ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน
โหมดมือใหม่ ปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ เมนูตั้งค่า
โหมดมือใหม่ ปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

Penguin Statistics

โดย penguin-statisticsรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.penguin-stats/penguin-stats

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Crowdsourced Arknights drop rates by stage and item, for the CN, US, JP and KR game servers

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ฐานข้อมูลและชุดข้อมูล

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://…3
https://mcp.penguin-stats.io/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http penguin-stats https://mcp.penguin-stats.io/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "penguin-stats": {
      "url": "https://mcp.penguin-stats.io/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "penguin-stats": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.penguin-stats.io/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://…3
https://mcp.penguin-stats.io/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 7 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • get_dataset_info

    Describes the Penguin Statistics drop data: what its numbers mean (times, quantity, drop rate, sanity per item, window), the game servers with their time zones and how fresh the data of each is, the caveats, the license and how to credit it. Call it when unsure how to read or cit

  • get_item_drop_rates

    Where to farm an item: ranks every stage of a game server that drops it, with sanity per item, drop rate (items per run), runs (times) and quantity. Use it for any question about where to get an item, its best or most efficient stage, or which of several stages to run for it: one

  • get_stage_drops

    What one stage drops on a game server: each item with drop rate (items per run), sanity per item, runs (times) and quantity, highest rate first, then the items it no longer drops; with the sanity cost of the stage and whether it is open now. For questions about a given stage. To

  • list_events

    Lists the events (limited-time activities) of a game server: status now (open, upcoming or closed), open and close times, whether a rerun. By default the open and upcoming events with their stage IDs (for get_stage_drops), or the latest 3 if there are none; open_only=false lists

  • search_items

    Finds items (materials, battle records, chips, furniture, event items) by name in any language (zh, en, ja, ko), by alias or nickname (土块, 狗粮), by pinyin (guyuanyan) or by item ID, and returns their item IDs (get_item_drop_rates takes a name too; search first when unsure which it

  • search_stages

    Finds stages by code (1-7, S2-12, YW-4; full-width characters work too), by stage ID (main_01-07), or by the name or ID of their zone (第十章, Under Tides), and returns their stage IDs (for get_stage_drops; to find the stages that drop an item, use get_item_drop_rates) with their zo

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (penguin-stats.io) ไม่ใช่เจ้าของ repo (penguin-statistics) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 503 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 6 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ฐานข้อมูลและชุดข้อมูลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1151 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 70% ของอีก 1151 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 40% ของอีก 1151 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Penguin Statistics ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 16 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Supabase

server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ

โดย supabaseใช้กันมาก↓ 235.4K/สัปดาห์★ 3Kอัปเดต เมื่อวานซืน

บนเครื่องหรือคลาวด์✓ supabase.com
ติดตั้ง

MongoDB MCP Server

MongoDB Model Context Protocol Server

โดย mongodb-jsใช้กันมาก↓ 157.1K/สัปดาห์★ 1.2Kอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง
ติดตั้ง

Elasticsearch MCP Server

MCP server for interacting with Elasticsearch

โดย cr7258กำลังโต↓ 2.7K/สัปดาห์★ 315อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Penguin Statistics - V3 Backend

The re-designed Penguin Statistics v3 Backend, built with Go.

Using the data

The drop data is public:

  • REST API at https://penguin-stats.io/PenguinStats/api/v2/: see the developer docs and the OpenAPI (Swagger 2.0) spec.
  • MCP server for AI assistants (Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code, Cherry Studio and others) at https://mcp.penguin-stats.io/mcp: Streamable HTTP, no authentication, read-only. In Claude Code:
  claude mcp add --transport http --scope user penguin-stats https://mcp.penguin-stats.io/mcp

The steps for every other app, in English and Chinese, are at https://mcp.penguin-stats.io/.

  • Plugin and skill for coding agents, the MCP server with a skill on reading, citing and querying the numbers: https://github.com/penguin-statistics/agent-skills

The drop data is licensed CC BY-NC 4.0: non-commercial use, with credit. Credit it as Data: Penguin Statistics (penguin-stats.io), CC BY-NC 4.0. The code of this repository is MIT.

Architecture

This Go project mainly uses:

This project mainly follows a RESTful API design.

Operations

Report tasks in the dead-letter stream

The report worker moves a report task out of the penguin-reports stream into penguin-reports-dead (subjects REPORT_DEAD.*) when it can never be processed (it is not a task, or a stage of it does not exist) or when it failed at each of its 30 deliveries, which take about 97 minutes of retry delays. Each move is logged at error level (reportwkr.malformed, reportwkr.parked or reportwkr.dead). The copy keeps the payload as published, with these headers:

  • Penguin-Original-Subject: the subject it was published under, like REPORT.SINGLE
  • Penguin-Original-Sequence: its sequence in penguin-reports
  • Penguin-Deliveries: its deliveries when it moved
  • Penguin-Last-Error: the error that moved it

A task too close to the maximum payload to fit with these headers moves without them, and its subject under REPORT_DEAD.* names its original subject; its move is logged as reportwkr.dead.bare, with the sequence and the error.

Nothing in the stream expires. With the nats CLI, once the cause is fixed:

# list the tasks, with their headers

nats stream view penguin-reports-dead

show one, by its sequence in penguin-reports-dead

nats stream get penguin-reports-dead 42

replay it under its original subject: the worker processes it as a new task

nats stream get penguin-reports-dead 42 --json | jq -r .data | base64 -d \ | nats pub REPORT.SINGLE --force-stdin

remove it once replayed

nats stream rmm penguin-reports-dead 42 -f

A task that moved after failing at each delivery may have been stored by one of them whose commit outcome was unknown (for example the connection dropped during the commit); check drop_reports for its account and time before replaying it.

Benchmarks

Report consumer CPU

internal/workers/reportwkr/consumerbench_test.go (build tag consumerbench) drives the report consumer through its real code path: each task is published to a JetStream stream of its own, fetched and handed to Worker.ingestPreprocess (BenchmarkConsumer/ingest), which stores it in PostgreSQL and sets its recall key in Redis, with logging and tracing configured as in production. BenchmarkConsumer/process runs Worker.process alone. Besides wall time and allocations it reports, per task, the CPU time of the process (cpu-ns/op, user + system from getrusage, which a shared machine disturbs far less than the wall time) and the time spent waiting on PostgreSQL (pg-wait-ns/op, pg-wait-%) and Redis.

The tasks (internal/workers/reportwkr/testdata/consumerbench/tasks.jsonl.gz) are encoded as the report handler publishes them, drawn from the stages, servers, times, sources, versions and drop patterns of recent production reports, with synthetic accounts, IPs and task ids.

It needs a scratch database, Redis and NATS with JetStream. The scratch database holds the schema and the reference tables of a restore of production (penguinprod, only read) and synthetic accounts; the benchmark truncates its drop_reports and drop_report_extras:

scripts/consumerbench/setup-db.sh   # creates penguin_cpubench and the role cpubench on 127.0.0.1:5434

regenerate the tasks, if needed: CONSUMERBENCH_TASKS, CONSUMERBENCH_BATCH_PERMILLE, CONSUMERBENCH_SEED

CONSUMERBENCH_GENERATE=1 go test -tags consumerbench -run TestConsumerBenchGenerate ./internal/workers/reportwkr/

The defaults point at penguin_cpubench on 127.0.0.1:5434, Redis DB 14 on 127.0.0.1:16379 and NATS on 127.0.0.1:4222 (CONSUMERBENCH_POSTGRES_DSN, CONSUMERBENCH_REDIS_URL, CONSUMERBENCH_NATS_URL). Then:

# one run

go test -tags consumerbench -run '^$' -bench BenchmarkConsumer -benchtime 2000x ./internal/workers/reportwkr/

interleaved runs of variants, compared with benchstat: logging to a counting io.Discard (prod), to /dev/null

(devnull), disabled (logoff); tracing as in production at 10% (prod), off (traceoff), at 100% (trace1); both off (off)

COUNT=10 scripts/consumerbench/run.sh bench prod logoff traceoff off devnull trace1

CPU and allocation profiles of the ingestion, the top functions and the share of each part of the consumer

scripts/consumerbench/run.sh profile prod

Outputs go to $OUT (default a new temporary directory). Each run logs the load average and the queries other sessions had active on the cluster to $OUT/runs.log. The PostgreSQL connection runs over loopback, where a write system call also does the receiving side's TCP work, so the system calls weigh more than against a remote server.

Maintainers

This project has mainly being maintained by the following contributors (in alphabetical order):

The full list of active contributors of the _Penguin Statistics_ project can be found at the Team Members page of the website.

Contributors

This project is made possible by the following contributors. Contributions are always welcome!

License

ถาม PopNx