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

Agenttrio

โดย CloudCorpRecordsรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CloudCorpRecords/agenttrio

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Bounded planner-coder-reviewer workflows: status, verified run, and configured checks.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agenttrio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agenttrio -- npx -y @reneturcios/agenttrio mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agenttrio": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agenttrio": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/agenttrio",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub CloudCorpRecords ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 88% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18372 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agenttrio ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, A1RO — Irish employment tools

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agenttrio

agenttrio runs bounded agent workflows made of three roles — a planner, a coder, and a separate read-only reviewer — against a local Ollama backend. It reports the workspace status, runs one task through the trio behind a host-enforced verification gate, and runs the workspace's configured checks. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server with exactly three tools.

Work is bounded by the operator config: model turns per role, coder → verification → reviewer cycles, total tool calls, and context size all have explicit budgets, and a run is only verified when the gate below passes — never on the model's say alone.

Configuration

agenttrio reads an operator-reviewed TOML file. Passing --config explicitly approves loading that file; a workspace config.toml or .flow.toml is never auto-loaded. The only auto-loaded location is $XDG_CONFIG_HOME/flow/config.toml.

workspace_dir = "/absolute/path/to/workspace"

[ollama] base_url = "http://127.0.0.1:11434" model = "qwen2.5-coder:7b" timeout = 120

[models] planner = "qwen2.5-coder:7b" coder = "qwen2.5-coder:7b" reviewer = "qwen2.5-coder:7b"

[agent] max_iterations = 6 max_cycles = 2 max_tool_calls = 64 max_context_chars = 100000

[checks.test] cmd = ["npm", "test"] timeout = 60000 required = true kind = "test" filetypes = ["ts"]

Notes that matter:

  • Check timeout values are milliseconds; the Ollama timeout is seconds.
  • --workspace overrides the config's workspace, and --model overrides every role's model.
  • A non-loopback Ollama endpoint is refused unless the config sets ollama.allow_remote = true.
  • Default mode is read-only. run and check require --trusted, which is what allows project edits and explicitly configured named checks.
  • With no resolvable configuration, every command fails with an error naming the missing configuration — nothing is invented.
  • Ollama itself is external: run ollama serve and pull a tool-capable model (for example ollama pull qwen2.5-coder:7b) before expecting runs to work.

Install

npx @reneturcios/agenttrio status --config /path/to/operator.toml

Or run the container image:

docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agenttrio

The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead; mount your config and workspace into the container if you use it that way.

CLI

agenttrio status --config operator.toml

agenttrio run "Fix the failing parser test" --config operator.toml --trusted agenttrio check --config operator.toml --trusted agenttrio check test --config operator.toml --trusted

agenttrio --version

Reports print as JSON. Exit codes follow the documented scheme: 0 on success, 1 for a runtime failure (including an unverifiable run configuration), and 2 for usage errors. Arguments are validated before any configuration is read, so a malformed invocation is always a usage error.

The verification gate

A run is reported verified: true only when all of these hold:

  • the planner and coder complete within their budgets;
  • at least one required named check runs, and every required check passes;
  • a separate read-only reviewer returns structured approval (a JSON object with "approved": true).

If the gate fails, the cycle repeats (coder → checks → reviewer) up to max_cycles, and the final report says verified: false with a note naming which condition failed.

MCP server

One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server (newline-delimited JSON-RPC):

npx -y @reneturcios/agenttrio mcp --config /path/to/operator.toml --trusted

MCP client configuration:

{

"mcpServers": { "agenttrio": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agenttrio", "mcp", "--config", "/path/to/operator.toml", "--trusted"] } } }

Replies carry the report as a JSON text block plus structuredContent; failures are returned as isError results. The server is deliberately sequential.

Tools

The tool list is intentionally only these three tools.

ToolInputWhat it returns
flow_status{}The status report: workspace, Ollama reachability and available models, per-role models, agent budgets, and configured checks.
flow_run{"task": "..."}The run report: planner/coder output, check results, reviewer decision, cycles used, and the verified gate verdict.
flow_check{} or {"name": "configured-name"}The check report: every result for the checks that ran and whether they all passed. Omit name to run all configured checks.

Development

npm install

npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake executor/fetch/runner only) npm run dev # run the CLI from source via tsx

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx