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

Claude Agy MCP

โดย PyModelรุ่น 1.0.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.PyModel/claude-agy-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Delegate heavy tasks from Claude Code to the Antigravity CLI (Gemini) with quota-aware failover.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: AGY_PATH, AGY_TIMEOUT, AGY_MAX_RUNTIME, AGY_MAX_OUTPUT_CHARS, AGY_DEFAULT_MODEL, AGY_ON_FAILURE

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": {
    "claude-agy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add claude-agy --env AGY_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_TIMEOUT='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_MAX_RUNTIME='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_MAX_OUTPUT_CHARS='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_DEFAULT_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_ON_FAILURE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @pymodel/claude-agy-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "claude-agy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "claude-agy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGY_PATH env
    Path to the agy binary (defaults to `agy` on PATH)
  • AGY_TIMEOUT env
    Override the runtime ceiling for all tools, in seconds (use AGY_TIMEOUT_ to override a single tool)
  • AGY_MAX_RUNTIME env
    Absolute runtime ceiling in seconds (default 3600); the bridge does not kill on inactivity, only on cancellation, quota exhaustion, or this ceiling
  • AGY_MAX_OUTPUT_CHARS env
    Truncation cap for tool output, in characters (default 50000)
  • AGY_DEFAULT_MODEL env
    Fallback model when no chain entry is available (defaults to Gemini 3.6 Flash (High))
  • AGY_ON_FAILURE env
    Set to `strict` to instruct the calling agent not to absorb failed delegations (default `fallback`)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub PyModel 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5570 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 30% ของอีก 5570 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5570 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Claude Agy MCP 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 (1.0.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

โดย githubใช้กันมาก★ 34.2Kอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 18 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareใช้กันมาก★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Install · Why Gemini 3.8 Flash? · MCP Power Stack · Tools · Timeouts · Configuration

⚡ Install

npm i @pymodel/claude-agy-mcp
claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \

'{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'

Claude Code delegates heavy tasks to Google's flagship Gemini Flash via the Antigravity CLI (agy) — saving Claude's context window and tokens for what matters.

Claude acts as the orchestrator → claude-agy-mcp routes compute-heavy sub-tasks to the newest Gemini Flash agy offers → only concise answers return. Large files, deep git searches, and log dumps never pollute Claude's context.

User → Claude Code → claude-agy-mcp (MCP) → agy CLI → Gemini 3.8 Flash / Pro / Claude

← ← ← (Clean answers only)

Why Gemini Flash for Claude Code?

Gemini Flash is Google's most intelligent workhorse model for coding and agentic execution. It applies deep multi-step planning, rigorous terminal reasoning, and high first-pass code accuracy.

Gemini 3.8 Flash (High) is the default model for every tool. Each chain leads with gemini-flash@latest-high, which resolves against agy models to the newest Flash at High effort — 3.8 Flash as of 2026-09-11 — and only falls back to Pro or Claude when Flash is unavailable or cooling down. The benchmark table below compares 3.8 Flash against 3.7 Flash, from Google's launch table (2026-09-02); the bridge does not pin that generation.

Benchmark Highlights
Benchmark / CapabilityGemini 3.8 Flash (High)Prior Generation (3.7 Flash)Advantage
DeepSWE v1.173.7%65.3%+8.4 pts in long-horizon software engineering; within 0.3 of Claude Opus 5
Terminal-Bench 2.189.4%85.8%+3.6 pts in agentic CLI execution; ahead of Opus 5 (89.1%) and GPT-5.6 Sol
OSWorld-2.059.0%50.6%+8.4 pts in agentic computer use
HLE-Verified54.9%53.6%Multi-step expert reasoning, ahead of Opus 5 (54.4%)
Vals Finance Agent v261.4%59.0%Leads Opus 5 (58.6%) and GPT-5.6 Sol (53.8%) on quantitative agent work
Token Economics$0.75 / $3.75 (1M)$0.75 / $3.75Same price as 3.7 Flash; up to 10x–20x cheaper than Claude Opus/Sonnet
The Token & Context Multiplier

When Claude Code directly analyzes a 4,000-line database dump or greps 20 files across git history, those thousands of lines stay permanently in Claude's prompt context, inflating cost and pushing you toward compaction.

With claude-agy-mcp:

  1. Claude calls analyze_files or deep_search.
  2. Gemini 3.8 Flash processes the 100k+ tokens in isolation via agy.
  3. Only the exact code-level findings and line citations return into Claude's prompt.
  4. Subsequent questions reuse the same agy session with follow_up without re-sending any files.

The Ultimate AI Engineering MCP Stack

claude-agy-mcp is designed to anchor a modern AI engineer's MCP toolkit alongside complementary specialized servers:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Claude Code (Agent) │ └──────┬──────────────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┘ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │claude-agy-mcp│ │ context7 │ │ firecrawl │ │ tavily │ │ (Gemini 3.8 │ │(Official Docs│ │(Web Scraping │ │(Live Search │ │ Delegation) │ │ & API Specs)│ │ & Crawling) │ │ & Research) │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

MCP ServerPrimary SuperpowerWhen Claude Uses It
`claude-agy-mcp`Heavy Compute & Coding DelegationAnalyzing files >200 lines, repo archaeology (git log/diff/blame), adversarial code reviews, and raw execution via Gemini 3.8 Flash.
`context7`Up-to-date Official DocumentationFetching latest version-accurate API signatures and documentation for libraries (Next.js, React, Tailwind, Prisma, Vite, etc.) to eliminate hallucinated APIs.
`firecrawl`Clean Web Scraping & CrawlingConverting dynamic web pages, documentation sites, and GitHub repos into clean, LLM-ready markdown or structured JSON.
`tavily`Fast Live Search & GroundingLow-latency web search, current news, error message lookups, and technical research.
Recommended MCP Configuration (.agents/mcp_config.json or Claude Code)
{

"mcpServers": { "claude-agy-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pymodel/claude-agy-mcp"], "timeout": 3600000 }, "context7": { "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"] }, "firecrawl": { "command": "npx", "args": ["-y", "firecrawl-mcp"] }, "tavily": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp"] } } }


Why this over claude-to-agy?

claude-to-agyclaude-agy-mcp
Tool surface1 generic delegate_to_agy8 purpose-built tools — Claude self-routes reliably
Model selectionnone (agy default only)per-tool family selectors that follow new generations, with quota failover
Multi-turnstatelesssession continuity — follow_up resumes agy conversations without resending context
Output safetyunboundedconfigurable truncation cap protects Claude's context
Sandboxnoread-only tools blocked from writing into the workspace on macOS, optional --sandbox
Honest resultsexit code onlydecides on agy's JSON envelope — reports auto-denied tool actions instead of hiding them
Installuvx (Python)npx (Node) — zero install

Requirements

Install

# 1. Register the MCP server (user scope = all projects).

add-json bakes in a generous client-side timeout so long analyze_files /

delegate calls don't trip Claude Code's tool-call deadline (see Timeouts).

claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \ '{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'

2. Install the bundled skills into every agent found on this machine.

The server gives an agent the tools; the skills tell it when to use them.

npx --package @pymodel/claude-agy-mcp claude-agy-mcp-install-skills

--list to preview, --dir to install somewhere explicit,

--force to replace a skill you have symlinked to your own checkout.

3. Optional: add delegation rules to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md).

curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/PyModel/claude-agy-mcp/main/CLAUDE.md

Bundled skills

Installing the package installs the skills too, so there is nothing separate to vendor or keep in sync:

SkillWhat it does
agy-delegationRouting rules: which tool to reach for, and when delegating beats doing the work in-context.
agy-delegateThe full delegate-and-review workflow — writing a brief agy can execute blind, dispatching it, reviewing the diff against the brief, and landing it yourself. Includes a CLI-relay fallback for agents that cannot call MCP tools.

The "timeout": 3600000 (60 min, milliseconds) is the client-side tool-call

deadline, matched to the bridge's default AGY_MAX_RUNTIME ceiling. Without it,

a cold-start analyze_files (~40–50s) or a long delegate hits Claude Code's

default and returns timed out waiting for response w

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx