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

AgentRaaS wrap

โดย agentraasรุ่น 0.16.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.agentraas/agentraas

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Wraps any MCP server: identical write-tool calls run once, and every tool call is audit-logged.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "agentraas": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentraas",
        "wrap",
        "--"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agentraas -- uvx agentraas wrap --

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentraas": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentraas",
        "wrap",
        "--"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentraas": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "agentraas",
        "wrap",
        "--"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub agentraas 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32380 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 84% ของอีก 32380 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32380 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AgentRaaS wrap 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 (0.16.0) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Dechonet MCP

โดย node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agentraas (Python SDK)

The reliability layer for what AI agents do. Every action your agent takes (a charge, an email, a CRM update, a tool call) runs once even when it is retried, can be checked against rules before it runs, and is recorded. This package brings that to your code:

  • @exactly_once and protect_tool (LangChain/LangGraph, CrewAI): a retry, yours, your framework's or a flaky network's, never becomes a duplicate charge or message. No server needed.
  • agentraas wrap: the same for any MCP server's write tools.
  • agentraas scan: lists which tools in your MCP servers can move money, delete data, run code or send messages, without calling any of them.
  • agentraas chaos: finds the calls in your agent that would double up under retries, before production does.
  • Client: points your calls at an AgentRaaS server for action policies, human approval, spend caps, circuit breaking and an audit trail.

Works against any AgentRaaS deployment: self-hosted (./install.sh, free and unlimited on every tier) or AgentRaaS Cloud.

Install

pip install agentraas

Library mode: no server needed

Wrap any function that has a side effect (charging a card, sending an email, creating a CRM record) so retries and concurrent duplicates run it exactly once. Nothing to deploy: state lives in a local SQLite file by default, or in your own Redis.

from agentraas.local import exactly_once, RedisStore

@exactly_once() # SQLite file, one machine def charge(customer, amount): return stripe.Charge.create(customer=customer, amount=amount).id

charge("cus_1", 4200) # runs for real charge("cus_1", 4200) # retry: returns the cached id, no second charge

Across machines, with your own idempotency key and window:

@exactly_once(store=RedisStore("redis://localhost:6379/0"), key=lambda order: order["id"], ttl=3600) async def ship(order): ...

  • If the function raises, nothing is cached and a retry runs it again. That includes the case where the provider did the work but the response was lost, so give the function an idempotency_key parameter and send it to the provider (e.g. Stripe's Idempotency-Key header). The decorator fills it with the same value on every retry:
  @exactly_once()

def charge(customer, amount, idempotency_key=None): return stripe.Charge.create(customer=customer, amount=amount, idempotency_key=idempotency_key).id

- A duplicate that arrives while the first call is still running waits for

its result (up to wait=30 seconds, then InFlightError).

  • Results must be JSON-serializable (return ids or dicts, not SDK objects).
  • RedisStore needs pip install redis.

When you want a dashboard, audit trail, human approval or circuit breaking on top, point the same calls at an AgentRaaS server with the Client below.

LangChain / LangGraph: exactly-once tool calls

pip install "agentraas[langchain]", then wrap the tools that have side effects. Works with LangChain agents, create_react_agent and ToolNode.

from agentraas.langchain import protect_tool

tools = [protect_tool(charge_card), protect_tool(send_email), search] agent = create_react_agent(model, tools)

When the model calls a protected tool again with the same arguments, or the graph re-runs the tool node after a crash or retry, the stored result comes back instead of a second charge. Takes the same store=, key= and ttl= options as @exactly_once above (e.g. store=RedisStore(...) for several workers, key=lambda order_id, **_: order_id). Tool results must be JSON-serializable.

CrewAI: exactly-once tool calls

pip install "agentraas[crewai]" (CrewAI needs Python 3.10+), then wrap the tools that have side effects, either BaseTool subclasses or @tool functions:

from agentraas.crewai import protect_tool

agent = Agent(role="Billing", goal="...", backstory="...", tools=[protect_tool(ChargeCardTool()), protect_tool(send_email)])

When the agent calls a protected tool again with the same arguments, or a crew is kicked off again after a crash, the stored result comes back instead of a second charge. Same store=, key= and ttl= options as above. The original tool object is left unchanged.

MCP wrap: exactly-once tool calls for any MCP server

Put agentraas wrap -- in front of an MCP server's command. Everything passes through unchanged, except that an identical call to a write tool (same tool, same arguments) inside the dedup window gets the first call's result back instead of running again. An agent that retries or loops can't send the same email or open the same issue twice. Every tool call is appended to an audit log.

Claude Desktop / Cursor config:

{

"mcpServers": { "github": { "command": "uvx", "args": ["agentraas", "wrap", "--", "npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-github"] } } }

  • Read-only tools are never deduplicated, so lookups stay fresh. The server's readOnlyHint annotation decides, falling back to names like get_*, list_*, search_*. Override with --dedupe TOOL / --no-dedupe TOOL.
  • A failed call (JSON-RPC error or isError: true) is not cached, so a retry runs for real.
  • Default window: 10 minutes (--ttl 600). State lives in ~/.agentraas/mcp-dedup.db, the log in ~/.agentraas/mcp-audit.jsonl (--db, --log).
  • A deduplicated result carries _meta: {"agentraas/deduplicated": true}.

MCP safety scan: which tools can act on the real world

agentraas scan                                    # every server in your Claude Desktop, Cursor, Claude Code configs

agentraas scan -- npx -y @modelcontextprotocol/server-github agentraas scan --config .mcp.json --fail-on high # CI: exit 1 on a high-risk tool

Starts each stdio server the way your client does, sends only initialize and tools/list, and sorts the tools: moves money, deletes, runs code, sends (high), writes (medium), reads (low), from their readOnlyHint/destructiveHint annotations and the words in their names. Only scan configs you trust: it runs their commands. --json for machine-readable output. https://agentraas.io/mcp-scan

GitHub Actions:

- uses: agentraas/agentraas/src/scan-action@main

with: config: .mcp.json # or command: "npx -y @modelcontextprotocol/server-github"; fail-on: high | medium | none

Chaos tester: find the calls your agent would run twice

agentraas-chaos sits between your code and an API. The first time each distinct write request (POST/PUT/PATCH/DELETE) arrives, it lets the request execute and then drops the response, the network failure that turns a retry into a double charge. Then it reports every action that executed more than once.

pip install agentraas

Safe: a built-in mock answers every call, nothing real is touched

agentraas-chaos --mock -- python my_agent.py

Against a real API: use TEST-mode keys

agentraas-chaos --upstream https://api.stripe.com -- pytest

Your command gets AGENTRAAS_CHAOS_URL (e.g. http://127.0.0.1:8787); use it as the API base URL. Without a command it runs until Ctrl-C, so you can point an n8n workflow or any other tool at it by hand.

agentraas-chaos: 6 write requests, 3 responses dropped after execution

DUPLICATES: 1 action(s) executed more than once

2x POST /v1/charges (body sha256 623f14d1b00d) ... Protected by an idempotency key: 2 retries

It exits with code 1 when it finds a duplicate, so it can fail CI. --fault error-after-commit returns a 502 instead of dropping the connection. A retry that repeats an Idempotency-Key it has already seen is counted as protected, not executed again.

In GitHub Actions:

- uses: actions/setup-python@v5

with: { python-version: "3.12" }

  • uses: agentraas/agentraas/src/chaos-action@main with: run: python my_agent.py

Keep rules in Git: agentraas apply

Describe a server's dedup rules, validation rules, action policies and spend caps in YAML, review them like code, and apply them from CI:

pip install "agentraas[apply]"
# agentraas.yaml

apiVersion: agentraas.io/v1alpha1 kind: DedupRule metadata: {name: charge-once, org: org_acme} spec: {service: stripe, action: charges.create, fields: [customer, amount], ttlSeconds: 300}


apiVersion: agentraas.io/v1alpha1 kind: SpendCap metadata: {org: org_acme} spec: {service: stripe, action: refunds.create, window: day, maxCalls: 100, onExceed: block}

export AGENTRAAS_URL=https://agentraas.example.com AGENTRAAS_EMAIL=ci@acme.com AGENTRAAS_PASSWORD=...

agentraas apply -f agentraas.yaml --dry-run # print the plan agentraas apply -f agentraas.yaml # create what's missing, replace what changed agentraas apply -f agentraas.yaml --prune # also delete rules the file doesn't list

Kinds: DedupRule, ValidationRule, ActionPolicy, SpendCap. Spec keys are the API's fields in camelCase. Running it twice changes nothing.

Local tunnel: test webhooks against your laptop

agentraas tunnel prints a public URL and replays every request sent to it against a local port, so you can point Stripe, GitHub or n8n webhooks at code you haven't deployed. Needs a free AgentRaaS account (an agent API key).

pip install "agentraas[tunnel]"

agentraas tunnel --port 3000 --org org_acme --agent agent_1 --key ar_live_...

One tunnel per org, 2-hour sessions, 30-second local response timeout.

Send one action from the shell: agentraas call

Every command also runs under the short name agtrs. call sends one action through an AgentRaaS server and prints the answer as JSON: the same dedup, policies, approvals and audit as the Client. Handy for scripts and for checking a rule by hand.

export AGENTRAAS_KEY=ar_live_... AGENTRAAS_ORG=org_acme AGENTRAAS_AGENT=agent_1

export AGENTRAAS_URL=https://agentraas.io # default http://localhost:13000 agtrs call stripe charge.create '{"amount": 4999, "currency": "usd"}' echo '{"text": "hi"}' | agtrs call slack message.post -

--key, --org, --agent, --url and --idempotency-key override the environment. A rejected call prints the error and its hints and exits 1.

Approve held calls from the shell

The same list as the dashboard's Waiting for approval, for any org you can write to. Logs in like apply (AGENTRAAS_EMAIL / AGENTRAAS_PASSWORD against AGENTRAAS_URL, default https://agentraas.io).

agtrs approvals                  # req id, service, action, agent, payload

agtrs approve req_abc123 # runs the call; asks first (--yes to skip) agtrs deny req_abc123

approve exits 1 if the call ran and failed (it is then in Failed requests). Without a terminal it refuses unless --yes is passed, so a script never approves by accident.

Read the audit log from the shell

Every call in the orgs you belong to, newest first, with the same login as approvals:

agtrs audit                      # last 50: time, status, service action, agent, org, duration, req id, error

agtrs audit -n 200 --json # adds run/step ids, dedup hash, redacted payload preview (max 1,000) agtrs audit --csv > audit.csv # the dashboard's CSV export (newest 10,000)

Failed calls from the shell

Calls that failed and were kept (the dashboard's Failed requests), with the same login as approvals:

agtrs dlq                        # id, time, service action, agent, org, req id, error

agtrs dlq replay 42 # sends the call again with the same idempotency key; asks first (--yes to skip) agtrs dlq dismiss 42 # drop it without sending

replay exits 1 if the service fails again; the entry stays in the list.

Move dashboard rules into Git

agtrs rules prints the rules alr

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx