks how the run went, read this — cite the run id and score, and compare against the PREVIOUS
caliper_evals_runs_getOne run: status, overall score, and by default the ten lowest-scoring items with their per-criterion scores and the judge's reasoning (`items: all` for every item, `none` for totals only). THE ANSWER to 'why did the score drop' — read this, then name the criterion that slipped an
caliper_evals_listLists evals in the active workspace with their target config (which Workbench flow, which dataset/rubric). Use to find the evalId for caliper_evals_run.
caliper_evals_runQueues a new run of an eval — inference over the dataset, then LLM-judge scoring. THE VERIFY STEP of the improvement loop: after an approved workbench_flows_edit_text, run the eval again and report the score delta vs the previous run. Runs take a while — but you're brought back i
caliper_datasets_createCreates a dataset of test items — THE FIRST STEP of setting up evaluation for a flow. Four item shapes: Q&A (input + optional expectedOutput, the golden answer); CHAT (messages: the conversation so far as role/content user and assistant messages you write, ending on a user messag
caliper_datasets_add_itemsAppends items to an existing dataset — use this to grow coverage (new edge cases, scenarios from a completed interview) instead of creating a parallel dataset. Same four shapes as caliper_datasets_create (Q&A, chat, sequence, simulated). Existing items and their ratings are untou
caliper_rubrics_createCreates the scoring rubric an eval's LLM judge uses — 1-10 criteria, each scored on a numeric scale (default 1-5), judged pass/fail (kind pass_fail), or checked in code with no judge (kind check: contains, not_contains, matches a regex, valid_json, max_chars, equals_expected). Wr
caliper_evals_createBinds a dataset + rubric to something under test as a repeatable eval — THE LAST SETUP STEP before scoring. Two targets: a Workbench flow (pass flowId; Caliper runs inference itself, then caliper_evals_run scores it), or 'external' (target: 'external'; the user's own model runs e
comments_listLists the comment threads on one workspace entity (open first, then resolved) with authors and timestamps. Read this before weighing in on contested work — the threads are where disagreement lives before it becomes a decision.
comments_createPosts a comment on a workspace entity — a new thread, or a reply when rootId is given. Use it to leave findings where the discussion already lives (an eval result on the flow being debated, a summary on a long thread). Mention people via mentionedUserIds (from workspace member id
comments_resolveSets a comment thread's resolved state (rootId = the thread's root comment id). Resolve ONLY when the human asked or the thread's question is demonstrably settled — and say what settled it in a reply first. Reopening is for new evidence.
search_workspaceFinds anything in the workspace in one call — uploaded files (searching the text inside them), folders, Workbench flows, shims, knowledge bases and tasks, Compass pages and changes, Caliper datasets, evals, rubrics, reviews, specs and sources, Ledger entries, Napkin sketches, dec
entity_tags_getReturns the tags on a batch of entities of one kind — the labels galleries organize by. Ids come from the kind's list/get tool or from search_workspace. Use it before entity_tags_set so you replace the full set knowingly, and to answer 'what is this filed under'. Entities the use
entity_tags_browseWithout a tag: every tag in use across the workspace with how many entities carry it, most-used first — the vocabulary the team already organizes by. With a tag: everything filed under it across every tool, each with its kind, id, title, and path. Use it to reuse existing labels
entity_tags_setReplaces the FULL tag set on one entity (an empty list clears it). Read the current tags with entity_tags_get first and pass the merged list — this is not additive. Tags are lowercase letters, numbers, spaces, and hyphens; prefer labels already in use (entity_tags_browse) so the
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569
ทะเบียนไม่ได้ระบุ repo ของโค้ด จึงยังจับคู่ผู้ลงทะเบียน (zerowidth.ai) กับโค้ดไม่ได้
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 1645 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 45 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 32 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
ไม่พบ README ใน repo