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

Daimonos

โดย beardfaceguyรุ่น 0.1.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.beardfaceguy/daimonos

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Agent-optimized MCP server with structured JSON tools. 20-45% token savings.

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

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

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 beardfaceguy 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 32398 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 67% ของอีก 32398 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32398 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Daimonos 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 (0.1.5) เข้า registry 18 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AI Deprecations

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

AI Deprecations

โดย aideprecations.com

AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Daimonos

An agent-optimized OS layer that makes AI coding agents faster and cheaper.

Daimonos replaces the built-in file, search, exec, and git tools in your AI coding agent with structured equivalents that return compact JSON instead of raw terminal output. The result: fewer tokens consumed, fewer round-trips, and lower API costs — with zero changes to your workflow.

Platforms: Linux (x86_64, aarch64) and macOS (Apple Silicon, Intel). Windows support is planned.

For repository agent/operator conventions, see AGENTS.md (especially Daimonos tool usage policy).

The name comes from Greek *daimon* (agent/spirit), the etymological root of "daemon."

The problem

When an AI agent runs cargo test, it gets back hundreds of lines of terminal output — progress bars, compile messages, passing test names — when all it needs is "47 passed, 0 failed." The agent pays for every token of that noise: reading it, reasoning about it, and carrying it in context for the rest of the session.

The same waste happens with git status, docker ps, ls -la, and every other shell command. Agents spend 30-50% of their token budget on verbose, unstructured tool output.

How it works

Daimonos runs as an MCP server that your IDE or CLI spawns automatically. It provides the same operations agents already use — read files, write files, search, execute commands, git operations — but returns compact, structured JSON instead of raw text.

The single binary also provides ACP, one-shot agent, interactive chat, and socket-daemon runtimes — a full coding-agent harness in its own right; see Agent harness features below and Runtime modes for the explicit subcommands and compatibility aliases.

Agent: exec("cargo test")

Without Daimonos (raw terminal output): Compiling inventory v0.1.0 (/workspace) Finished test profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 2.31s Running unittests src/main.rs (target/debug/deps/inventory-abc123) running 47 tests test config::tests::test_default ... ok test config::tests::test_load ... ok ... (200+ more lines) test result: ok. 47 passed; 0 failed; 0 ignored

With Daimonos (structured JSON): {"ok":true,"tests":47,"passed":47,"failed":0,"failures":[]}

Four layers of optimization
  1. Native tool plugins — git, cargo, gh, and docker are exposed as first-class MCP tools with structured JSON output. When agents call exec("cargo test"), Daimonos intercepts it and routes through the native plugin instead.
  1. Semantic output filters — For commands without native plugins (pytest, make, pip install, eslint, etc.), Daimonos applies semantic compression: test runners return summary + failures only, build commands return "ok" or just the errors, install commands return success/failure.
  1. Protocol-level efficiency — Read deduplication (re-reading an unchanged file returns {"unchanged":true} instead of the full content), compact field names, lazy tool exposure, batch operations, and a terse output directive that cuts LLM prose by ~30%.
  1. Managed subprocess execution — Command output is bounded while it is read instead of after full buffering. Daimonos owns Unix process groups, retires descendants on cancellation or session shutdown, isolates child environments through an explicit allowlist, and stores background output in private bounded artifacts.

Benchmark results

Tested with Claude Opus 4.6 on identical coding tasks (read files, search code, edit, run tests, git operations):

MetricBaselineDaimonosSavings
Output tokens5,8423,198-45.3%
Total tokens41,23933,847-17.9%
Tool calls17 avg14 avg-17.6%
Wall time42.1s avg35.2s avg-16.4%

Remote benchmarks on AWS (same hardware, same model, same tasks) showed 20.3% cost reduction and 14.0% faster task completion.

SWE-bench Verified (mini) — three-way harness comparison

Five instances from swe-bench-verified-mini, same model (Claude Opus 4.8) across all three harnesses, each agent running inside the official SWE-bench Docker image for its instance (real test environment), scored with the official swebench evaluation harness:

Instancedaimonos tokens (LLM calls)mini-swe-agent tokens (LLM calls)cursor-agent tokens
django__django-1181554,755 (4)38,305 (9)113,242
django__django-1215553,773 (4)33,095 (9)348,425
django__django-1270888,765 (6)196,492 (22)451,349
sphinx-doc__sphinx-8035172,729 (10)342,108 (30)930,495
sphinx-doc__sphinx-936766,812 (5)18,611 (6)230,223
Total tokens436,834628,6112,073,734
Total wall time84 s247 s279 s
Resolved5/55/55/5

Conclusions:

  • Correctness parity: all three harnesses resolved 5/5 at this sample size, so daimonos's token savings did not cost any resolutions.
  • daimonos was cheapest and fastest: ~30% fewer tokens than mini-swe-agent (the minimal open-source baseline) and ~4.8x fewer than cursor-agent, with ~3x less wall time than either.
  • Caveats: n=5, and run-to-run variance is real (daimonos spent 503k tokens on sphinx-8035 in an earlier identical-config run vs 173k here). cursor-agent's total is mostly cache-read tokens billed at a fraction of input price, so its raw token count overstates its relative cost. Measured API spend for the batch (OpenRouter): daimonos $1.53, mini-swe-agent $1.66; cursor-agent bills via Cursor's backend.

See benchmarks/swebench/ for the runners and methodology.

60-second demo

Use this script for README readers, release notes, and social posts:

# 1) Install daimonos

cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/

2) Configure your MCP client (example: Cursor)

.cursor/mcp.json -> command: daimonos, args: ["--mcp", "-w", "/path/to/project"]

3) Ask your agent to run:

"Run cargo test and summarize failures only."

"Show git status as structured output."

What to highlight in the demo:

  • same workflows, less tool-output noise
  • structured responses instead of raw terminal spam
  • fewer tokens and fewer round-trips for common coding tasks

Quick start

Install

Pre-built binaries (Linux and macOS):

# Linux x86_64

curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-x86_64-linux.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/

macOS Apple Silicon

curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-aarch64-macos.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/

From source:

git clone https://github.com/beardfaceguy/daimonos.git

cd daimonos cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/

See docs/install.md for all platforms (ARM Linux, Intel Mac, musl static builds).

Configure your IDE

For most users, start with one of these:

  • Cursor: Cursor IDE setup
  • Zed: Zed setup
  • Claude Code: Claude Code setup

Add Daimonos as an MCP server. For Cursor, add to your project's .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "daimonos": { "command": "daimonos", "args": ["--mcp", "-w", "/path/to/your/project"] } } }

That's it. Daimonos starts when your IDE opens the project and exits when you close it. No daemon to manage, no background service.

Setup guides for other tools
  • Cursor IDE
  • GitHub Copilot (VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse)
  • Claude Code (CLI + macOS Desktop app)
  • Windsurf
  • Cline (VS Code extension)
  • Gemini CLI
  • Zed Editor
  • Discord integration (bot token, allowlists, read-only tools)
  • Other tools (Claude Desktop, ChatGPT, Continue.dev, BoltAI, etc.)

What's included

Core tools (always available)
ToolWhat it does
read_fileRead with optional offset/limit, content-hash deduplication
write_fileWrite with auto-mkdir
edit_fileString replacement with diff confirmation
searchRegex search (content mode) or file discovery (file mode)
execRun commands with semantic filtering, bounded capture, and owned teardown
batchMultiple operations in a single round-trip
workspace_infoProject type, git status, directory listing, analytics
Native tool plugins (auto-detected)

These appear automatically when the corresponding CLI tool is found on PATH:

PluginCommandsDetected by
gitstatus, log, diff, branch, add, commit, push, pull, checkout.git directory
git_readresolve, show_file, list_tree, grep, log, show_commit, diff, blame, refs, ancestry, worktree_statusgit with --no-lazy-fetch support
cargotest, build, check, clippy, fmt, addCargo.toml
ghpr_view, pr_list, pr_create, pr_diff, pr_checks, apigh on PATH
dockerps, logs, exec, images, inspect, stop, compose_up/down/psdocker on PATH
Additional capabilities
  • Workspace snapshots — Checkpoint before risky edits, rollback on failure
  • Starlark scripting — Bundle multiple tool calls into a single script
  • Token analytics — Per-tool-call tracking with cross-session history (daimonos --stats)
  • Background processes — Start, poll, and stop long-running commands with admission limits, private bounded logs, and descendant cleanup
  • Configurable — All tunables in a single TOML config file
Managed process lifecycle

Raw exec, background jobs, and CLI plugins (cargo, git, gh, docker, npm, pytest, curl, and shellcheck) share one managed execution layer:

  • Streaming-time bounds — stdout and stderr retain UTF-8-safe head/tail previews without first allocating the complete output
  • Process-group ownership on Unix — cancellation and shutdown send TERM, wait a configurable grace period, then escalate to KILL and reap descendants
  • Secure background artifacts — random exclusive 0600 files under a private 0700 directory, with configurable byte and job-count limits
  • Environment isolation — children inherit only configured parent variables plus explicit session, tool, and per-call overrides; provider and MCP credentials are not ambiently leaked
  • Structured-output integrity — plugins reject truncated JSON rather than reporting an incomplete result as valid

Agent harness features

Beyond the MCP server, the same binary is a complete coding-agent harness: an interactive terminal UI (daimonos agent), an ACP backend for Zed, a one-shot CLI, and a session daemon with attach/detach and remote control.

Many of its recent features come from a systematic study of 60+ open-source agent harnesses (Ai

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx