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

Agentready MCP

โดย AshutoshRaj97รุ่น 1.3.1i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.AshutoshRaj97/agentready-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Query any docs site via MCP. Submit a URL, ask questions, get cited answers.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://www.agentready.it.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "agentready": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentreadyweb/mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENTREADY_MCP_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http agentready https://www.agentready.it.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add agentready --env AGENTREADY_MCP_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @agentreadyweb/mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentready": {
      "url": "https://www.agentready.it.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentready": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentreadyweb/mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENTREADY_MCP_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentready": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.agentready.it.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentready": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@agentreadyweb/mcp"
      ],
      "env": {
        "AGENTREADY_MCP_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://www.agentready.it.com/api/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGENTREADY_MCP_URL env
    Override the MCP endpoint URL (only needed for self-hosted AgentReady instances)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub AshutoshRaj97 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 22% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agentready MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.3.1) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@agentreadyweb/mcp

What is AgentReady?

AgentReady is a hosted capability layer that makes any website discoverable and usable by agents through MCP.

Paste a URL → AgentReady crawls the site, generates a spec-compliant llms.txt, and hosts a live /ask RAG endpoint and MCP server. Any MCP-compatible agent client can then discover the site, ask natural-language questions, inspect capabilities, and create grounded read-only plans with citations.

The problem it solves: AI agents using web_fetch fetch one page at a time, get empty HTML from JavaScript SPAs (React, Next.js, Vue), and hallucinate when the answer spans multiple pages. AgentReady indexes the whole site, handles JS rendering, and retrieves across pages — so agents get the right answer instead of a confident wrong one.

What's already indexed: Browse the live AgentReady directory → or index any public site yourself.

Key properties:

  • Works on any public URL — static sites, React/Next.js SPAs, Docusaurus, GitBook, custom engines
  • No account required to index your first site
  • Shared index — one team member submits a site, everyone on the team can query it instantly
  • Handles JS-rendered pages that web_fetch returns empty for
  • Capability manifests expose freshness, schemas, endpoints, and read-only limits
  • Grounded plans return evidence, risks, confirmation requirements, and durable receipts

CLI

The same package doubles as a CLI — no install, no account:

# Agent-readiness report card (llms.txt, sitemap, robots, JS-rendering, index status)

npx @agentreadyweb/mcp grade yourdocs.com

Ask any site a question, get a cited answer (auto-indexes new sites in ~60s)

npx @agentreadyweb/mcp ask stripe.com "what is the test card number?"

Index or re-crawl a site

npx @agentreadyweb/mcp index yourdocs.com npx @agentreadyweb/mcp refresh yourdocs.com

For CI, dashboards, or scripts, add --json to receive the raw report on stdout (progress remains on stderr):

npx @agentreadyweb/mcp grade yourdocs.com --json | jq '.grade, .score'

The command still exits 1 when the grade is below B.

grade exits non-zero below a B, so you can use it as a CI gate. refresh in your docs deploy pipeline keeps the index fresh automatically:

# GitHub Actions — after your docs deploy step
  • run: npx @agentreadyweb/mcp refresh yourdocs.com

Connect any MCP-compatible client to AgentReady:

Local MCP bridge (stdio)

For clients that use an mcpServers configuration, add the AgentReady bridge:

{

"mcpServers": { "agentready": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentreadyweb/mcp"] } } }

Restart your client. You'll have eight tools available:

  • list_sites — see all indexed websites
  • get_site_capabilities — index on demand, then inspect a site manifest, freshness, schemas, and endpoints
  • get_site_facts — key structured facts extracted from a site
  • ask_site — query any site with cited, multi-page answers
  • plan_site_action — index on demand, then create a grounded, read-only plan and receipt
  • submit_site — index any website so it can be queried
  • refresh_site — re-crawl a site, or perform its initial index when it is new
  • rate_answer — submit quality feedback

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json:

{

"agentready": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentreadyweb/mcp"] } }

Project or terminal setup

npx @agentreadyweb/mcp

Or add the same agentready server to your client's project configuration to share it with your team:

{

"mcpServers": { "agentready": { "command": "npx", "args": ["-y", "@agentreadyweb/mcp"] } } }

VS Code (GitHub Copilot agent mode)

Requires VS Code 1.99+ with the GitHub Copilot extension. Create .vscode/mcp.json in your project root:

{

"servers": { "agentready": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@agentreadyweb/mcp"] } } }

Copilot's MCP tools are only available in agent mode. Commit this file to share with your team.

Windsurf / Zed / other clients

Any MCP client that supports stdio transport works the same way — use npx -y @agentreadyweb/mcp as the command.

WebMCP (no install)

If your client supports HTTP transport, connect directly by URL — no npm required:

https://www.agentready.it.com/api/mcp

Docusaurus plugin

If your docs site uses Docusaurus, auto-index on every build:

npm install @agentreadyweb/docusaurus-plugin
// docusaurus.config.js

plugins: [ ['@agentreadyweb/docusaurus-plugin', { domain: 'docs.yoursite.com' }] ]

MkDocs plugin

If your docs site uses MkDocs, auto-index on every build:

pip install mkdocs-agentready
# mkdocs.yml

plugins:

  • search
  • agentready

If site_url is not set, specify the domain explicitly:

plugins:
  • agentready: domain: docs.yoursite.com

Starlight plugin

If your docs site uses Starlight (Astro), auto-index on every build:

npm install starlight-agentready
// astro.config.mjs

import agentready from 'starlight-agentready'

export default defineConfig({ site: 'https://docs.yoursite.com', integrations: [ starlight({ plugins: [agentready()], }), ], })

Sphinx extension

If your docs site uses Sphinx, auto-index on every build:

pip install sphinx-agentready
# conf.py

extensions = [ "sphinx_agentready.extension", ]

Domain is inferred from html_baseurl automatically, or set explicitly:

agentready_domain = "docs.yoursite.com"

Available tools

list_sites

Lists all websites currently indexed by AgentReady with their titles and page counts. Use this to check if a domain is already available before submitting it.

get_site_capabilities
get_site_capabilities(domain: string)

Returns the site's capability manifest, freshness state, schemas, and available HTTP/MCP endpoints.

get_site_facts
get_site_facts(domain: string)

Returns key structured facts extracted from a site — pricing tiers, feature lists, limits, and other high-signal data points that agents frequently need.

plan_site_action
plan_site_action(domain: string, request: string)

Creates a grounded, read-only plan with evidence, risks, confirmation requirements, and a durable receipt. It does not execute side effects.

submit_site
submit_site(url: string)

Index any website with AgentReady. Takes ~60 seconds. Handles static sites, server-rendered pages, and JavaScript-heavy SPAs via a four-layer pipeline. Once done, query it with ask_site.

Example: submit_site("https://docs.example.com")

ask_site
ask_site(domain: string, query: string, url?: string)

Ask a question about any website and get a cited answer grounded in its content. Synthesises information across multiple pages. If the site isn't indexed yet, AgentReady crawls and indexes it automatically before answering (~60s).

Example: ask_site("stripe.com", "What are the fees for card payments?")

refresh_site
refresh_site(domain: string)

Force a full re-crawl of a site to pick up new or changed content. If the site is new, AgentReady performs its initial index automatically. Takes ~60 seconds.

Example: refresh_site("docs.example.com")

rate_answer
rate_answer(domain: string, rating: number, request_id?: string, comment?: string)

Submits 1–5 quality feedback, optionally tied to the exact ask_site request.

Deploy webhook

Automatically re-index your docs on every deploy. No auth required — rate limited to once per hour per domain.

curl -X POST https://www.agentready.it.com/api/webhook/refresh \

-H "Content-Type: application/json" \ -d '{"domain": "docs.yoursite.com"}'

Or pass the domain as a query param (works with Vercel/Netlify form-encoded webhook payloads):

https://www.agentready.it.com/api/webhook/refresh?domain=docs.yoursite.com

How indexing works

AgentReady uses a layered approach to handle any public website:

  1. llms.txt / llms-full.txt — if the site publishes one, it's used as a high-quality structured content source
  2. Standard HTML crawl — fetches up to 10 pages via sitemap or link crawling, extracts clean text
  3. `__NEXT_DATA__` extraction — for Next.js apps, parses server-side rendered data embedded in the HTML
  4. Jina Reader fallback — for JS-only SPAs that return empty HTML, uses a remote rendering service to extract content

Sites behind authentication or with no public HTML content cannot be indexed.

Environment variables

VariableDefaultDescription
AGENTREADY_MCP_URLhttps://www.agentready.it.com/api/mcpOverride the MCP endpoint (for self-hosted)
AGENTREADY_TELEMETRY1Set to 0 to disable anonymous usage telemetry

Telemetry

This package sends a lightweight anonymous ping to agentready.it.com/api/telemetry each time the MCP bridge starts or a CLI command runs. It contains: a random install ID (stored in ~/.agentready/install-id), package version, Node version, platform, and which mode/command was used. No query content, no domain names, no personal data. Set AGENTREADY_TELEMETRY=0 to opt out.

ถาม PopNx