GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Run AI agent tasks in isolated sandboxes with a cost cap, saved workflows and scoped connections.
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 ephemeral https://app.ephemer.al/mcp --header 'Authorization: Bearer {api_key}'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ephemeral": {
"url": "https://app.ephemer.al/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ephemeral": {
"type": "http",
"url": "https://app.ephemer.al/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}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 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
create_runStart an AI agent run in an isolated sandbox and return the run (status queued) at once. Give a prompt, or the name of a saved workflow. Poll with get_run or block with wait_for_run for the result. Every run has a cost cap (max_cost_micros) and a timeout, and is billed to the org
get_runRead a run: status, output, error, cost and billing_pending. COST: while billing_pending is true (or the run is still going), cost_micros is PROVISIONAL and usually higher than the final cost; the result then has cost_final:false and a cost_note. Quote a cost only when cost_final
wait_for_runWait until a run finishes (succeeded, failed, cancelled, interrupted or timed_out) or the wait ends, then return the run. After the run finishes it keeps waiting, within the same time, until billing has settled (billing_pending false, normally a few seconds to about 20), so the c
list_runsList the organization's runs, newest first, with a cursor for the next page. Each run has cost_final: when false, cost_micros is provisional (usually above the final cost) and billing is still settling.
cancel_runCancel a run that has not finished. Work already done is billed. Cancelling a finished run changes nothing.
list_workflowsList the organization's saved workflows (reusable run definitions). Each entry has the workflow's name and, when set, its description, input_schema (the shape of the input create_run expects) and output_schema (the shape of the JSON it returns), so you can call a workflow without
get_workflowRead a saved workflow's definition: description, prompt, model, files, connections, limits and its input_schema and output_schema. Credentials are never included.
list_modelsFind models. Returns a compact list (id, name, context_length, input and output USD per million tokens, zero_data_retention where known), the total count and the default model. There are hundreds of models, so filter with query (case-insensitive part of the id or name, e.g. "clau
list_connectionsThe organization's saved connections that a run may use, with type, allowed methods and tools. No URLs or secrets are returned. Reference one in create_run by name.
save_workflowCreate a workflow, or replace the one with this name (saving the same definition again changes nothing more). A workflow is a reusable run definition: start it with create_run and its name, or on a timetable with create_schedule. Connections must already be saved in the organizat
delete_workflowPermanently delete a saved workflow. Runs already started are not affected; schedules that use it stop being able to start runs until it is saved again.
list_schedulesList the organization's schedules: each starts a saved workflow on a cron timetable. Includes the next start, the last run and the last error.
get_scheduleRead a schedule: timetable, time zone, input, cost cap, whether it is enabled, its next start and the outcome of its last start.
create_scheduleStart a saved workflow on a timetable. Needs an administrator key. Each start is a run billed to the organization, with the cost cap given here (or the default). Use preview_schedule first to check the timetable. A schedule pauses itself after repeated failed starts. An organizat
update_scheduleChange a schedule; only the fields you give change. Needs an administrator key. Set enabled to false to pause it and to true to resume it (resuming clears the failures that paused it). A new timetable counts from now.
delete_schedulePermanently delete a schedule. Needs an administrator key. Runs it already started are not affected. To stop it for a while, pause it with update_schedule instead.
preview_scheduleCheck a cron expression and time zone and return the next five start times (UTC), without saving anything.
run_scheduleStart the schedule's workflow now, outside its timetable, with the schedule's input and cost cap. Returns the queued run (follow it with wait_for_run); each call starts another run and is billed like any run.
list_filesList the files saved in the organization: id, name, size, content type and creation time. Reference a file by id in a run's or workflow's files. Read-only; upload and delete files through the REST API.
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ทะเบียนไม่ได้ระบุ repo ของโค้ด จึงยังจับคู่ผู้ลงทะเบียน (ephemer.al) กับโค้ดไม่ได้
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 536 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 19 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 13 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
ไม่พบ README ใน repo