PostHog MCP Server
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
ยังไม่มีคำอธิบายภาษาไทย ดูข้อเท็จจริงด้านล่าง หรือเปิดคำอธิบายต้นฉบับจากผู้ทำ
Agentic CRM for teams that sell in chat: unified inbox, contacts, deals, projects, tasks, reports.เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ai.cavyro.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
CustomizeConnectors
คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue
Cavyrohttps://ai.cavyro.com/mcpกด Continue ผ่านหน้าตรวจการล็อกอินที่ Claude ตรวจเจอ · หัวข้อ Authentication เลือกตามที่ผู้ทำบอก (Sign in now, Sign in when needed หรือ No sign in) แล้วกด Add
+ConnectorsCavyro
ใช้ Cavyro บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Cavyro หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cavyro 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
Plugins+Add custom MCP server
ใส่ชื่อ แล้ววางที่อยู่ใต้ Connection ติ๊กยอมรับคำเตือน แล้วกด Create as a plugin
Cavyrohttps://ai.cavyro.com/mcpเปิดแชตใหม่แล้วเลือก Cavyro จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์
ใช้ Cavyro บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Cavyro หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cavyro ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ OpenAI เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Claude Code ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
Mac: กด Command+Space พิมพ์ Terminal · Windows: เปิด PowerShell
claude mcp add --transport http --scope user cavyro https://ai.cavyro.com/mcpต้องเห็น Cavyro ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว
ใช้ Cavyro บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Cavyro หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cavyro ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ Cursor ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
ใช้ Cavyro บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Cavyro หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cavyro ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Cursor เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
ต่อกับ VS Code ได้ · ประมาณ 2 นาที
ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม
ใช้ Cavyro บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Cavyro หรือมีชื่อเครื่องมือของ Cavyro ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ
ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ VS Code เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป
โปรแกรมอื่นที่ใช้ MCP ได้ เช่น Windsurf, Zed หรือ Gemini CLI มีวิธีเพิ่มต่างกัน ดูวิธีของแต่ละตัวในหน้ารวมโปรแกรม
ที่อยู่สำหรับโปรแกรมที่ต่อผ่านเว็บ
https://ai.cavyro.com/mcpค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง
Claude Code
claude mcp add --transport http --scope user cavyro https://ai.cavyro.com/mcpCursor (~/.cursor/mcp.json)
{
"mcpServers": {
"cavyro": {
"url": "https://ai.cavyro.com/mcp"
}
}
}VS Code (mcp.json)
{
"servers": {
"cavyro": {
"type": "http",
"url": "https://ai.cavyro.com/mcp"
}
}
}ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
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
server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 14 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน cavyro.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
มีการแก้โค้ดล่าสุด 4 วันที่ผ่านมา
ไม่เกี่ยว: server บนคลาวด์ของเจ้าของ cavyro.com เอง คุณไม่ได้รันโค้ดจากรีโป
ตอบกลับใน 88 ms (HTTP 401)
ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์
ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย
ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx
ยังไม่มีรีวิว
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 4 จาก 4 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 4 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.0) เข้า registry วันนี้
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)
ในหมวดเดียวกันมี PostHog MCP Server, Openshorts, Google Ads + Meta Ads + SEO/GEO MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Official PostHog MCP Server for product analytics, feature flags, experiments, and more.
Turn long videos into viral vertical shorts and publish them to TikTok, Instagram and YouTube.
Google Ads, Meta Ads, Google Analytics (GA4) & Search Console MCP server by Ryze AI
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Cavyro is an agentic CRM for teams that sell in chat: one inbox for WhatsApp, Instagram, LinkedIn, Messenger and Telegram, plus contacts, companies, deals, pipelines, projects and tasks, campaigns, docs and reports. This repository describes Cavyro's hosted Model Context Protocol server, listed in the MCP Registry as com.cavyro/cavyro.
The server is hosted, so there is nothing to install or run. Point your MCP client at it and it reads and acts on your Cavyro workspace with your permissions.
https://ai.cavyro.com/mcp (Streamable HTTP)https://ai.cavyro.com/.well-known/mcp/server-card.json (full tool surface with input schemas, no credentials needed)server.json · Changes: CHANGELOG.mdThe server source is not published here. The tool surface is generated from the running server and exposed in the server card above, so the card is always the authoritative description of what the server does.
The server exposes a fixed set of nine generic tools over a resource and action registry, instead of one tool per API operation. The client discovers resources and actions on demand, so the tool list stays small while covering over 200 operations across 24 resources.
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_resource | Catalog of all resources and global actions, or one resource's filters, sort fields, enums, operations and actions |
query_resources | List records of any resource with filters, sort, pagination and custom-field filters |
get_resource | Fetch one record by ID |
create_resource | Create a record (custom fields nested under custom_fields) |
update_resource | Change fields on a record |
delete_resource | discard (archive), restore, or destroy a record |
search | Omnibox search across entity types |
perform_action | Any specialized non-CRUD action by slug: move a deal between stages, link records, bulk operations, comments, reports |
load_guidance | On-demand workflow guidance: create flows, custom fields, automations |
Covered domains: deals, contacts, companies, pipelines and stages, projects with folders, task lists, tasks and subtasks, project reports, comments and reactions, activity feed, notifications, a personal My Work queue with mentions, workspaces, members, teams, groups, invitations, custom field definitions, automations, docs with their pages, reports, Google Calendar meetings, and the unified inbox: WhatsApp, Instagram, LinkedIn, Messenger and Telegram conversations, with replies drafted or sent on your approval, follow-up reminders and inbox reports (reply speed, volume per channel).
All tool responses share one envelope, { "data": ..., "pagination": ... }, with pagination present only on paginated list results.
The connection acts as you. An external AI can only see and do what your Cavyro role allows in that workspace.
Every request needs two headers:
| Header | Value |
|---|---|
Authorization | Bearer |
X-Workspace-Id | Your workspace ID |
Create an API token in Cavyro under Settings → API tokens. Tokens can expire after 7, 30 or 90 days, or never for integrations that cannot rotate them. Revoking a token cuts the client off immediately.
There is no OAuth flow. The server answers unauthenticated requests with 401 and a WWW-Authenticate: Bearer realm="cavyro" challenge. MCP is a Pro feature; MCP calls do not consume Cavyro AI credits, the model tokens are paid by your own client subscription.
Replace and in the snippets below. Cavyro's settings page generates the same snippet with your workspace ID filled in.
.vscode/mcp.json, or MCP: Add Server from the command palette:
{
"servers": { "cavyro": { "type": "http", "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:cavyro-token}", "X-Workspace-Id": "${input:cavyro-workspace}" } } }, "inputs": [ { "id": "cavyro-token", "type": "promptString", "description": "Cavyro API token", "password": true }, { "id": "cavyro-workspace", "type": "promptString", "description": "Cavyro workspace ID" } ] }
The Add to Cursor button above installs the server with placeholder headers; replace them in ~/.cursor/mcp.json.
Cursor: ~/.cursor/mcp.json. Claude Desktop: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json.
{
"mcpServers": { "cavyro": { "url": "https://ai.cavyro.com/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ", "X-Workspace-Id": " " } } } }
claude mcp add --transport http cavyro https://ai.cavyro.com/mcp \
--header "Authorization: Bearer " \ --header "X-Workspace-Id: "
Add the server as a connector in Developer Mode (Plus, Pro, Business or Enterprise) with the URL https://ai.cavyro.com/mcp and the two headers above.
Once connected, ask your assistant in plain language. A few things that work well:
The assistant will typically call describe_resource first to learn the shape of a resource, then query_resources or perform_action. If it needs a multi-step recipe, it calls load_guidance.