GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Turn an idea into a device anyone can build: parts, printed parts, wiring, code and a picture guide.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TEXT_TO_REALITY_DIRต้องเตรียมก่อน
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 mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
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
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
TEXT_TO_REALITY_DIR envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ai-wes 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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 32 วันที่ผ่านมา
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:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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:
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.
*"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 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 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 plugin marketplace add ai-wes/text-to-reality
codex plugin add text-to-reality@ai-wes
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
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.
npx skills add ai-wes/text-to-reality
Then add the MCP server above to your agent's MCP config.
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.
Each build is a folder. The agent fills in seven stages and checks them:
| Stage | What's in it |
|---|---|
| Requirements | brief.md: what it does, size, power, budget, how you'll know it works |
| Parts | bom.json: every part and quantity |
| Printed parts | CAD source and STL/3MF files |
| Electronics | wiring.json: every wire, its color, and its connector |
| Code | firmware source and how to load it |
| Assembly | the picture guide |
| Testing | what 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
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.
MIT