Vexa
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Surface customer & prospect context from Slack, email, transcripts and tickets in any MCP client.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://backengine-prod.backengine.ai/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http backengine https://backengine-prod.backengine.ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"backengine": {
"url": "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"backengine": {
"type": "http",
"url": "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://backengine-prod.backengine.ai/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน backengine.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (8.1.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
BackEngine MCP Server
The customer-context layer for your revenue team — available to Claude and any MCP client.
BackEngine is a multi-tenant SaaS platform that ingests all of an organization's customer and prospect communications — Slack threads, emails, call and meeting transcripts, and support tickets — and distills them into structured, queryable context. Raw conversations are processed into signals (categorized, attributed moments), sources (the underlying transcripts, emails, and tickets), and rolling project overviews, all isolated per tenant and scoped by role and access controls. The MCP server exposes this layer over the Model Context Protocol, so an LLM client can query customer signals, reconstruct context, prep for meetings, surface at-risk accounts, and draft grounded outreach from real conversation history — without leaving the chat.
The server is remote and speaks streamable HTTP at `https://backengine-prod.backengine.ai/mcp`. You'll need a BackEngine account; the server authenticates your session on connect.
{
"mcpServers": { "backengine": { "type": "streamable-http", "url": "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp" } } }
For clients that don't yet support remote servers directly, proxy through mcp-remote:
{
"mcpServers": { "backengine": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://backengine-prod.backengine.ai/mcp"] } } }
The core tools for querying customer and prospect context are listed below. The exact tool set is resolved per connection — additional tools (creating and updating records, and integration-specific actions for Jira, Zendesk, HubSpot, Salesforce, and Slack) become available based on your permissions and which integrations your workspace has connected.
| Tool | Description |
|---|---|
list_projects | List customers and prospects; filter by name, type, etc. |
get_project | Retrieve a customer or prospect, optionally with its overview. |
get_project_overview | Pre-computed rolling 12-week summary for a customer or prospect. |
list_signals | List signals (categorized moments); filter by project, role, and time. |
find_similar_signals | Semantic search across signals from a natural-language query. |
list_sources | List sources — transcripts, emails, Slack threads, and tickets. |
get_source | Retrieve a source's content (summary, verbatim, or metadata only). |
list_roles | List the perspective lenses (e.g. product, sales, CS) used to filter signals. |
find_contacts | Find contacts by name, email, job title, or project. |
list_signal_speakers | List who has been speaking across signals. |