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

AgenticSystemCore

โดย andreibesleagaรุ่น 1.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.andreibesleaga/agentic-system-core

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read, cite, compose and remember over a Markdown knowledge Bundle, as MCP tools over stdio.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

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": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agentic-system-core -- npx -y agentic-system-core mcp

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentic-system-core": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentic-system-core": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-system-core",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 andreibesleaga 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 70% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7248 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AgenticSystemCore 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 (1.0.1) เข้า registry 16 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Agentic System Core

A specification for publishing machine-discoverable knowledge bundles — the Agentic Knowledge Web.

What this repository holds is the specification itself — numbered normative rules, three JSON Schemas, an OWL 2 RL ontology and a suite of conformance test vectors — together with the reference engine that implements it, its command line agsc, and the nine independent checkers of AGSC-09-90 — seven validators and two generators — that anyone can run against any distribution of the format (the repository also holds the maintainer's own tools, which do not ship).

Status

Released. This tree states specification 1.0.0. spec/00-overview.md is authoritative, and it is the file to read rather than this line. The packages — agentic-system-core and its short alias agsc-cli on npm, and agentic-system-core on PyPI — carry version 1.0.1 (see "Versions" below) and are published from the package tag; the name-reservation placeholders that preceded them shipped no runtime and are marked deprecated on npm and yanked on PyPI. Install with npm install agentic-system-core, or pip install agentic-system-core (the Python checkers and reading API; the other verbs still run on the Node engine). The reference engine claims Level 3 (its claim).

Versions. Two numbers, stated apart. The *specification version* (spec_version, declared in spec/00-overview.md) names the rules, schemas, vocabulary and conformance vectors; a Bundle declares it in agsc.config.json. The *package version* (package.json, agentic-system-core and agsc-cli on npm, agentic-system-core on PyPI) names the implementation; it moves alone for a patch that changes no rule and no emitted byte — a dependency fix, a defect in a check — and a package-only release carries the package tag v and no specification tag. agsc --version prints the package version; the conformance claim names both ("agentic-system-core 1.0.1 conforms to AgenticSystemCore 1.0.0, Level 3"); the change log says for every release whether the specification moved.

The specification's own site is AgenticSystemCore.com.

In three sentences

A Bundle is a folder of Markdown files with a small block of typed fields at the top of each; the specification says how that folder becomes a knowledge node — a static website plus a graph, a search index, text files for agents and a discovery document — with the same bytes from any implementation. People and agents read a node through ordinary web addresses, change it only by proposals that a person ratifies, and compose its items into a starting harness — files an architect or an agent runtime starts from. Nodes find and cite each other with no server in between.

What is different about it

To the author's knowledge, no other system combines discovery through already-registered web mechanisms with an integrity digest on every artefact link of its discovery document, a typed graph with a published ontology, machine artefacts whose bytes are fixed by expected-byte conformance vectors, governance in which every change — human or agent — arrives as a proposal carrying its provenance and a person ratifies it (directly, or by a standing rule a person recorded in the node's configuration), and composition of the same files into a starting harness, with no server required at any point.

This is a claim about the specification's text and its vectors, not a performance claim. Other systems have some of these properties; the dated comparison is in docs/RELATED-WORK.md.

PropertyWhat it meansWhere it is stated and proved
Discovery through registered mechanismsone link set at a well-known address, found through the registered relation describedbyAGSC-06-07, AGSC-06-25; tools/validate-wellknown
A digest on every artefact linkat Level 2, each link of the discovery document to a file the node builds (the graph files, llms.txt, NOW, the skills and boards indexes, the ledger, the vocabulary files) carries the SHA-256 of that file; links to surfaces, the licence page, peers and contribution targets carry noneAGSC-06-08; the discovery vectors
A typed graph with an ontologyfourteen typed links, four RDF views, a published OWL 2 RL vocabularyspec/05-graph.md, ontology/agsc.ttl
Bytes fixed by vectorstwo implementations given one Bundle emit the same machine filesAGSC-04-24; tests/vectors/
Governance with provenanceevery change is a proposal with its provenance; a person ratifies; a ledger is derived from the historyspec/08-governance.md (AGSC-08-08, AGSC-08-20)
Composition into a harnessselected items close over their links and become seven kinds of file an architect or an agent runtime can start fromAGSC-07-12; agsc compose
No servera file format and static files; no protocol, server, database or reasoner is definedAGSC-00-02

Beside that combination, and each available elsewhere on its own: six modes of use (docs/plain/modes.md); seven tools on every item page and on `/compose/` for a browser's own agent, identical to the local tool server (AGSC-09-16); eight plugin kinds with a forward-compatibility promise (docs/PLUGINS.md, AGSC-00-24); a content version stamped on every surface (AGSC-04-25); and federation walked by the client, never by a node (AGSC-11-06).

What it is best for

For agents

  • Memory for one agent. agsc mcp in a Bundle gives an assistant seven tools to search, read, follow links and cite items by address; nothing leaves the machine (Mode 1, use case L1).
  • Shared memory for many agents. Every agent reads the same published files and writes only by proposals a person ratifies (Mode 1, docs/CONNECTORS.md).
  • A source of skills. Each cluster becomes one skill pack holding its published items — the procedures are the part an agent follows — with a lockfile of their digests, installable into agent tool folders; skills from other repositories come in as procedures (Mode 3, use case L4).
  • A starting harness. A selection of items becomes a harness — seven kinds of file an architect or a runtime can start from; it is not a running system, and no rendering for a particular runtime ships at 1.0 (Mode 4, use case M5).
  • A live board for a team of agents. Agents claim and finish tasks on shared boards until they are done; decisions stay with people (Mode 5, use case M1).
  • Knowledge across nodes. A client reads several nodes' graph dumps and joins them locally, every foreign result marked with its origin; at 1.0 the walk is a library function of the engine, not a command (Mode 1, use case D4).

For people

  • A wiki that corrects itself. Markdown in, a checked and linked site out, with every change reviewed (Mode 0, use case L5).
  • A project's living specifications. Decisions, specifications, tasks and gates as one governed memory, and steering files that keep a coding agent on course (Mode 2, use case L3).
  • A library of patterns. Concepts with sources and provenance, readable without JavaScript, composable into a starting architecture (Mode 4, docs/USE-CASES.md).
  • A team board. A board from GitHub, GitLab, Jira, Trello, Linear, Asana, Notion, Obsidian, Todo.txt or plain Markdown becomes a live board and goes back again (Mode 5, use case M7).

Quick start

From a clone of this repository (Node 22.13 or later):

npm ci                                   # the exact pinned libraries

npm test # the whole suite, offline REPO=$PWD; cp -r tests/fixtures/minimal /tmp/agsc-try && cd /tmp/agsc-try SOURCE_DATE_EPOCH=1767225600 node "$REPO/bin/agsc.js" ci # lint, build twice, compare, verify: "ci: pass"

On a folder of your own Markdown notes (Node 22.13 or later, git, a POSIX shell):

npm install agentic-system-core                          # in a working folder

export PATH="$PWD/node_modules/.bin:$PATH" # puts agsc on the PATH cd my-notes && agsc init # each note gets a header and moves to content/concepts/ mkdir -p .well-known && printf 'Contact: mailto:you@example.org\n' > .well-known/security.txt git init -q && git add -A && git commit -q -m 'my notes' # the build takes its instant from this commit agsc ci # ci: pass (warnings are advice, errors stop) agsc build # the site, the graph and the agent files in www/

Without the security contact ci stops with AGSC-E901; without a commit (or SOURCE_DATE_EPOCH) it stops with AGSC-E204. The Mode 0 guide walks through this with the lines each command prints, and five more guides do the same for the other modes. To connect an assistant, read docs/USING-WITH-ASSISTANTS.md. To teach a coding agent the engine itself, install the agent skill in [skills/agentic-system-core/](https://github.com/andreibesleaga/agentic-system-core/blob/main/sk

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx