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

Mandala Computer

โดย mandalacomputerรุ่น 0.22.0i★ 0iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.mandalacomputer/mcp

วิธีติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Cloud desktops for AI agents: create a Linux computer, see its screen, click, type and run tasks.

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MANDALA_API_KEY, MANDALA_MODEL_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ผลตรวจผ่าน 5/5 · สิ่งที่คุณถามผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (app.mandala.computer)

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 · ชื่อMandala Computer
    Remote MCP server URL · ที่อยู่https://app.mandala.computer/mcp

    หัวข้อ Authentication ปล่อยตามที่ Claude ตรวจเจอ แล้วกด Add

  3. เปิดใช้ในแชต

    +ConnectorsMandala Computer

  4. ลองเลย

    ใช้ Mandala Computer บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude บอกว่ากำลังใช้ Mandala Computer หรือมีชื่อเครื่องมือของ Mandala Computer 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 · ชื่อMandala Computer
    Connection · ที่อยู่https://app.mandala.computer/mcp
  3. เลือก Mandala Computer ในแชต

    เปิดแชตใหม่แล้วเลือก Mandala Computer จากรายการปลั๊กอินก่อนพิมพ์

  4. ลองเลย

    ใช้ Mandala Computer บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า ChatGPT บอกว่ากำลังใช้ Mandala Computer หรือมีชื่อเครื่องมือของ Mandala Computer 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 mandalacomputer https://app.mandala.computer/mcp
  3. พิมพ์ /mcp ใน Claude Code

    ต้องเห็น Mandala Computer ในรายการและขึ้นว่าเชื่อมต่อแล้ว

  4. ลองเลย

    ใช้ Mandala Computer บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Claude Code บอกว่ากำลังใช้ Mandala Computer หรือมีชื่อเครื่องมือของ Mandala Computer 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 Mandala Computer บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า Cursor บอกว่ากำลังใช้ Mandala Computer หรือมีชื่อเครื่องมือของ Mandala Computer 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 Mandala Computer บอกหน่อยว่าทำอะไรให้ฉันได้บ้าง แล้วลองทำให้ดูหนึ่งอย่าง

    ✓ ถ้า VS Code บอกว่ากำลังใช้ Mandala Computer หรือมีชื่อเครื่องมือของ Mandala Computer 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://app.mandala.computer/mcp

ค่าตั้งแบบไฟล์ JSON อยู่ในหัวข้อ “สำหรับคนเขียนโค้ด” ด้านล่าง

ติดตรงไหน? ถามคนที่ใช้ Mandala Computer อยู่💬 พูดคุย →
สำหรับคนเขียนโค้ด: คำสั่ง Terminal และค่าตั้ง JSON

ต่อผ่านเว็บ

Claude Code

claude mcp add --transport http mandalacomputer https://app.mandala.computer/mcp

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "mandalacomputer": {
      "url": "https://app.mandala.computer/mcp"
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "mandalacomputer": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.mandala.computer/mcp"
    }
  }
}

ติดตั้งในเครื่อง

Claude Code

claude mcp add mandalacomputer --env MANDALA_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_MODEL_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_PROFILE='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_COMPUTER_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_NO_LIFECYCLE='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_READ_ONLY='ใส่ค่าของคุณ' --env MANDALA_TAGS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y mandala-computer-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "mandalacomputer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_READ_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_TAGS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "mandalacomputer": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_READ_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_TAGS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "mandalacomputer": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mandala-computer-mcp"
      ],
      "env": {
        "MANDALA_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_MODEL_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_PROFILE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_COMPUTER_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_NO_LIFECYCLE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_READ_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MANDALA_TAGS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MANDALA_API_KEY ความลับ env
    API key from Settings → Credentials → API keys. Optional after `mandala login`, which saves one.
  • MANDALA_MODEL_KEY ความลับ env
    Optional Anthropic or OpenAI key. Enables run_agent_chat, and makes run_agent and start_agent_run bill this key instead of the account's AI credits.
  • MANDALA_PROFILE env
    Optional saved profile from `mandala login --profile`; used when MANDALA_API_KEY is not set.
  • MANDALA_BASE_URL env
    Optional API base URL. Defaults to https://app.mandala.computer/api/v1.
  • MANDALA_COMPUTER_ID env
    Optional computer id to bind at startup, so use_computer is not needed.
  • MANDALA_NO_LIFECYCLE env
    Optional: 1, true, yes or on withholds the tools that create, clone or delete computers and snapshots.
  • MANDALA_READ_ONLY env
    Optional: 1, true, yes or on keeps only read-only tools.
  • MANDALA_TAGS env
    Optional comma-separated tool tags to expose (for example computers,input); empty means every tool.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

สรุป

ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i
219/สัปดาห์
การเชื่อมต่อ
บนเครื่องหรือคลาวด์
ช่องทาง (transport)
stdio, streamable-http
รุ่นล่าสุดi
0.22.0
ส่งเข้า registryi
2 พ.ย. 2569
แก้โค้ดล่าสุดi
10 พ.ย. 2569
ผู้ทำ
mandalacomputer
แพ็กเกจ
npm: mandala-computer-mcp
เว็บผู้ทำ
mandala.computer
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

server ให้ล็อกอินก่อนจึงจะแสดงรายการเครื่องมือ

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 12 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mandalacomputer ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน

  • ✓ ผ่าน

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ใช้ MIT

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 658 ms (HTTP 401)

  • ✓ ผ่าน

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ประกาศวิธีล็อกอินแบบ OAuth ให้โปรแกรม AI พาไปล็อกอินเอง

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

พูดคุย

ถาม แชร์เคล็ดลับ หรือแจ้งว่าใช้ไม่ได้ เรียงตามที่คนกดว่ามีประโยชน์

ยังไม่มีใครโพสต์ ถามหรือแชร์เป็นคนแรกได้เลย

ข้อความในส่วนนี้เขียนโดยผู้ใช้ ไม่ใช่ทีม PopNx

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อโพสต์

รีวิวจากผู้ใช้

ยังไม่มีรีวิว

เข้าสู่ระบบด้วย Google เพื่อเขียนรีวิว

เทียบกับตัวอื่นในหมวด เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5776 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 68% ของอีก 5776 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5776 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Mandala Computer ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 5 จาก 5 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MANDALA_API_KEY, MANDALA_MODEL_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด เมื่อวาน และส่งรุ่นล่าสุด (0.22.0) เข้า registry 10 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 REA, Netdata, Front-End Checklist

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

REA

แกะการทำงานของโปรแกรมและแอปจากเทอร์มินัลหรือจาก AI

โดย morlutoใช้กันมาก↓ 388.7K/สัปดาห์★ 451.3Kอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Netdata

ดูสถานะเซิร์ฟเวอร์แบบเรียลไทม์ ทั้งตัวเลข log การแจ้งเตือน และจุดผิดปกติ

โดย netdataใช้กันมาก★ 81.4Kอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

Front-End Checklist

ตรวจโค้ดหน้าเว็บและเว็บจริงกับกฎคุณภาพงานหน้าบ้าน 386 ข้อ

โดย thedaviddiasใช้กันมาก★ 74.7Kอัปเดต 38 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mandala-computer-mcp

An MCP server for Mandala Computer — cloud desktops for AI agents.

Point Claude Code, Claude Desktop, or anything else that speaks MCP at a real Linux desktop it can see and drive. Screenshots come back as images, so the model looks at the screen and clicks what it sees.

Status: alpha. The tool surface is settling; expect breaking changes

before 1.0. Tracks the platform's /api/v1, which is itself still moving.

Install

MCP requires Node 20.3 or newer. The TypeScript CLI login setup requires Node 22 or newer (mandala-computer on npm). Sign in once, then add the MCP server:

npm install -g mandala-computer

mandala login claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp

On Node 20, MCP can use an existing saved profile or an environment key. The TypeScript CLI guides you through browser approval and saves an API key in ~/.mandala/credentials.json. MCP only reads that file; it never issues or approves a device, writes credentials, or starts login automatically. The Python distribution also provides a mandala command; use the TypeScript CLI for login.

To select a separate profile and workspace:

mandala login --profile Work --workspace Research

claude mcp add mandala -- npx -y mandala-computer-mcp --profile Work

--profile takes precedence over MANDALA_PROFILE, then the saved default. Names are case-sensitive. An explicit key or nonempty MANDALA_API_KEY takes precedence over every profile and avoids accessing the credential store. Empty explicit keys fail; an empty or whitespace-only environment key is absent. You can still use a key from Settings → Credentials → API keys with MANDALA_API_KEY.

Saved credentials require POSIX protection: a real directory owned by you with mode 0700, and an owned regular file with mode 0600 and one link. Symlinks, hardlinks, unsafe permissions, malformed files and unsupported protection are refused before any API request. Windows file loading is unsupported; explicit or environment keys remain available. Only your home directory's store is read.

A saved profile also binds its API base URL. --base-url or MANDALA_BASE_URL must match that stored base after canonicalization, including the entire path prefix and port. An explicitly empty base flag is invalid with saved credentials. Each stdio session resolves once: restart to pick up another saved key. Revoking the key in Settings → Credentials → API keys makes later calls fail; MCP does not switch profiles, reread the file, or retry a refused action. Run login explicitly when new credentials are needed.

A saved profile can also carry a default workspace, set with mandala workspaces use (and removed with --clear); the CLI keeps it in ~/.mandala/defaults.json, beside credentials.json, which it never changes. Started from that profile, the secret tools (list_secrets, get_secret, create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret), create_computer and list_computers use it when a call leaves out workspace_id, as mandala computers create and computers list do; an explicit workspace_id always wins. Their descriptions say so and name the workspace, list_secrets, list_computers and create_computer say when the default chose the workspace, and startup prints it on stderr. There is no "every workspace" value: to list elsewhere, pass another workspace_id (or 'unassigned'), or start the server from a profile with no default. MCP only reads that file, once at startup, with the same checks as credentials.json. It is not applied when the profile's key is confined to a workspace (that key's own scope applies), when the default was saved for another account than the profile is logged in to now, or with an explicit or environment key. A file that cannot be read (not valid JSON, another version, or readable by others) is noted on stderr: list_secrets, get_secret and list_computers then use account-wide, but create_secret, set_secret, replace_secret, delete_secret and create_computer refuse a call without workspace_id, sending nothing, rather than act account-wide; pass workspace_id, or fix or delete the file and restart the server. The hosted HTTP server never reads it, and its tools are unchanged.

Claude Code — as a plugin, which installs the server and a skill together:

# Run mandala login first, or export MANDALA_API_KEY in this shell.

/plugin marketplace add mandalacomputer/mcp /plugin install mandala-computer@mandala

The skill — plugin/skills/mandala-computer/SKILL.md — is the part the tools cannot say for themselves: when a cloud desktop is the right answer at all, that it consumes running capacity until suspended or stopped, that run_agent is usually the right level and a screenshot per click is not, and which refusals are worth a second try. It is a description of *when and how*, not a second client; once the server is installed it stays out of the way. MANDALA_MODEL_KEY, if exported alongside, is passed through and turns on run_agent when the configured filters permit it. Without it, run_agent runs on the account's AI credits when they can pay (see Agents on AI credits).

To use an environment key instead of a saved profile:

claude mcp add mandala -e MANDALA_API_KEY=com_… -- npx -y mandala-computer-mcp

Claude Desktop — in claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "mandala": { "command": "npx", "args": ["-y", "mandala-computer-mcp"] } } }

Cursor, Windsurf and the rest take the same three fields — command, args, env — in whichever file they keep their MCP servers in.

Your MCP client starts this as a subprocess. It uses the saved profile’s API base, or https://app.mandala.computer/api/v1 by default with an environment key. Programmatic local hosts can call runStdio({ profile: 'Work' }); the exported StdioConfig allows a local key or profile. createServer still requires an explicit API key, and HttpConfig has no local credential options.

Use

Ask for what you want. A first session usually goes:

Create a computer from the base template, open example.com, and show me what's

on the screen.

Under that, the model is doing roughly this:

create_computer(template="base")     → builds it and selects it for the session

wait_for_computer(until="guest") → the desktop inside is answering, not just the VM open_url(url="https://example.com") → puts the page on the screen screenshot() → an image the model can point at click(x=640, y=400) → clicks what it saw screenshot() → looks again

create_computer(size="large") is the fast path: the named shapes from list_sizes are the ones the platform keeps pre-booted, so one of those is usually answered in about a second where a custom cpu/ram_mb/disk_gb shape boots cold. A size sets the template and the numbers together, so send it alone or the explicit fields alone.

use_computer binds a machine to the session, so every later call can leave computer_id out. Pass computer_id explicitly on any call to override it without changing the binding, which is how you drive two machines at once.

Set MANDALA_COMPUTER_ID to bind one at startup and skip use_computer entirely.

The tools

This is the unfiltered inventory. The filters below can withhold tools from both listing and calling; workflows in this README apply only when the needed tools are available. The offline fixture checks exercised operation coverage; verification against the live publication is a separate required CI gate. Parameter and response-mode support remains a separate contract.

Choosing a machine — list_templates, list_sizes, list_computers, get_computer, use_computer, wait_for_computer, get_desktop_url

Lifecycle — create_computer, start_computer, stop_computer, suspend_computer, restart_computer, update_computer, clone_computer, delete_computer, move_computer_to_workspace, move_computer, list_moves, get_operation, list_operations, wait_for_operation — see Lifecycle operations

move_computer_to_workspace changes workspace membership and who can access a computer. It requires an account-wide member or owner credential and explicit computer_id and workspace_id arguments (null means unassigned). The selected computer and default workspace are not used. The computer must be stopped, with no saved session, snapshots or snapshot history copies, secret bindings, or proxy credentials. Refusals leave those resources intact; the tool never removes them to force a move. This is separate from move_computer, which relocates a computer to different hardware.

Driving the desktop — screenshot, click, type_text, paste_text, press_key, scroll, drag, move_mouse, mouse_button, cursor_position, wait

Every one of these that acts — all but screenshot and cursor_position — takes context: true and then answers the desktop as it stands just after the action: the windows list_windows would list and the one with focus, without a second call. They are read once, straight after the action, so a window still opening may not be listed yet; when they cannot be read the action still happened, and the answer says why. When the focused window is Chromium the answer also carries page: the page's URL and title and one line per interactive element visible in it — what it is, what it says (and its accessible name when that is something else), and the point to click. Firefox, the default browser, has no page; then page_not_read gives the platform's reason beside the windows.

Inside the guest — exec, exec_poll, exec_kill, get_execution, read_execution_output, open_url, list_windows, window_action, read_clipboard, write_clipboard, read_file, write_file, write_file_chunk, get_file_upload, cancel_file_upload, list_directory

write_file writes straight to the path by default: a file already there is truncated as the upload starts, so a failed or cut-off write can leave only part of the new contents, with the old ones gone. With overwrite: false it creates the file only if nothing is there, and a path that is taken is refused without that attempt writing anything (Linux computers only). Those contents are written beside the path and published only once complete, so incomplete contents never appear at it, but a failure while publishing or answering can leave the complete file there. After any error read the path before retrying or overwriting. When a partial file must never appear at the path, use overwrite: false or write_file_chunk. read_file and write_file take no_wake: true to refuse (409) rather than resume a computer that is not running. For embedders, the Api raises that refusal as FileExistsError, and a create-only 409 whose reason could not be read as CreateOnlyConflictError, which says nothing about the path; isTransient is false for both.

Retained versions — retain_execution_output, get_result, read_result_output, delete_result, publish_artifact, get_artifact, read_artifact, delete_artifact

Passive metadata — list_activities, get_activity, get_activity_results, read_signals

Being told rather than asking — wait_for_event, poll_events, wait_for_file_change

Snapshots — list_snapshots, snapshot_holdings, create_snapshot, restore_snapshot, clone_snapshot, snapshot_schedule, get_retention, delete_snapshot

Your own templates — get_template_schema, check_template, publish_template, get_template, retire_template

Building one — build_template, list_builds, `get_bu

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo