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

text-to-reality

โดย ai-wesรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ai-wes/text-to-reality

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Turn an idea into a device anyone can build: parts, printed parts, wiring, code and a picture guide.

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

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": {
    "text-to-reality": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "text-to-reality",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TEXT_TO_REALITY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add text-to-reality --env TEXT_TO_REALITY_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx text-to-reality mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "text-to-reality": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "text-to-reality",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TEXT_TO_REALITY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "text-to-reality": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "text-to-reality",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "TEXT_TO_REALITY_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • TEXT_TO_REALITY_DIR env
    Folder where build projects are saved (default: ./text-to-reality)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ai-wes 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 5135 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 54% ของอีก 5135 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5135 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

text-to-reality 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 (0.1.1) เข้า registry 32 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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 5 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

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

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareกำลังโต★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

text-to-reality

Give your agent the power to build real things.

text-to-cad makes a part. text-to-reality makes the working device.

Describe something you want to exist. Your agent turns it into a build package anyone can put together by following pictures:

  • a parts list you can order, using parts that plug together
  • 3D-printable parts for the case and mounts
  • the wiring, every wire and which connector it goes in
  • the code, ready to load
  • a step-by-step picture guide written for someone who has never built electronics
  • tests, so you know it works

No soldering, no breadboard, no electronics experience required. It runs on your machine: no account, no API key, and your projects are plain folders you own.

Example: Agent Meter

*"Build me a little desk character that shows what my coding agent is doing and

how much of my Claude allowance is left."*

Agent Meter illustrates this workflow: a Seeed Studio XIAO ESP32-S3 and a small screen inside a printed character, wired with plug-on connectors, with firmware and a picture guide. Its face shows when your agent is working, finished or waiting on you, plus your remaining allowance.

[Get the Agent Meter kit →](https://www.jig-robotics.com/projects/agent-meter)

Install

Ask your agent
Install text-to-reality from https://github.com/ai-wes/text-to-reality

Or install it yourself. text-to-reality runs through uv: check it's installed with uv --version, or use uv's installer. Then run the commands for your agent and restart it.

Claude Code
claude plugin marketplace add ai-wes/text-to-reality

claude plugin install text-to-reality@ai-wes

To update: claude plugin marketplace update ai-wes, then claude plugin update text-to-reality@ai-wes.

Codex
codex plugin marketplace add ai-wes/text-to-reality

codex plugin add text-to-reality@ai-wes

Cursor

Cursor also loads the Claude Code plugin; if that's installed, skip this.

git clone --depth 1 https://github.com/ai-wes/text-to-reality ~/.cursor/plugins/local/text-to-reality
Claude Desktop

Add the server to Claude Desktop's config (Settings > Developer > Edit Config), then restart. If it can't find uvx, use its full path (which uvx).

{

"mcpServers": { "text-to-reality": { "command": "uvx", "args": ["--no-config", "--managed-python", "--python", "3.13", "--from", "text-to-reality==0.1.1", "text-to-reality", "mcp"] } } }

Projects are saved in text-to-reality/ in the folder the app starts in; set TEXT_TO_REALITY_DIR in env to choose another folder.

Other agents
npx skills add ai-wes/text-to-reality

Then add the MCP server above to your agent's MCP config.

Works with text-to-cad

text-to-reality plans the whole device; text-to-cad is great at the printed parts. Install both, and the agent uses text-to-cad for the printed parts when it's available.

How it works

Each build is a folder. The agent fills in seven stages and checks them:

StageWhat's in it
Requirementsbrief.md: what it does, size, power, budget, how you'll know it works
Partsbom.json: every part and quantity
Printed partsCAD source and STL/3MF files
Electronicswiring.json: every wire, its color, and its connector
Codefirmware source and how to load it
Assemblythe picture guide
Testingwhat to check, and what a pass looks like

The local MCP server gives the agent tools to create projects, record files, catch files edited after they were checked, validate the package, keep a build history, and look up board header layouts and plug-on parts.

You can also check a folder yourself:

uvx text-to-reality check ./text-to-reality/my-build

Parts that plug together

Loose jumper wires fall off and get swapped. JIG_ makes connectors that turn the wires going to one row of pins into a single plug, so wiring becomes plugging things in.

The agent uses JIG_ connectors by default. It looks up each board's pin rows, picks one connector per row, lists what to buy, and notes any row a connector can't fit. [Get them at jig-robotics.com →](https://jig-robotics.com/support/dupont-housings)

Each connector is a base that holds the wires in order and a cover that snaps on. The picture guide shows how to load it, close it and plug it on.

License

MIT

ถาม PopNx