GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Build, validate, and deploy multi-agent AI solutions from any AI environment.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.ateam-ai.com/mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ateam": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ateam-ai/mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http ateam https://mcp.ateam-ai.com/mcpclaude mcp add ateam -- npx -y @ateam-ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ateam": {
"url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ateam": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ateam-ai/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ateam": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ateam": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ateam-ai/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.ateam-ai.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ariekogan ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.2) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
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 any AI the ability to build, validate, and deploy production multi-agent systems.
This is an MCP server that connects AI assistants — ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot, Cursor, Windsurf, and any MCP-compatible environment — directly to the ADAS platform.
An AI developer says *"Build me a customer support system with order tracking and escalation"* — and their AI assistant handles the entire lifecycle: reads the spec, builds skill definitions, validates them, deploys to production, and verifies health. No manual JSON authoring, no docs reading, no copy-paste workflows.
Today, building multi-agent systems requires deep platform knowledge, manual configuration, and switching between docs, editors, and dashboards. ateam-mcp eliminates all of that by making the ADAS platform a native capability of the AI tools developers already use.
The AI assistant becomes the developer interface:
Developer: "Create an identity verification agent that checks documents,
validates faces, and escalates fraud cases"
AI Assistant: → reads ADAS spec (adas_get_spec) → studies working examples (adas_get_examples) → builds skill + solution definitions → validates iteratively (adas_validate_skill, adas_validate_solution) → deploys to production (adas_deploy_solution) → verifies everything is running (adas_get_solution → health)
Developer: "Add a new skill that handles address verification"
AI Assistant: → deploys into the existing solution (adas_deploy_skill) → redeploys (adas_redeploy) → confirms health
No context switching. No manual steps. The full ADAS platform — specs, validation, deployment, monitoring — is available as natural language.
ChatGPT supports MCP connectors in Developer Mode. Users connect by pasting a single URL:
Settings → Connectors → Developer Mode → paste `https://mcp.ateam-ai.com`
That's it. All 12 ADAS tools appear in ChatGPT. Any ChatGPT Pro, Plus, Business, or Enterprise user can build and deploy multi-agent solutions through conversation.
claude.ai and Claude Desktop — add the hosted connector: open Customize > Connectors (Claude Desktop: Customize in the sidebar, then Connectors), click Add custom connector, enter https://mcp.ateam-ai.com, and click Connect. The A-Team sign-in page opens in the browser and asks for your workspace's key: copy it from app.ateam-ai.com/connect (a workspace owner or admin) and paste it there. The key decides the workspace; to switch, Disconnect and Connect again with the other workspace's key.
Claude Code — the hosted connector, signed in the same way:
claude mcp add --transport http ateam https://mcp.ateam-ai.com
then /mcp and authenticate in the browser.
Never paste a key into a chat. ateam_bootstrap's session field says which workspace a session is on and how to switch.
Add the hosted server to .cursor/mcp.json, mcp_config.json, or .vscode/mcp.json:
{
"mcpServers": { "ateam": { "url": "https://mcp.ateam-ai.com/mcp" } } }
A client with OAuth opens the A-Team sign-in page; one without sends the key as Authorization: Bearer from its own config (see below). A local process (npx -y @ateam-ai/mcp) signs in only through ateam_auth: an ADAS_API_KEY in its environment does not sign it in.
As MCP adoption grows (it's now governed by the Agentic AI Foundation under the Linux Foundation, co-founded by Anthropic, OpenAI, and Block), every AI platform that implements MCP gets access to ateam-mcp automatically. The remote HTTP endpoint (https://mcp.ateam-ai.com, also at /mcp) works with any client that supports Streamable HTTP transport.
The HTTP endpoint needs a credential on every request: OAuth (clients that support it follow the 401 challenge on their own), or your A-Team API key sent as Authorization: Bearer . An anonymous request is refused with 401; since 0.4.93 there is no anonymous session to call ateam_auth from. See CHANGELOG.md.
Developers find ateam-mcp through:
npm search mcp ai-agents → @ateam-ai/mcp/plugin → Discover tab| Tool | What it does |
|---|---|
adas_get_spec | Read the ADAS specification — skill schema, solution architecture, enums, agent guides |
adas_get_examples | Get complete working examples — skills, connectors, solutions |
adas_validate_skill | Validate a skill definition through the 5-stage pipeline |
adas_validate_solution | Validate a solution — cross-skill contracts + quality scoring |
adas_deploy_solution | Deploy a complete solution to production |
adas_deploy_skill | Add a skill to an existing solution |
adas_deploy_connector | Deploy a connector to ADAS Core |
adas_list_solutions | List all deployed solutions |
adas_get_solution | Inspect a solution — definition, skills, health, status, export |
adas_update | Update a solution or skill incrementally (PATCH) |
adas_redeploy | Push changes live — regenerates MCP servers, deploys to ADAS Core |
adas_solution_chat | Talk to the Solution Bot for guided modifications |
ateam_workspace_open | For a chat agent with no shell: open one private workspace (files in /workspace) for the conversation |
ateam_workspace_exec | Run one command in the workspace (100 s foreground; run_in_background for long builds) |
ateam_workspace_status | Check the workspace: unsaved changes, a long save or background command |
ateam_workspace_save | Make the workspace's work live (the only way the other tools see it) |
ateam_workspace_close | Finish; optionally save first. Brings back the single-file write tools withheld while it was open |
The ateam_workspace_* tools are listed whenever you are signed in. A workspace the platform cannot give (a trial workspace, a key tied to no person) is refused by the call itself, with the single-file tools to use instead.
# Clone
git clone https://github.com/ariekogan/ateam-mcp.git cd ateam-mcp
npm install
npm start
A local process signs in with ateam_auth, given a workspace key the agent reads from a file outside the chat; an ADAS_API_KEY in the environment does not sign it in and is never sent. ADAS_API_URL in its environment points it at a self-hosted API. Most people use the hosted connector instead (above).
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ AI Environment │ │ (ChatGPT / Claude / Cursor / Windsurf) │ │ │ │ Developer: "build me a support system" │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ MCP protocol │ (stdio or HTTP) ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ateam-mcp │ │ 12 tools — spec, validate, deploy, manage │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ HTTPS │ X-ADAS-TENANT / X-API-KEY ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ADAS External Agent API │ │ api.ateam-ai.com │ └──────────────────┬──────────────────────────┘ │ ┌──────────────────▼──────────────────────────┐ │ ADAS Core │ │ Multi-agent runtime │ └─────────────────────────────────────────────┘
MIT