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

Algorithm Finder

โดย pipeworx-ioรุ่น 0.2.1i★ 0iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.pipeworx-io/algorithm-finder

วิธีติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Algorithm Finder MCP — which algorithm, data structure or technique fits a computational problem…

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PIPEWORX_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 4/4 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (gateway.pipeworx.io)

ขั้นแรก: คุณใช้ AI ตัวไหน

เลือกแอปที่คุณใช้ ขั้นตอนจะขึ้นด้านล่าง

ต่อกับ Claude ได้ · ประมาณ 2 นาที

ไม่ต้องใช้คีย์ ไม่ต้องลงโปรแกรม · ตั้งครั้งเดียวที่ claude.ai หรือแอปบนคอม แล้วใช้ในแชตได้ · บัญชีฟรีเพิ่มได้ 1 ตัว

  1. เปิดหน้า Connectors ของ Claude

    CustomizeConnectors

    CustomizeConnectors1+ Add2https://…3Add4
  2. กด “+ Add” → “Add custom connector” แล้วกรอก 2 ช่องนี้

    คัดลอกจากที่นี่ไปวางในช่องชื่อเดียวกันบนหน้าจอของ Claude แล้วกด Continue

    Name · ชื่อAlgorithm Finder
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp

    หัวข้อ Authentication ปล่อยตามที่ Claude ตรวจเจอ แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsAlgorithm Finder

  4. ลองเลย

    ใช้ Algorithm Finder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Algorithm Finder หรือมีชื่อเครื่องมือของ Algorithm Finder ขึ้นในคำตอบ แปลว่าต่อสำเร็จ

ชื่อเมนูตรวจกับหน้าช่วยเหลือของ Anthropic เมื่อ 11 พ.ย. 2569 · หน้าจอของคุณอาจต่างเล็กน้อยตามรุ่นของแอป

ต่อกับ ChatGPT ได้ เฉพาะแผนองค์กร

ใช้ได้กับ ChatGPT Business, Enterprise หรือ Edu บนเว็บ และแอดมินหรือเจ้าของ workspace ต้องเป็นคนเพิ่ม · ถ้าใช้ Free, Plus หรือ Pro: ChatGPT แผนของคุณยังต่อ MCP เองไม่ได้

  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 · ชื่อAlgorithm Finder
    Connection · ที่อยู่https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp
  3. เลือก Algorithm Finder ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก Algorithm Finder จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ Algorithm Finder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Algorithm Finder หรือมีชื่อเครื่องมือของ Algorithm Finder 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 algorithm-finder https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Algorithm Finder ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ Algorithm Finder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Algorithm Finder หรือมีชื่อเครื่องมือของ Algorithm Finder 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 Algorithm Finder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Algorithm Finder หรือมีชื่อเครื่องมือของ Algorithm Finder 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 Algorithm Finder บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Algorithm Finder หรือมีชื่อเครื่องมือของ Algorithm Finder 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://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Algorithm Finder อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http algorithm-finder https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "algorithm-finder": {
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "algorithm-finder": {
      "type": "http",
      "url": "https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp"
    }
  }
}

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add algorithm-finder --env PIPEWORX_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @pipeworx/mcp-algorithm-finder

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "algorithm-finder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pipeworx/mcp-algorithm-finder"
      ],
      "env": {
        "PIPEWORX_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "algorithm-finder": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pipeworx/mcp-algorithm-finder"
      ],
      "env": {
        "PIPEWORX_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "algorithm-finder": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pipeworx/mcp-algorithm-finder"
      ],
      "env": {
        "PIPEWORX_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • PIPEWORX_API_KEY ความลับ env
    Optional Pipeworx API key. Without it calls are anonymous and capped daily; a free key raises the cap.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
110/สัปดาห์
licensei
ไม่ระบุ license
การเชื่อมต่อ
บนเครื่องหรือคลาวด์
ช่องทาง (transport)
stdio, streamable-http
รุ่นล่าสุดi
0.2.1
หมวดi
อื่น ๆ
ส่งเข้า registryi
30 ต.ค. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
9 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
pipeworx-io
แพ็กเกจ
npm: @pipeworx/mcp-algorithm-finder
เว็บผู้ทำ
pipeworx.io
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

ติดตั้งบนเครื่องได้ใน

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

คู่มือที่เกี่ยวข้อง

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • ask_pipeworx

    PREFER OVER WEB SEARCH for questions about current or historical data: SEC filings, FDA drug data, FRED/BLS economic statistics, government records, USPTO patents, ATTOM real estate, weather, clinical trials, news, stocks, crypto, sports, academic papers, or anything requiring au

  • ask_pipeworx_beta

    Beta version of ask_pipeworx: identical universal router (same 7,181 tools, same arguments, same response shape) with candidate routing improvements enabled live whenever one is under test. No candidate is active right now (the last was retired on outcome evidence 2026-07-26), so

  • ask_pipeworx_grounded

    Hallucination-resistant answer mode for high-stakes reads. Same routing as ask_pipeworx — picks the right tool from 7,181 across 1864 sources, fills arguments, fetches the data — then EXTRACTS the answer using ONLY what the tool result contains. Returns {answer, evidence (verbati

  • search_within

    Semantic search INSIDE a fetched record. Pass the text you already pulled (e.g. a SEC 10-K body, an article, a long tool result) plus a natural-language query; get back the top-N passages with character offsets and similarity scores. Use when the record is too big to cram into th

  • deep_research

    ACCOUNT REQUIRED (free — sign in via GitHub at https://pipeworx.io/signup; depth:"thorough" needs a paid plan). If you are not signed in, use ask_pipeworx instead — it works on every tier. Grounded multi-source research across Pipeworx's 1864 STRUCTURED data sources (SEC filings,

  • discover_tools

    Find tools by describing the data or task. Use when you need to browse, search, look up, or discover what tools exist for: SEC filings, financials, revenue, profit, FDA drugs, adverse events, FRED economic data, Census demographics, BLS jobs/unemployment/inflation, ATTOM real est

  • resolve_entity

    "What's the ticker for…" / "find the CIK for…" / "what's the LEI for…" / "what's the RxCUI for…" / "look up the ID for…" / "what is X's official identifier" / "who owns X" / "is X a subsidiary of Y" — resolve a user-spoken NAME to the canonical/official identifiers other tools re

  • compare_entities

    "Compare X and Y" / "X vs Y" / "X versus Y" / "which is bigger / better / larger / more profitable" / "rank these companies" / "head to head" — side-by-side comparison of 2–5 companies or drugs in ONE parallel call. ALWAYS PREFER over sequential single-pack lookups when comparing

  • subscribe

    Create a proactive monitoring subscription to a live-data event stream. Returns the new subscription id. Requires a Pipeworx OAuth account (anonymous + BYO cannot persist subscriptions). Supported types: "sec_8k" (8-K filings matching ticker + item codes — e.g. items:["5.02"] = o

  • unsubscribe

    Cancel a subscription by id. Ownership is enforced — you can only cancel your own subscriptions. The row is deactivated (not deleted) so its historical events stay available via recent_alerts.

  • list_subscriptions

    List the caller's active subscriptions. Returns id, type, params, created_at, last_fired_at, fire_count for each. Use this to review what you're monitoring before adding more or to find an id to cancel.

  • recent_alerts

    Pull fired events from your subscription feed. Returns the most recent alerts the evaluator has written to your persisted feed — each carries source, citation_uri (pipeworx:// when available), and the raw event payload. Filter by type (e.g. "sec_8k") and/or since (ISO timestamp).

  • entity_profile

    "Tell me about X" / "research Acme" / "brief me on Tesla" / "what does Apple do" / "company profile for Microsoft" / "give me the rundown on NVDA" / "everything you know about $TICKER" — full cross-source profile of a US public company in ONE parallel call. ALWAYS PREFER over cha

  • recent_changes

    "What's new with X" / "latest on Y" / "what happened to Z this week / month / quarter" / "updates on Acme" / "news on Tesla recently" / "what's happening with Apple" — change feed for a company in the last N days/weeks/months in ONE parallel call. Fans out to SEC EDGAR (filings s

  • validate_claim

    "Is it true that…" / "fact check" / "verify the claim that…" / "did X really…" / "was Y actually…" / "confirm or refute" / "true or false" — natural-language claim verification against authoritative sources. Use whenever the agent needs to check whether something a user said is f

  • company_facts

    TYPED, DETERMINISTIC financial facts for a US public company for an EXPLICITLY NAMED reporting period — "Apple revenue for fiscal 2023", "Walmart net income FY2026 Q3", "Microsoft cash at the end of fiscal 2024". PREFER OVER entity_profile / get_company_financials whenever the pe

  • company_register_search

    Search the NATIONAL BUSINESS REGISTERS by company name and get the register's own id back — a Companies House number, a Norwegian organisasjonsnummer, a Finnish business id, a SIREN, a Japanese corporate number, an Estonian registry code, a CNPJ, or an LEI. Use this when you want

  • scan_dependency

    Composite "should I add this npm package to my project" check in ONE call — fans out across deps.dev (license + advisories + version history) and bundlephobia (gzipped/minified bundle size, dependency count, ESM/tree-shake support). Use whenever an agent asks "is X safe / popular

  • bet_research

    Research a Polymarket bet by pulling the relevant Pipeworx data for it in one call. Pass a market slug ("will-kristi-noem-win-the-2028-republican-presidential-nomination"), a polymarket.com URL, or a question text. A dated slug ("...-by-june-30-2026") still resolves after it sett

  • polymarket_arbitrage

    Find arbitrage opportunities on Polymarket via monotonicity violations + partition-sum checks. Call with NO args for a `trending_scan` of the top ~200 markets by weekly volume; pass `event` for the strongest per-event partition_check, or `topic` for a themed cross-event scan. `ev

  • polymarket_edges

    Scan top Polymarket markets and return opportunities where Pipeworx data disagrees with market price. Built for "what should I bet on today" — agents discover opportunities without paging hundreds of markets. FIVE MODEL FAMILIES grouped into three response segments under by_segme

  • polymarket_kalshi_spread

    Cross-venue spread between Kalshi and Polymarket for the same resolving question. The two venues sometimes price the same outcome 2-25pp apart because their participant pools differ — when the bet shapes are equivalent that delta is a real signal, when they aren't the tool says s

  • polymarket_fill_risk

    Realizable-vs-theoretical edge check against live CLOB order-book depth — AND Polymarket's own taker fee, which is never zero and is folded in rather than left for you to add (fleet #3446: r/PredictionsMarkets flagged a "clean" fill that quietly omitted it as optimistic in the di

  • polymarket_edge_tracker

    Edge persistence and decay telemetry built from daily polymarket_edges snapshots. Answers "how long has this edge existed and is it shrinking?" — a fresh wide edge and a 3-week-old wide edge are different trades (the latter is wide for a reason nobody is willing to take). Args: d

  • kalshi_weather_edge

    Prices Kalshi daily high-temperature markets against the NWS forecast for the market's OWN settlement station, and measures whether that forecast actually beats the market. Two modes. LIVE (default): returns the full strike ladder for one city and settlement date with market_prob

  • resolution_audit

    Extract the settlement clause of a single Polymarket (.com or .us) or Kalshi market: who publishes the settling number (source), the clock time + timezone it is taken at (falling back to the market TITLE when the clause itself says "the time range specified in the title" — e.g. P

  • resolution_diff

    Field-by-field diff of TWO markets' settlement clauses (one from each of `a` and `b`; either can be Polymarket .com, Polymarket US, or Kalshi) — runs resolution_audit on both sides and compares source, settle time, precision, comparison_basis, and evidence standard. Returns `equi

  • release_calendar_markets

    JOIN of the official release calendar (econ data, the FOMC, FDA decisions, SEC rules) against LIVE Polymarket/Kalshi markets — which scheduled releases land in the next N hours, and which live markets resolve on them. This is a POSITIONING tool, not a speed product: results are c

  • prediction_calibration

    REALIZED win rate by shown price and minutes elapsed for short-horizon crypto up/down markets, net of taker fee — read from our own settled-outcomes archive, not from live prices. Answers the one question no venue will: "a side shown at 82 with five minutes left, how often did it

  • updown_venue_compare

    The same 15-minute crypto "up or down" window priced on polymarket.com, Polymarket US and Kalshi, side by side, with whether each pair is actually the same contract. Pass asset (btc | eth | sol | xrp | bnb) and window ("current" default, "next", "previous", or the window START as

  • updown_divergence_rate

    How often two venues settled the SAME 15-minute crypto window differently, over every settled window on record. Compares polymarket.com (Chainlink TWAP) with Kalshi and with Polymarket US (both CF Benchmarks BRTI), and Kalshi with Polymarket US as the same-feed control. Per pair:

  • archive_evidence

    What did a web page say on a given date? Finds the archived capture of a URL nearest that date across the Internet Archive Wayback Machine, Common Crawl and Arquivo.pt, reads it, and returns the readable text (HTML stripped) with the capture timestamp, a link to the archived copy

  • archive_compare

    What changed on a web page between two dates? Resolves the archived capture nearest each date (Internet Archive Wayback Machine, Common Crawl, Arquivo.pt), extracts the readable text of both, and returns a text-level diff: the segments removed and added, a similarity score, and b

  • research_row

    Claygent-style per-row research: answer ONE question about ONE company and return a JSON object matching your output_schema, with every field wrapped in its own evidence — {value, evidence_url, quote, status}. status is NEVER self-reported by the model: "found" means this code in

  • classify_row

    Cheap categorization: given a company and a list of candidate labels, decide which labels apply — the most common GTM/AI usage shape (tagging a list by industry, ICP fit, etc.), one small model call. Same evidence contract as research_row: each label comes back {label, applies, e

  • pipeworx_trending

    What other AI agents are calling on Pipeworx right now. Returns the top tools, top packs, and total call volume over a recent window (24h, 7d, or 30d). Useful for: (1) discovering what data sources are hot for current events, (2) confirming a popular tool is the canonical choice

  • suggest_questions

    What can I ask Pipeworx? / what is Pipeworx good for? / what can you do? / give me ideas / show me examples / getting started / what data do you have? — the onboarding entry point for an agent that just connected and wants to know what is worth asking. Returns category-bucketed e

  • generate_llms_txt

    Generate a production-ready llms.txt file for any URL so AI crawlers (ChatGPT, Claude, Perplexity) can index the site cleanly. Fetches the page, extracts title/description/key links, and emits the standard llms.txt markdown format. Output is a single text blob ready to drop at si

  • ai_visibility_check

    Probe one or more LLMs for what they know about a business / brand / product / topic and score visibility (0-100) per model. Default model is Workers AI Llama-3.3-70b (free); pass `_apiKey` to also probe Anthropic (BYO key — you pay Anthropic directly for those calls). Returns pe

  • scan_competitor_ai_presence

    Compare AI visibility across multiple entities side-by-side. Probes each entity (your brand + N competitors) with ai_visibility_check, ranks by score, surfaces which is most/least recognized. Useful for competitive AI-marketing audits: "does Claude know about us as well as our co

  • pipeworx_feedback

    Tell the Pipeworx team something is broken, missing, or needs to exist. Use when a tool returns wrong/stale data (bug), when a tool you wish existed isn't in the catalog (feature/data_gap), or when something worked surprisingly well (praise). ONLY for tools served by this Pipewor

  • remember

    Save data the agent will need to reuse later — across this conversation or across sessions. Use when you discover something worth carrying forward (a resolved ticker, a target address, a user preference, a research subject) so you don't have to look it up again. Stored as a key-v

  • recall

    Retrieve a value previously saved via remember, or list all saved keys (omit the key argument). Use to look up context the agent stored earlier — the user's target ticker, an address, prior research notes — without re-deriving it from scratch. Scoped to your identifier (anonymous

  • forget

    Delete a previously stored memory by key. Use when context is stale, the task is done, or you want to clear sensitive data the agent saved earlier. Pair with remember and recall.

  • algorithm_find

    Which algorithm, data structure or technique fits a computational problem. Describe the problem in words ("shortest route between two points with positive costs", "assign workers to jobs minimising cost", "find near-duplicate records", "schedule jobs to minimise lateness") and ge

  • algorithm_compare

    Compare candidate algorithms against the facts of YOUR instance and get a verdict. Pass method names (e.g. ["dijkstra","bellman-ford"]) or a problem description, plus constraints such as {"negative_weights": true, "query": "single_source"}, {"stable": true, "key_type": "integer_s

  • algorithm_lookup

    One named algorithm, data structure or technique in full: what it solves, preconditions, complexity bounds with their kind (worst-case / expected / amortized) and textbook citations, when to use it and what to use instead, the NIST DADS dictionary entry (definition, relations, im

  • algorithm_implementations

    Implementations of a named algorithm: the languages Rosetta Code has solutions in and, with language set, the source code of that solution (CC BY-SA 4.0, labelled educational), plus reference implementation links from the NIST DADS entry, the cp-algorithms article, and the Skiena

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pipeworx-io ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 344 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 48 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 19151 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 77% ของอีก 19151 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 19151 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Algorithm Finder ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PIPEWORX_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวานซืน และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.1) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT แผน Business ขึ้นไป

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Tldraw

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

World Monitor

ข่าวกรองโลกแบบเรียลไทม์: ความขัดแย้ง ตลาด พลังงาน การค้า การขนส่ง และไซเบอร์

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.5Kอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 13.5K/สัปดาห์★ 81.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Tldraw

วาดภาพและระดมไอเดียร่วมกับ AI บนกระดาน tldraw

โดย tldrawใช้กันมาก★ 51.4Kอัปเดต 8 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

algorithm-finder

Describe a computational problem and get back the algorithms that fit, why they fit, the bounds cited to the page, and where to get an implementation.

Part of Pipeworx — an MCP gateway connecting AI agents to 1861+ live data sources. This is an independent, unofficial integration — not affiliated with, endorsed by, or published by the upstream provider.

By Mojibake, creators of Pipeworx.

Ask it "all-pairs shortest paths" and it does not guess. It looks up the textbook answer (Floyd-Warshall, Johnson's, the precondition that decides between them, cited to the exact page of CLRS), checks the last five years of arXiv and Hugging Face Papers for anything newer, and tells you what it does not know yet. No model runs in the request path. Every fact is either a citation or a live source, never a guess.

Three things it actually returned

These are real calls against the live pack, trimmed for length. Nothing below is invented.

1. "What solves all-pairs shortest paths?"
algorithm_find({ problem: "all-pairs shortest paths", want: "both" })

Two methods, correctly separated by the constraint that actually decides between them:

{

"name": "Floyd-Warshall algorithm", "preconditions": ["Negative edge weights are allowed, but there must be no negative-weight cycle."], "guarantee": "exact", "bounds": [ { "quantity": "time", "bound": "Theta(V^3)", "kind": "worst_case", "cite": "CLRS4 ch. 23.2 p. pdf:851" } ], "when_to_use": "All-pairs shortest paths on dense graphs, or whenever its simple triple-loop implementation (no priority queue needed) is worth the cubic cost.", "when_not": "On sparse graphs, Johnson's algorithm has a better asymptotic bound.", "alternatives": ["Johnson's algorithm", "Dijkstra's algorithm", "Bellman-Ford algorithm"] }, { "name": "Johnson's algorithm", "preconditions": ["No negative-weight cycle (checked by the initial Bellman-Ford run)."], "guarantee": "exact", "bounds": [ { "quantity": "time", "bound": "O(V^2 lg V + VE)", "kind": "worst_case", "cite": "CLRS4 ch. 23.3 p. pdf:857" } ], "when_to_use": "All-pairs shortest paths on sparse graphs with some negative edge weights -- asymptotically faster there than Floyd-Warshall's Theta(V^3)." }

It also names the open questions that would change the answer, before you ask:

"open_questions": [

"Can any edge weight be negative? (Dijkstra requires non-negative weights; Bellman-Ford does not.)", "One source, or every pair of vertices?", "Are capacities integral? Is there a cost per unit of flow to minimise as well?" ]

...plus five recent, dated papers on the "novel" side, including *Warm-Starting All-Pairs Shortest Paths with Predictions* (arXiv, 2026) and *Fast 2-Approximate All-Pairs Shortest Paths* (arXiv, 2023).

2. "What's new in approximate nearest neighbor search?"
algorithm_find({ problem: "approximate nearest neighbor search", want: "novel" })

This is the pure research leg, no textbook entry involved. It does not just list papers; it clusters method names across them so a recurring name reads as a real answer rather than a title you have to notice yourself:

"novel_methods": [

{ "name": "HNSW", "mentions": 8, "first_seen": 2022, "last_seen": 2026, "example_paper": { "title": "From HNSW to Information-Theoretic Binarization: Rethinking the Architecture of Scalable Vector Search", "date": "2025-12-16T23:24:37.000Z", "url": "https://huggingface.co/papers/2601.11557" } }, { "name": "NSG", "mentions": 6, "first_seen": 2017, "last_seen": 2025 }, { "name": "SPANN", "mentions": 2, "first_seen": 2021, "last_seen": 2025 } ]

HNSW surfaces on its own, from the research, with the count and date range that make it a real signal rather than a single paper's opinion.

3. "CP-SAT, MIP or a flow formulation for fair shift scheduling?"
algorithm_compare({

problem: "assign people to shifts with availability and skills, minimum staffing per shift, and distribute undesirable shifts fairly", names: ["constraint-programming", "mixed-integer-programming", "min-cost-flow"], constraints: { objective: "fairness", exact: true } })

Every constraint you state gets a verdict per method, and every restriction you did not state comes back as an assumption rather than a silent yes:

{

"verdict": "conditional", "winner": "Constraint programming (CP-SAT)", "summary": "Constraint programming (CP-SAT), IF continuous_variables is false.", "candidates": [ { "name": "Constraint programming (CP-SAT)", "constraints": { "objective": { "status": "satisfied", "given": "fairness" }, "exact": { "status": "satisfied", "given": true } }, "assumes": [{ "constraint": "continuous_variables", "requires": [false], "why": "CP-SAT requires every decision variable to be declared as an integer; it has no native continuous-variable type the way an LP/MIP solver does." }] }, { "name": "Mixed-integer programming", "constraints": { "objective": { "status": "unknown", "given": "fairness" } }, "assumes": [{ "constraint": "linear", "requires": [true] }] }, { "name": "Minimum-cost flow (successive shortest paths)", "constraints": { "objective": { "status": "unknown", "given": "fairness" } }, "assumes": [{ "constraint": "integer_capacities", "requires": [true] }], "bounds": { "bound": "O(F*m*n)", "kind": "worst_case", "cite": "Minimum-cost flow, Complexity [https://cp-algorithms.com/graph/min_cost_flow.html" }] } ], "open_questions": [ "How should fairness be measured: equal counts of undesirable assignments, minimise the worst-off person, or minimise variance? Each is a different objective.", "Do you need a provably optimal schedule, or is a good feasible one enough? (CP-SAT/MIP can prove optimality; heuristics only find feasible answers.)", "Are any rules hard (must hold) versus soft (preferences with a penalty)?" ] }

It does not claim the flow formulation fails on fairness. It says it does not know, and asks the question that would settle it. A key it has no rule for (say gpu_available) is rejected by name with the list of keys it does understand, never quietly marked satisfied.

Install

Hosted (no setup)
{

"mcpServers": { "algorithm-finder": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/algorithm-finder/mcp" } } }

This endpoint also carries the shared Pipeworx meta-tools (ask_pipeworx, discover_tools, and friends), so you can ask in plain English instead of calling a tool directly:

ask_pipeworx({ question: "what algorithm solves the assignment problem?" })
Local (no account, no network dependency on us)
{

"mcpServers": { "algorithm-finder": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pipeworx/mcp-algorithm-finder"] } } }

Available once published. Same source, same four tools, no gateway round-trip and none of the shared meta-tools.

Why trust it

  • Every fact is in our own words, cited to a page. The curated method table (data/methods.json) states what a method solves, its preconditions, its bounds (worst-case, expected, or amortized -- never collapsed into one number), when to use it and when not, and names the book and chapter the fact was read from: CLRS 4th ed., Erciyes's *Guide to Graph Algorithms*, Christian & Griffiths's *Algorithms to Live By*, Bhargava's *Grokking Algorithms*. No sentence, figure, or code from any of those books is served -- only facts established from them, restated.
  • An uncited bound is refused, not shipped. The bake script that builds this table rejects any non-qualitative complexity bound with no page citation attached. A bound you cannot point at a page for comes back labelled qualitative, never dressed up as a number.
  • Implementations are labelled for what they are. Every code sample carries grade: "educational" -- it is Rosetta Code's reference solution, not a production-tested package. There is no application grade yet; nothing has been tested against pinned dependencies.
  • Licenses travel with the data, not just in this README. NIST's Dictionary of Algorithms and Data Structures is a work of the US government and is public domain (17 U.S.C. § 105). Rosetta Code and cp-algorithms are CC BY-SA 4.0 -- every response from those sources carries the attribution line and the share-alike obligation inline, so you see the terms at the point you use the data, not buried in a license file.

Contributing

Two ways in: add a method, or add a test case. A method goes in data/methods.json and needs a real citation (book, chapter and page, or a paper or official library doc) for every bound you add; the build refuses an entry that names a complexity with no citation behind it. A test case goes in data/harness.json: a problem, optionally the candidates and constraints, and the answer it should produce. Cases that fail today are the most useful ones, because they are what gets fixed next. Either way, point at a source. No source, no merge.

Reference

Tools

  • algorithm_find(problem, want?, since_year?, limit?) — describe the problem in words and get the matching textbook methods (what each solves, preconditions, bounds with their kind — worst-case / expected / amortized — when to use and when not, alternatives, citations), the open questions whose answers decide between them, Skiena Algorithm Repository problem pages, and recent papers from Hugging Face Papers and arXiv. want is common, novel or both (default). Optional constraints (same keys as algorithm_compare) move textbook results that violate one to the end and add a per-constraint fit to each.
  • algorithm_compare(names? | problem?, constraints) — state facts about your instance ({"negative_weights": true, "query": "single_source"}, {"stable": true}, {"exact": false, "dimensions": "high"}) and each candidate gets satisfied / violated / unknown per constraint, read from the curated table. Returns a verdict — recommended, conditional (the best candidate has constraints the table says nothing about, named), none_compatible, or no_constraints — the winner, each candidate's bounds and when-not advice, and decisive_questions: constraints you did not state that would rule candidates in or out. A restriction a method has that you did not state (DAG shortest paths needs acyclic: true) is listed under assumes and makes the verdict conditional; methods needing fewer assumptions rank first, so a special-case method never wins on a fact you did not give. Keys and values are fixed by data/constraints.json; an unknown key or value is returned in constraints_rejected, never silently ignored.
  • algorithm_lookup(name) — one named method in full: the curated facts, the NIST DADS dictionary entry (definition, aliases, relations, complexity note, implementation links), the cp-algorithms article, related problem pages, and which languages Rosetta Code has solutions in. Short names and aliases work (Dijkstra, KMP, union-find).
  • algorithm_implementations(name, language?) — the languages Rosetta Code has solutions in and, with language, that solution's source code (CC BY-SA 4.0, labelled educational), plus reference links from the DADS entry, the cp-algorithms article and the Algorithm Repository's implementation links.

Every response carries data_as_of (the newest DADS entry-modified date in the index), a license block for the leading source, and a source URL per item. A miss is found: false with a reason (no_match, language_not_present) and a hint naming what to try; a transport or parse failure throws rather than returning

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo