GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Human-to-AI code review bridge. Review UI in the browser, AI agents fix code via MCP.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PROJECT_ROOT, REVIEW_PORTต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ui-ticket": {
"command": "uvx",
"args": [
"ui-ticket-mcp"
],
"env": {
"PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ui-ticket --env PROJECT_ROOT='ใส่ค่าของคุณ' --env REVIEW_PORT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx ui-ticket-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ui-ticket": {
"command": "uvx",
"args": [
"ui-ticket-mcp"
],
"env": {
"PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ui-ticket": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ui-ticket-mcp"
],
"env": {
"PROJECT_ROOT": "ใส่ค่าของคุณ",
"REVIEW_PORT": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
REVIEW_PORT envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub 0ics-srls ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PROJECT_ROOT
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.6.2) เข้า registry เมื่อวาน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Human-to-AI code review bridge. Review UI prototypes directly in the browser, then let AI agents read your feedback and fix the code automatically.
You click on elements, write review comments like "This button should be blue" or "The spacing is wrong here", and your AI coding agent (Claude Code, Codex, Cursor, etc.) picks them up via MCP and resolves them - with full context about which element you pointed at, its CSS, position, and surrounding DOM.
journey
title Using ui-ticket-mcp section Review Open your app in browser: 5: You Click on a broken element: 4: You Write what's wrong: 5: You section AI resolves Agent reads your feedback: 3: AI Agent finds the source file: 4: AI Agent fixes the code: 5: AI Review disappears: 5: You, AI
One Python process handles everything - MCP protocol for the agent (stdio) and REST API for the browser UI (HTTP). Reviews are stored in a SQLite database inside your project.
Add to your project's .mcp.json (Claude Code, Codex, Cursor, etc.):
{
"mcpServers": { "ui-ticket-mcp": { "command": "uvx", "args": ["ui-ticket-mcp"], "env": { "PROJECT_ROOT": "/path/to/your/project", "REVIEW_PORT": "3200" } } } }
Restart the agent. uvx downloads and runs the package automatically - no manual install needed.
Alternative:
pip install ui-ticket-mcp, then use"command": "ui-ticket-mcp"instead ofuvx.
When the MCP server starts, it also launches a REST API on http://localhost:3200 (or your custom REVIEW_PORT) for the browser UI.
Important: The API always runs locally (
localhost). The websitehttps://uiticket.0ics.ai/is the landing page only — it is NOT an API endpoint. Always usehttp://localhost:{PORT}/apias theapi-url.
npm install ui-ticket-panel
In your app's entry file (e.g. main.ts, index.tsx):
import { defineReviewPanel } from 'ui-ticket-panel';
defineReviewPanel();
Then in your root template:
<review-panel api-url="http://localhost:3200/api"></review-panel>
That's it. Works in any framework - Angular, React, Vue, Svelte, or plain HTML. It's a standard Web Component. For SSR frameworks (Next.js, Nuxt, SvelteKit) see the Framework Examples section — you need a dynamic import on the client side.
<script type="module" src="https://unpkg.com/ui-ticket-panel/dist/bundle.js"></script>
The bundle auto-registers the element. No npm install, no build step needed.
Open your app in the browser. You'll see a floating chat button in the bottom-right corner. Click it to open the review panel, or press Alt+A to enter annotation mode and click directly on elements.
The floating panel lets you browse, filter, and manage all reviews:
The annotation system lets you point at specific elements and attach reviews to them:
When you annotate an element, the system captures rich metadata that helps the AI agent understand exactly what you're pointing at:
| Captured data | Example |
|---|---|
| Element name | Button 'Save', Input[email] 'Your email', Heading 2 'Features' |
| CSS selector | #main-header, div.card > button.primary:nth-of-type(2) |
| Bounding box | Position and dimensions in pixels |
| Nearby text | Own text + previous/next sibling text for context |
| Selected text | If you highlight text before annotating |
| CSS classes | Filtered (excludes framework-generated hashes) |
| Computed styles | Color, background, font, border, padding (smart per element type) |
| Full DOM path | body > div#app > section.content > div.card > button |
| Accessibility | ARIA roles, labels, tabindex, focusability |
| Sibling context | Parent tag, children count, adjacent sibling tags |
Reviews with annotations show numbered badges on the page next to the annotated element:
Every review can be tagged with a category:
| Tag | Color | Use for |
|---|---|---|
general | Indigo | General feedback (default) |
bug | Red | Something is broken |
suggestion | Green | Improvement idea |
question | Amber | Needs clarification |
| Shortcut | Action |
|---|---|
| Alt+A | Toggle annotation mode |
| Ctrl+Enter | Submit review or reply |
| Escape | Close popup / exit annotation mode |
graph LR
Agent[AI Agent] Browser[Reviewer - Browser] Server[ui-ticket-mcp] DB[(SQLite)]
Agent <-->|stdio MCP| Server Browser <-->|HTTP REST :3200| Server Server --- DB
.reviews/reviews.db.10 tools available to AI agents:
get_review_summary()Overview of all pages with review counts.
Page | Open | Resolved | Total
------------ | ---- | -------- | ----- user-profile | 3 | 1 | 4 dashboard | 0 | 2 | 2
get_reviews(page_id?: str)List review comments. Optionally filtered by page. Shows status, tag, element context, and reply chains.
[#1] [OPEN] [bug] user-profile - alice: The header spacing is off
→ Element: Heading 2 'User Profile' | Selector: h2.page-title [#2] [RESOLVED] user-profile - bob: Button color should be blue
get_annotated_reviews(page_id?: str)Returns only reviews that have element annotation metadata. Includes element name, CSS selector, full DOM path, selected text, accessibility info - everything the agent needs to locate and understand the annotated element.
get_pending_work()All open reviews grouped by page - the agent's "todo list".
## user-profile (2 open)
add_review(page_id, author, text, tag?, metadata?, parent_id?)Create a new review. Supports tags, annotation metadata (JSON), and threading via parent_id.
resolve_review(review_id, resolved_by?)Mark a review as resolved. Sets resolved_at timestamp and resolved_by (defaults to "agent").
reopen_review(review_id)Reopen a previously resolved review. Clears resolution info.
batch_resolve(page_id, resolved_by?)Resolve all open reviews on a page at once. Returns Resolved 3 review(s) on user-profile.
find_source_file_tool(page_id)Find source files in PROJECT_ROOT matching a page ID. Searches by kebab-case, CamelCase, and glob patterns. Skips node_modules, dist, .git.
Found 3 file(s) for 'user-profile':
get_setup_guide()Returns the full setup guide (MCP config, REST API, browser UI). Useful when the agent needs to help set up the review system in a new project.
graph TD
A["get_pending_work()"] -->|See what needs attention| B["get_annotated_reviews(page)"] B -->|Get element metadata for context| C["find_source_file_tool(page)"] C -->|Locate the source files| D["Read & edit the code"] D --> E{Resolve} E -->|Single| F["resolve_review(id)"] E -->|All on page| G["batch_resolve(page)"]
All endpoints under /api. CORS enabled for all origins.
| Method | Endpoint | Description | |||
|---|---|---|---|---|---|
| GET | /api/reviews/summary | Per-page summary with open/resolved counts | |||
| GET | /api/reviews | All reviews (newest first) | |||
| GET | /api/reviews/{page_id} | Reviews for a page. Query: `?status=open\ | resolved, ?tag=bug\ | suggestion\ | ...` |
| POST | /api/reviews/{page_id} | Create review | |||
| PATCH | /api/review/{id} | Update review (status, text, tag, metadata) | |||
| DELETE | /api/review/{id} | Delete review permanently |
| Method | Endpoint | Description |
|---|---|---|
| GET | /api/review/{id}/replies | Get all replies to a review (chronological) |
| POST | /api/reviews/{page_id} | Create reply (include parent_id in body) |
| Field | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
text | string | - | Review comment (required) |
author | string | "anonymous" | Reviewer name |
tag | string | "general" | "general", "bug", "suggestion", or "question" |
metadata | object | - | Annotation context (element, selector, styles, etc.) |
parent_id | integer | - | Parent review ID for threaded replies |
| Field | Type | Description | |
|---|---|---|---|
status | "open" \ | "resolved" | Resolving auto-sets resolved_at and resolved_by |
text | string | Updated comment text | |
tag | string | Updated tag | |
resolved_by | string | Who resolved it (default: "user" via API, "agent" via MCP) | |
metadata | object | Updated annotation metadata |
Reviews are stored in SQLite inside your project at {PROJECT_ROOT}/.reviews/reviews.db. The database is auto-created on first run.
The .reviews/ directory includes:
| File | Purpose |
|---|---|
reviews.db | SQLite database (commit to git to share reviews with your team) |
.gitkeep | Ensures directory is tracked |
.gitignore | Ignores WAL temp files (*.db-wal, *.db-shm) |
Path resolution:
REVIEW_DB_PATH env var (explicit override)PROJECT_ROOT/.reviews/reviews.db (default)./reviews.db (fallback)reviews (
id INTEGER PRIMARY KEY, page_id TEXT NOT NULL, author TEXT DEFAULT 'anonymous', text TEXT NOT NULL, status TEXT DEFAULT 'open', -- 'open' | 'resolved' created_at TEXT NOT NULL, -- ISO 8601 resolved_at TEXT, resolved_by TEXT, metadata TEXT, -- JSON: annotation context tag TEXT DEFAULT 'general', -- 'general' | 'bug'
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo