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

AgentsKit Registry

โดย AgentsKit-ioรุ่น 1.0.0i★ 6iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.AgentsKit-io/agentskit-registry

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Discover open-source AI agents and get source-owned installation instructions through MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3Connect4
https://registry.agentskit.io/api/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http agentskit-registry https://registry.agentskit.io/api/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "agentskit-registry": {
      "url": "https://registry.agentskit.io/api/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentskit-registry": {
      "type": "http",
      "url": "https://registry.agentskit.io/api/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3Connect4
https://registry.agentskit.io/api/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

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 →

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 10 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • list_agents

    List all agents in the AgentsKit registry. Optionally filter by category.

  • get_agent

    Get the full bundle for one agent: metadata, env, skill, and source files.

  • search_agents

    Search agents by free-text query, category, tag, or runnable flag.

  • get_install_command

    Get the exact install command and a usage snippet for an agent.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AgentsKit-io ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 626 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 4 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 94% ของอีก 19092 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 17% ของอีก 19092 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 19092 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AgentsKit Registry 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 เมื่อวาน และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Tldraw

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.4Kอัปเดต 5 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

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

โดย tldrawใช้กันมาก★ 51.4Kอัปเดต 8 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

AgentsKit Registry

Profile: top-level-repository

Copy a production-minded AI agent into your project and own the source. AgentsKit Registry is a shadcn-style catalog of 346 validated agents built with AgentsKit. It adds no Registry runtime and no lock-in: the CLI copies readable TypeScript that your team can review and edit.

It is intended for teams that want a ready agent starting point without adopting a proprietary registry runtime.

Tags: agentskit · agent-registry · typescript · ai-agents · shadcn-style

Topics: ai-agents · registry · developer-experience

Browse the Registry · Start in five minutes · Contribute an agent · Security · Governance · Code of Conduct

Verified proof

  • Catalog counts come from public/r/index.json and ecosystem-claims.json.
  • Clean-fixture install/run contract: npm run test:quickstart (scripts/quickstart.test.mjs).
  • Structural validation and Doc Bridge gates: npm run validate, npm run docs:bridge:gate.
  • Deterministic discovery build: npm run discovery:build.
  • Credential-free catalog proof: node examples/verify-readme.mjs.

Validate agents in GitHub Actions

Use the Registry contract as a CI gate for copy-owned agent folders in another repository. The action checks required source, test, metadata, and README files; metadata IDs and referenced files; and the Registry content policy. It does not send source code to an API or require credentials.

name: Validate agents

on: pull_request: push: branches: [main]

jobs: agentskit: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v4
  • uses: AgentsKit-io/agentskit-registry@v1 with: path: agents

The path input may point to one agent folder or to a directory whose immediate children are agent folders.

Registry is beta. All 346 entries pass structural and repository tests;

333 also publish sanitized independent-review evidence. Templates remain code

you must review against your provider, tools, data policy, and risk profile.

From catalog to code

flowchart LR

F["Find by ID, category, or capability"] --> A["npx agentskit add "] A --> C["Readable source copied locally"] C --> R["Review and adapt"] R --> S["Ship with your adapter and policy"]

npx agentskit add research
import { openai } from '@agentskit/adapters'

import { createResearchAgent } from './agents/research/agent'

const agent = createResearchAgent({ adapter: openai({ apiKey: process.env.OPENAI_API_KEY!, model: 'gpt-4o', }), })

const result = await agent.run('What changed in the EU AI Act?') console.log(result.content)

Swap the adapter, tools, memory, model, and policy through supported AgentsKit contracts. The copied factory stays ordinary application code.

What is actually here

  • 346 validated, installable agents across 23 categories, from coding and security to legal, clinical, marketing, operations, support, and research.
  • 333 independent-review summaries with scores, confidence, strengths, and reviewer notes; private raw reviewer output is never published.
  • Typed source + focused tests + usage guide for every installable entry.
  • Eval replay fixtures for repeatable behavioral checks without live keys.
  • JSON, `llms.txt`, MCP, and deterministic discovery artifacts for people, tools, and LLMs to navigate the same canonical catalog.

Claims are derived from public/r/index.json and the generated ecosystem-claims.json, not hand-maintained marketing copy.

Discovery without unnecessary backend calls

Exact agent IDs, titles, install commands, categories, capabilities, contribution links, and ecosystem navigation resolve from a local artifact pinned by content hash. Semantic requests such as “which agent fits my incident workflow?” escalate through AgentsKit Chat to the trusted cited backend only after a validated local miss.

See architecture and ownership for the full boundary.

Repository ownership

This repository owns catalog data and generated machine artifacts. The live Fumadocs application and its AgentsChat presentation live in AgentsKit-io/agentskit/apps/registry. AgentsKit owns runtime primitives and the CLI; AgentsKit Chat owns the shared answer protocol and renderer behavior. There is no second framework here.

Contributing

New agents and improvements are welcome. Follow CONTRIBUTING.md, use a neighboring validated agent as a reference, and run:

npm ci

npm run check:no-legacy-chat-imports npm run docs:bridge:config npm run validate npm run lint npm test npm run test:quickstart npm run eval:run -- --ecosystem-doc-bridge npm run build npm run docs:bridge:index npm run docs:bridge:gate npm run docs:bridge:conformance

Generated indexes, claims, deterministic artifacts, and Doc Bridge handoffs must remain fresh in the pull request.

Maturity

Registry is beta. All 346 entries pass structural and repository tests; 333 also publish sanitized independent-review evidence. Templates remain code you must review against your provider, tools, data policy, and risk profile.

AgentsKit ecosystem

  • AgentsKit — build the agent runtime.
  • Registry — start from owned, ready-made source.
  • AgentsKit Chat — deliver one agent experience across Web, native, and terminal interfaces.
  • Doc Bridge — turn documentation into executable agent handoffs. Optional companion for repositories that install agents: how it fits.
  • Code Review — run deep, low-noise review with the model already in use.
  • Harness — the keep-pushing delivery loop for your SDLC.

Compatibility and license

Registry source targets the package ranges declared by each meta.json; the repository CI currently runs on Node.js 22. Review an agent's generated bundle before upgrading its dependencies. Licensed under MIT.