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

MCP Plesk Dev Docs

โดย baratezaรุ่น 0.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.barateza/mcp-plesk-dev-docs

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

An MCP server that indexes and retrieves Plesk documentation.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "plesk-dev-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-plesk-dev-docs"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add plesk-dev-docs -- uvx mcp-plesk-dev-docs

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "plesk-dev-docs": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-plesk-dev-docs"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "plesk-dev-docs": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "mcp-plesk-dev-docs"
      ]
    }
  }
}

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 barateza 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32441 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 10% ของอีก 32441 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32441 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Plesk Dev Docs 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 (0.6.0) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Intervals MCP

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Intervals MCP

โดย ljcl

Remote MCP server for intervals.icu run data and analysis

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-plesk-dev-docs

[!NOTE]

This MCP server provides unified documentation search for extension developers. If you are looking to manage your live Plesk server via AI, please see the official Plesk MCP Server.

State-of-the-Art (SOTA) semantic search across the entire Plesk documentation surface, optimized for sub-second latency on Apple Silicon.


Why this exists

Plesk documentation is spread across five separate sources: an admin guide, a REST API reference, a CLI reference, a PHP SDK, and a JS SDK. Answering a single extension development question often means searching all of them manually, cross-referencing results, and still missing the relevant section.

This server ingests all five sources, embeds them with a multilingual model, and exposes a single search_plesk_unified MCP tool. It uses hybrid search (Vector + FTS), Reciprocal Rank Fusion (RRF), and Cross-Encoder reranking to deliver high-precision results in milliseconds.


Architecture & Performance

flowchart TD

Client["MCP Client\n(Claude Desktop / Cursor / etc.)"]

Client -->|"search_plesk_unified(query)"| Server

subgraph Server["FastMCP Server · Modular Architecture"] direction TB Main["Bootstrap · server/main.py"] Life["Lifecycle Hooks · server/lifecycle.py"] Tools["MCP Tools · server/mcp_app.py"]

Main --> Life --> Tools end

subgraph Pipeline["Retrieval Pipeline"] direction TB E["1 · Embed query\n(Hardware-accelerated)"] S["2 · Hybrid Search\nVector (LanceDB) + FTS (Tantivy)"] R["3 · RRF Merge + Rerank\n(MiniLM-L4-v2)"] N["4 · Neighbor Expansion\n(Context Enrichment)"] A["5 · AI Synthesis\n(sampling-enabled)"] E --> S --> R --> N --> A end

subgraph Store["LanceDB Vector & FTS Store"] direction LR G["Guide"] A_["API"] C["CLI"] P["PHP Stubs"] J["JS SDK"] end

Tools --> Pipeline S <--> Store

Performance Benchmarks (2026-05-04)

Optimized for Apple Silicon (M2/M3) using MPS acceleration and memory-resident table caching.

ProfileEmbed ModelHR@5MRR@5Avg LatencyEst. RAM
`light`BAAI/bge-small100.0%0.9171.007 s~200 MB
`medium`BAAI/bge-base100.0%0.917~0.60s~600 MB
`full-tq`BAAI/bge-m375.0%0.750~0.40s~1300 MB

*Metrics measured on Apple M2 Pro with LanceDB connection caching enabled.*


Key Features

  • Single-Instance Lock: PID-based lock prevents concurrent LanceDB access when multiple MCP clients or IDE sessions try to launch the server simultaneously.
  • Sub-Second Hybrid Search: Combined Vector + Tantivy FTS with RAM-cached table connections for instant retrieval.
  • AST-Aware Chunking: Uses tree-sitter to respect class and method boundaries in PHP, JS, and TS documentation.
  • TurboQuant Acceleration: Fast 4-bit quantized search for the full-tq profile, delivering 10x lower latency for large models.
  • Neighborhood Retrieval: Automatically fetches adjacent chunks (prev/next) to provide complete context for grounding.
  • Macro-Context Summaries: Injects file-level purpose summaries into every chunk using the SummaryCache.
  • AI-Synthesized Answers: Generates concise answers from search results with structured inline citations [1], [2].

MCP Components

This server provides tools, prompts, and resources. See [docs/mcp-components.md](docs/mcp-components.md) for a full reference.

Primary Tools
ToolDescription
search_plesk_unifiedHybrid search with RRF and Cross-Encoder reranking.
get_file_contentRetrieve the full content of a specific documentation file.
resolve_referencesFind all files referencing a specific symbol or topic.
refresh_knowledgeRe-fetch sources and update the index (incremental).
trigger_index_syncStart a background indexing job.
daemon_healthCheck readiness, hardware acceleration (MPS/CUDA), and latency stats.
Resources
  • plesk://toc/api - Table of Contents for API documentation.
  • plesk://toc/cli - Table of Contents for CLI reference.
  • plesk://toc/guide - Table of Contents for Extensions Guide.
  • plesk://toc/php-stubs - Hierarchical list of PHP classes.

🚀 Installation & Setup

Because this server is published to PyPI and listed on the MCP Registry, you don't even need to clone the repository to run it!

Option 1: Run instantly via uvx (Recommended)

You can run or integrate the server in seconds.

1. Add to Claude Desktop

Add the server config to your claude_desktop_config.json (typically at ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):

{

"mcpServers": { "plesk-dev-docs": { "command": "uvx", "args": ["mcp-plesk-dev-docs"] } } }

2. Configure in Cursor

Go to Settings > Features > MCP, click + Add New MCP Server:

  • Name: plesk-dev-docs
  • Type: command
  • Command: uvx mcp-plesk-dev-docs

Option 2: Local Developer Setup (Manual Build)

If you want to modify the source code, run benchmarks, or manage database migrations:

Quick bootstrap (recommended):

git clone https://github.com/barateza/mcp-plesk-dev-docs.git

cd mcp-plesk-dev-docs ./install.sh # Linux / macOS

powershell -ExecutionPolicy Bypass -File install.ps1 # Windows

Manual setup:

git clone https://github.com/barateza/mcp-plesk-dev-docs.git

cd mcp-plesk-dev-docs uv pip install -e ".[dev]"

  1. Run Initial Indexing: Generate the offline vector database and full-text search indexes:
   uv run python -m mcp_plesk_dev_docs.server.main refresh_knowledge
  1. Start the Server:
   uv run python -m mcp_plesk_dev_docs.server.main

Configuration

Set environment variables in .env:

PLESK_MODEL_PROFILE=light       # light | medium | full-tq

PLESK_ENABLE_SAMPLING=true # AI-Synthesized answers PLESK_DAEMON_AUTO_WARMUP=true # Preload models on startup PLESK_INDEX_SUMMARIES=true # Enable file-level summaries OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...


Documentation

  • [docs/benchmarks.md](docs/benchmarks.md) - Detailed latency and quality reports.
  • [docs/mcp-components.md](docs/mcp-components.md) - Full tool and resource reference.
  • [docs/turboquant.md](docs/turboquant.md) - 4-bit quantization internals.

License

MIT. See LICENSE.

Ownership & Disclaimer

This is a personal project by Gilson Siqueira. It is not officially affiliated with, endorsed by, or supported by Plesk or WebPros International GmbH. Plesk is a trademark of WebPros International GmbH.

Important notice about Plesk-owned deliverables

Portions of this repository were developed under contract for Plesk International GmbH ("Plesk") only if specifically identified as such. The MIT license above applies only to material the repository owner is authorized to license. Files or directories owned by Plesk, if any, are listed in NOTICE. If you need assurance about licensing for a particular file, contact Plesk or seek legal counsel before relying on the MIT License for Plesk-owned files.


*Built to make Plesk extension development faster.*

ถาม PopNx