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

Openemis Pro

โดย tixuzรุ่น 1.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tixuz/openemis-pro

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read + write MCP server for OpenEMIS — free open-source school management system. 675 resources.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เกม กีฬา อาหาร และการเรียน
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENEMIS_BASE_URL, OPENEMIS_API_KEY, OPENEMIS_PASSWORD

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: OPENEMIS_BASE_URL, OPENEMIS_API_KEY, OPENEMIS_USERNAME, OPENEMIS_PASSWORD, OPENEMIS_TIMEOUT_MS, OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "openemis-pro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "openemis-mcp-pro"
      ],
      "env": {
        "OPENEMIS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add openemis-pro --env OPENEMIS_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENEMIS_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENEMIS_USERNAME='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENEMIS_PASSWORD='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENEMIS_TIMEOUT_MS='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y openemis-mcp-pro

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "openemis-pro": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "openemis-mcp-pro"
      ],
      "env": {
        "OPENEMIS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "openemis-pro": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "openemis-mcp-pro"
      ],
      "env": {
        "OPENEMIS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_USERNAME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_PASSWORD": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_TIMEOUT_MS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • OPENEMIS_BASE_URL จำเป็น env
    Base URL of your OpenEMIS instance (e.g., https://demo.openemis.org/core)
  • OPENEMIS_API_KEY ความลับ จำเป็น env
    OpenEMIS API key (issued by the OpenEMIS admin). Required for every upstream login.
  • OPENEMIS_USERNAME env
    OpenEMIS login username. Optional — if unset, server fails closed and requires openemis_login at runtime.
  • OPENEMIS_PASSWORD ความลับ env
    OpenEMIS login password. Pairs with OPENEMIS_USERNAME for env-default auth.
  • OPENEMIS_TIMEOUT_MS env
    Request timeout in milliseconds (default 30000)
  • OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR env
    Set to 1 to enable native IN-operator batch GETs once your OpenEMIS Core has POCOR-9660 deployed.

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 tixuz 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 เกม กีฬา อาหาร และการเรียนi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1316 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 8% ของอีก 1316 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1316 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Openemis Pro ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: OPENEMIS_BASE_URL, OPENEMIS_API_KEY, OPENEMIS_PASSWORD

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี KitchenWatt (France), KitchenWatt (US), Prices, property, cars, movies, events and sports data (FR, ES, IT, AR, AU)

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

KitchenWatt (France)

French food processor comparison: search, filter and compare KitchenWatt's catalogue.

โดย kitchenwatt.frเริ่มต้นอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ kitchenwatt.fr

KitchenWatt (US)

Search, filter and compare food processors in KitchenWatt's catalogue, with links to each page.

โดย kitchenwatt.comเริ่มต้นอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ kitchenwatt.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ


title: openemis-mcp-pro — Read + Write MCP Server for OpenEMIS School Management description: openemis-mcp-pro is the read and write MCP server that bridges AI assistants to the OpenEMIS school management information system — 678 resources, 3361 endpoints, 40 playbooks. keywords:

  • OpenEMIS
  • school management system
  • education management
  • student attendance
  • student risks
  • MCP server
  • write tools

openemis-mcp-pro — Read + Write AI Bridge for OpenEMIS School Management

A natural-language bridge between MCP-aware agents (Claude, Codex, Cursor, etc.) and any OpenEMIS school — with full read + write access.

OpenEMIS is a free, open-source school management information system developed by UNESCO and KORDIT. It runs the day-to-day administration of every kind of educational institution — kindergartens, primary schools, secondary schools, secondary vocational institutions, technical colleges, and universities — managing students, staff, attendance, assessment, infrastructure, meals, scholarships, examinations, training, and ministry-level reporting. This MCP-pro server adds full read + write access plus per-user authentication on top of any OpenEMIS school.

Translations: Русский · Español · हिन्दी · العربية

Built on top of the published OpenEMIS Core API (reference docs at api.openemis.org/core) and verified end-to-end against the public demo at [demo.openemis.org/core](https://demo.openemis.org/core) with real credentials, real data, real round-trips.

Ask in English:

*"How many current students are at Avory Primary?"*

The agent plans the calls, this MCP delivers the data, and you get the answer:

*"Avory Primary School (code P1002) has 553 currently enrolled students."*

You never write a line of code. You never see JSON. You just ask.

Status: v1.0.0 — full CRUD for non-workflow resources. Read queries work against every OpenEMIS v5 resource. Write tools (create/update/delete) are live for all resources that do not flow through the CakePHP Workflow plugin. Workflow-controlled resources (attendance, staff leave) are blocked at the tool level and redirect to the appropriate playbook.


What this is

openemis-mcp-pro is the read + write MCP server that connects AI assistants to the OpenEMIS school management system. It exposes 678 resources (students, attendance, risks, staff, exams, infrastructure) across 40 curated playbooks — 26 read and 14 write/auth. The pro distribution adds direct write tools (openemis_create, openemis_update, openemis_delete), HTTP server mode for ChatGPT Custom GPT, and per-user authentication on top of the free read-only distribution.


Why this exists

The OpenEMIS Core REST API is large — the v5 surface alone exposes 3,361 endpoints across 678 resources (Core 5.13.0). No AI agent can hold that in context, and raw Swagger-style introspection floods a conversation with noise that has nothing to do with the user's actual question.

This MCP solves that in two ways:

  1. Domain-scoped discovery. Instead of dumping the whole API into the agent's context, the openemis_discover(topic) tool narrows to the ~20–30 endpoints relevant to what the user is actually asking about ("attendance", "students", "assessment") — powered by a small curated knowledge pack of Domain-*.md notes.
  2. A single, composable getter. One openemis_get tool covers list + singleton + filtered search across every resource. The agent supplies resource + optional id + optional params (_fields, _conditions, orderby, page, limit) and the rest of the OpenEMIS CakePHP-style query DSL maps straight through.

The net effect: agents answer natural-language questions in 2–4 tool calls, not 30.


Tools

ToolSinceWhat it does
openemis_healthv0.1Pings the configured instance and reports reachability. Performs a real login round-trip — if this passes, CRUD will work.
openemis_list_domainsv0.1Lists the curated OpenEMIS domains — Attendance, Assessment, Staff, Student, Institution, Schedule, Examination, Report — each with a one-line summary. The agent uses this to figure out *where* a question lives.
openemis_discoverv0.1Input: a topic string. Output: up to 30 endpoints relevant to that topic, drawn from the domain knowledge pack and the per-instance manifest. Keeps conversations small regardless of how large the underlying API is.
openemis_list_playbooksv0.2Lists all 40 curated workflow playbooks with id, title, domain, and audience. The agent uses this to find the right step-by-step guide for a user-level task.
openemis_get_playbookv0.2Input: a playbook id. Output: the full playbook — resources, ordered steps, guidance notes, and example queries.
openemis_getv0.1Unified read tool. { resource, id?, params? } — if id is present, fetches the singleton; otherwise lists with any combination of _fields, _conditions, orderby, order, page, limit, plus any ad-hoc filter key.
openemis_createv0.3.0Create a new record. { resource, body } — non-workflow resources only. Workflow-controlled resources (e.g. institution-staff-leave) are blocked and will redirect to the appropriate playbook.
openemis_updatev0.3.0Update an existing record by id. { resource, id, body } — non-workflow resources only.
openemis_deletev0.3.0Delete a record by id. { resource, id } — non-workflow resources only.

A representative natural-language question like *"how many teachers at Avory Primary, how many vacant positions?"* resolves to three openemis_get calls — chained by the agent, narrowed by _conditions, delivered back as a single English answer. A write request like *"enrol a new student"* uses openemis_get_playbook to load the step-by-step guide, then openemis_create for each write step.


Core compatibility

Tested against OpenEMIS Core 5.13.0 (master, June 2026). Earlier 5.7 – 5.12 deployments are also supported — the API surface is backwards-compatible.

Capability flag — POCOR-9660 multi-id GET

openemis_get accepts params.ids = "1,2,3" for batch lookups. Core 5.10+ carries POCOR-9660 (?id=1,2,3 and _conditions= :IN(...) support in CrudApiController), so the handler collapses the batch into a single round-trip by default. Pointing at an older Core (5.7 – 5.9) without the native operator? Force the legacy parallel fan-out:

OPENEMIS_CORE_IN_OPERATOR=off

For composite-PK or view resources — where ids does not apply — use _conditions= :IN(1,2,3) instead; it filters any field by a value list and works regardless of this flag. Filtering on a field that does not exist on a resource now returns HTTP 400 (Core 5.10+, POCOR-9697), so use exact field names.

Verified against demo.openemis.org

Every claim in this README was proven against the public demo instance before being written:

  • POST /api/v5/login with { username, password, api_key } → JWT cached, 331 chars
  • GET /api/v5/institutions?limit=200&_fields=id,name,code → 24 institutions incl. "Avory Primary School" (id=6, code P1002)
  • GET /api/v5/institution-students?institution_id=6&student_status_id=1&limit=1 → pagination reports last_page: 553 → 553 currently enrolled students
  • GET /api/v5/academic-periods → 7 pages of real academic-year data
  • GET /api/v5/absence-types → EXCUSED, UNEXCUSED, LATE, etc.

The sample scripts/smoke-login.mjs shipped with this repo performs the login test step-by-step so you can confirm reachability against your own instance before wiring it into Claude Code.


Compatible agents

openemis-mcp speaks the Model Context Protocol over stdio — any MCP-compatible client works:

Stdio mode (local machine) — connects as a subprocess:

AgentHow to connect
Claude Code (claude CLI)claude mcp add — primary tested client, all 9 tools available
CursorAdd to .cursor/mcp.json — full tool access
Cline / Continue (VS Code)Add server in MCP settings
CodexVia gemmy-and-qwenny bridge
Any MCP clientPoint at node dist/server.js with env vars set

HTTP server mode (OPENEMIS_TRANSPORT=http, install once on Oracle/VPS) — connects by URL:

ClientHow to connect
Claude Code (remote)claude mcp add --transport http --url http://your-server:3000/mcp --header "Authorization: Bearer "
Cursor / ClineAdd remote MCP URL in settings
ChatGPT (Custom GPT)Import schema from http://your-server:3000/openapi.json → Actions → Bearer token
Any HTTP clientREST API at /api/* — see Teacher Guide

Install

Requires Node 22+ (for built-in fetch and AbortController) and Python 3.10+ (for the manifest builder and playbook generator scripts in mcp-openemis-gen/). The MCP server itself is Node-only; Python is only needed if you rebuild the manifest from source.

From GitHub
git clone https://github.com/tixuz/openemis-mcp.git

cd openemis-mcp

npm install npm run build

cp .env.example .env $EDITOR .env

Configure

.env.example documents every variable. At minimum you need the three credentials your OpenEMIS admin issues:

OPENEMIS_BASE_URL=https://demo.openemis.org/core   # or your own instance

OPENEMIS_USERNAME=admin OPENEMIS_PASSWORD=your_password OPENEMIS_API_KEY=your_api_key

Optional

OPENEMIS_TIMEOUT_MS=30000 OPENEMIS_VAULT_PATH=/absolute/path/to/domain-notes OPENEMIS_MANIFEST_PATH=/absolute/path/to/manifest.jsonl

The server logs in lazily on the first authenticated tool call, POSTing to /api/v5/login, parsing the JWT out of data.token, and caching it in memory. On a 401 it re-logs in and retries once.

OPENEMIS_VAULT_PATH points at the folder containing the curated Domain-*.md notes used by openemis_discover. If missing, discovery degrades gracefully to keyword matching against the manifest alone.

OPENEMIS_MANIFEST_PATH points at the JSONL output of the companion builder in ../mcp-openemis-gen/. If absent, the discovery tools return a friendly "manifest not built yet" hint — they don't crash.

Smoke-test reachability
set -a && source .env && set +a

node scripts/smoke-login.mjs

Expected:

[Test] Loading config...

[OK] Config loaded: baseUrl=https://demo.openemis.org/core [Test] Creating client... [OK] Client created [Test] Attempting login... [OpenEMIS] Login successful; cached JWT (331 chars) [OK] Login successful

Register with Claude Code
claude mcp add openemis \

--env OPENEMIS_BASE_URL="https://your-openemis/core" \ --env OPENEMIS_USERNAME="…" \ --env OPENEMIS_PASSWORD="…" \ --env OPENEMIS_API_KEY="…" \ --env OPENEMIS_VAULT_PATH="/absolute/path/to/vault" \ -- node "$(pwd)/dist/server.js"

Verify

claude mcp list | grep openemis

Expected: openemis: node /…/dist/server.js - ✓ Connected

Any new Claude Code session in this project will see all nine tools automatically.


Server mode (Oracle Always Free / any VPS)

Set OPENEMIS_TRANSPORT=http to run as a persistent HTTP server instead of a local subprocess. Install once on your server; every MCP-compatible client (Claude Code, Cursor, Cline, Windsurf) connects by URL.

On your server:

git clone https://github.com/tixuz/openemis-mcp-pro.git

cd openemis-mcp-pro npm install && npm run build cp .env.example .env $EDITOR .env

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx