Saleroom
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Luxury auction results by API key: table queries, market stats, price trends and price checks.
สามเสาของ PopNx MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiยังใหม่มาก↓ 294/สัปดาห์ · ★ –
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: การตลาดและโซเชียล
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่
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": {
"saleroom": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/saleroom",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add saleroom -- npx -y @reneturcios/saleroom mcpหรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"saleroom": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/saleroom",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
หรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"saleroom": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/saleroom",
"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 การตลาดและโซเชียลi
- ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3601 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 85% ของอีก 3601 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3601 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Saleroom 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 MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Google Analytics MCP
GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.
BibiGPT YouTube Video Summarizer
AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
saleroom
What did that watch actually sell for — and what is one worth today? saleroom is a read-only client for the altfinance auction-results service, which tracks realized prices across twenty luxury categories: watches, handbags, jewelry, gems, cars and motorcycles, aircraft, wine and whisky, art, design, fashion, coins and more. You can list the tables, inspect a table's columns, run filtered and sorted queries over the sales history, read summary statistics and price trends, ask for a fair-value range on a single item, search the whole market at once, consult a precomputed brand/model price index, and view price alerts.
Nothing here trades, bids or changes anything: all nine tools only read. Responses come back exactly as the service returned them — nothing is trimmed, renamed or summarised on the way through.
Configuration
Two environment variables control the client:
ALTFINANCE_API_KEY(required) — sent on every request asAuthorization: Bearer. When it is not set, every tool fails withALTFINANCE_API_KEY is not setbefore any request is made.ALTFINANCE_API_URL(optional) — API base URL. Defaults tohttps://api.altfndata.com.
Tools
list_tables— the available auction tables, with live descriptions and column counts. No arguments.get_table_schema— column names and types for one table. Takestable(required).query_table— query a table withfilters,sort,fieldsselection and pagination (limit1–500,offset≥ 0). Takestable(required) plus the optional arguments.market_stats— a realized-price summary for a table or a filtered segment: count, median, percentiles, average, min/max, sale-date span and top vendors. Takestable(required) and optionalfilters.price_trend— how realized prices moved over time, bucketed byyear,quarterormonth. Takestable(required), optionalbucketand optionalfilters.price_check— a fair-value range for a single item from comparable sales, with source links. Takesitem(required) and optionalcategory. Live categories are handbags, watches and cars.search— whole-market keyword search across every category at once, merged by realized price. Takesquery(required) and optionalcategory.market_index— a precomputed model-level price index for a brand or model (handbags, watches, cars). Takesquery(required) and optionalcategory.list_alerts— a read-only view of price alerts, or guidance on enabling them. No arguments.
The twenty tables are: watches, handbags, jewelry, gems, automobile, motorcycle, aircraft, wine_whisky, works_of_art, fine_art, design, fashion, shoes, automobilia, books, coins, other_automobile, perfume, accessories and musical_instruments.
A filter is {column, operator, value}. The operators are eq, neq, gt, gte, lt, lte, like, in, not_in, is_null and is_not_null. Omit value for is_null / is_not_null; pass an array for in / not_in. A sort is {field, direction} with direction asc or desc.
Validation happens before any request. An unknown operator fails with unknown filter operator: ; a missing value where one is required fails with filter value is required for operator ; a limit outside 1–500 fails with limit must be an integer between 1 and 500. An upstream non-2xx reply fails with altfinance error: HTTP and an unreachable API with altfinance unreachable.
Endpoint provenance
The original service's project record pins the nine tools, the twenty table names, the filter operators, the sorting, field-selection and pagination rules, the trend buckets and the two environment variables — and that all nine endpoints are read-only. It does not pin the per-tool argument names beyond its prose, the filter/sort JSON shapes, the auth header or the request paths. Those pieces are reconstructions, labelled as such:
Authorization: Bearerheader — reconstruction (the record pins API-key authentication only).GET /v1/tables—list_tables.GET /v1/tables/{table}/schema—get_table_schema.POST /v1/tables/{table}/querywith body{filters?, sort?, fields?, limit?, offset?}(unset fields omitted) —query_table.POST /v1/tables/{table}/statswith body{filters?}—market_stats.GET /v1/tables/{table}/trendwithbucketand a JSON-encodedfiltersquery parameter when set —price_trend.POST /v1/price-checkwith body{item, category?}—price_check.GET /v1/search?q=&category=—search.GET /v1/market-index?query=&category=—market_index.GET /v1/alerts—list_alerts.
CLI
Each tool is a subcommand taking one JSON argument string:
npx @reneturcios/saleroom list_tables '{}'
npx @reneturcios/saleroom query_table '{"table":"watches","filters":[{"column":"brand","operator":"eq","value":"Rolex"}],"limit":10}' npx @reneturcios/saleroom price_check '{"item":"Rolex Submariner 1968","category":"watches"}' npx @reneturcios/saleroom --version
Output is the tool's result text (the upstream JSON on success). Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including a validation or upstream failure), 2 on a usage error.
MCP server
npx -y @reneturcios/saleroom mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "saleroom": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/saleroom", "mcp"], "env": { "ALTFINANCE_API_KEY": " " } } } }
Docker
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/saleroom
docker run --rm ghcr.io/cloudcorprecords/saleroom list_tables '{}'
Development
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (fake fetch only, no network) npm run dev # run the CLI from source
License
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios