ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน
โหมดมือใหม่ ปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ เมนูตั้งค่า
โหมดมือใหม่ ปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

LiquiLens — the Failure Radar

โดย beepboop2025รุ่น 1.8.1i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.beepboop2025/liquilens

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Free bank-filing and counterparty research; cited evidence limits; public MCP needs no API key.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

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://api.liquilens.in/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http liquilens https://api.liquilens.in/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "liquilens": {
      "url": "https://api.liquilens.in/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "liquilens": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.liquilens.in/mcp"
    }
  }
}

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://api.liquilens.in/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 9 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • bank_asset_quality_review

    Cited bank/SFB/UCB NPA, PCR and capital evidence. Keep provisional updates and periods separate. No score, credit or execution authority.

  • bank_credit_land_stress

    Loan quality, NPA bridge, state NPA and housing loans vs peer block, geo context. Exact IDs; district is not measured lending exposure. full:true for cells. No score.

  • bank_npa_reconciliation

    Reconcile NPA movements; keep recoveries, write-offs, sales and upgrades distinct. Inputs are not authenticated.

  • banking_specialisation_coverage

    Bank/SFB/UCB coverage, stale/missing evidence and separate census counts. No rating.

  • corporate_transmission_board

    Answers ONE question: US firm funding stress? For households use household_credit_board. CP/credit lines/real economy; gaps in cannot_see. Seiche excluded from signals. Display-only, no score/tier. full:true adds methods.

  • crypto_exposure_board

    Cited bank/crypto amounts, stablecoin/venue links and Undertow run-risk context. REST has detail. No institution score or investment advice.

  • crypto_regime_board

    BTC/ETH change points, log-SR, shifts and counts; disclosed bank exposure context. REST has paths. No institution score or investment advice.

  • evidence_europe

    Seven cited European retrospective case files through unrecalibrated Indian lenses. Named case studies, not a cohort: no European recall percentage to quote.

  • evidence_india

    48-institution Indian construction-PIT crisis diagnostic, including misses and false alarms. Publication clocks where present, else a +60-day filing-lag proxy; overwritten amendments are unreconstructable. evidence_institution returns a full replay.

  • evidence_institution

    A sourced Indian construction-PIT quarterly replay, lens alert timing and hit/miss/false-alarm verdict. Slugs from evidence_india. Filing-availability proxies do not establish a validated backtest.

  • evidence_markets

    Historical evidence: India (48-institution construction-PIT diagnostic), US (industry-wide current-amended vintage), Europe (named cases, no cohort claim). Start here; details in evidence_india, evidence_us or evidence_europe.

  • evidence_us

    US bank current-amended-vintage diagnostics and named replays, including misses. Not a validated point-in-time backtest. Report the quarterly top-decile budgeted watchlist beside recall, uncertainty and lead times; not an individual-bank verdict.

  • failure_radar_board

    Vetted Indian lender PDs, PCA/SAF and funding. market_dd requires tier authority; diagnostic clocks/refusals stay in market_dd_evidence. Slugs for failure_radar_institution. Research, not a rating.

  • failure_radar_institution

    One Indian lender dossier: quarterly PDs and drivers, PCA/SAF headroom, funding, forensic and listed-market evidence. Slugs from failure_radar_board. Uncovered institutions remain absent, never scored from memory.

  • forward_odds

    Counted Markov transitions and empirical 5/20-day reach odds, withheld until 60 observed days; counts stay visible and absence is never precision. Historical frequencies are not calibrated forecasts. Display-only, never a state driver.

  • household_credit_board

    Answers ONE question: US household credit stress? For firms use corporate_transmission_board. Delinquency, charge-offs, revolving credit; unscored debt service. Gaps in cannot_see. No score/tier. full:true adds history.

  • institution_evidence_monitor

    Bank/NBFC evidence, gaps and review alerts. slug: one record; slugs: watchlist; neither: all tracked. End-of-day as_of. No scoring or delivery authority.

  • institution_research_coverage

    Search Indian dossiers, RBI rows or NAFSCOB co-op census. Overlapping populations; listing grants no coverage or score.

  • institution_review_packet

    Cited human review packet for an exact slug or unique normalized full name. No fuzzy match or new score; stale/dark gaps retained. Content hash detects alteration, not attestation or publication-time proof.

  • latest_article

    Today's exact full-text LiquiLens editorial: current institution-risk analysis when the evidence moved, else a labelled historical replay. Quote it with its evidence clock and passing publication receipt, without regenerating facts.

  • lending_geography

    Co-op operating areas and dated district environment. IDs: in-dccb-, in-stcb-, in-dist-, in-state-. No score.

  • rbi_supervisory_tape

    RBI penalties, licence cancellations and directions, newest first with source URLs; missing snapshots stay explicit.

  • research_network

    Palimpsest sources, Seiche funding, Undertow liquidity and NarcoScope metadata. Rights retained; no identity, score or eligibility changes.

  • stablecoin_rails_board

    Paged peg/run evidence; partial data is never CALM. Follow pagination.next_offset. Full receipts on REST. Display-only, not investment advice.

  • universe_search

    Search the RBI NBFC register. Supply q or a filter; a filter without q browses that slice. Registration does not establish creditworthiness.

  • verify_published_record

    Check ledger hash chains, enabled signatures and anchors; retain failures. Record integrity, not economic accuracy.

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub beepboop2025 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 626 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 26 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 46% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5860 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LiquiLens — the Failure Radar ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.8.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

โดย upstashใช้กันมาก↓ 972.7K/สัปดาห์★ 64.2Kอัปเดต เมื่อวาน

บนเครื่องหรือคลาวด์
ติดตั้ง

Codebase Memory

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

โดย DeusDataใช้กันมาก↓ 18K/สัปดาห์★ 48.1Kอัปเดต 24 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง
ติดตั้ง

Exa

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

โดย exa-labsใช้กันมาก★ 5.2Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ exa.ai
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

LiquiLens MCP — the Failure Radar as agent tools

Connect and ask one question

Hosted Streamable HTTP MCP; no local server or API key for public read-only tools. Add the products you need to Claude Code:

claude mcp add --transport http liquilens https://api.liquilens.in/mcp

claude mcp add --transport http seiche https://api.seiche.info/mcp claude mcp add --transport http undertow https://api.seiche.info/undertow/mcp

Try this first: What changed in ESAF Small Finance Bank's NPAs? Cite the filing, reporting period and missing disclosures.

Try it in your browser · Cursor configuration · Codex commands · Free three-product starter kit and skill

For a connected review, ask for institution evidence → funding context → BTC exit estimates, with each source date, coverage gap and limitation kept separate. Client/model costs and fair-use limits may apply. Research calls do not execute trades.

Endpoint: https://api.liquilens.in/mcp (streamable HTTP, no auth, no install)

LiquiLens is the institution-evidence product of LIQUILENS PRIVATE LIMITED, a registered company in India (CIN U62011RJ2026PTC116792). One company, three connected products: LiquiLens investigates institutions, Seiche explains funding conditions, and Undertow examines market liquidity. People and AI agents can follow an exposure across all three while retaining each product's source dates, coverage gaps and research limits. International access does not imply universal market coverage or a shared score.

Read the company and investor story and the shared company profile.

Try it live: liquilens.in/developers · REST catalog: api.liquilens.in/api

LiquiLens is a failure early-warning system for banks and lenders, built on public data with a machine-readable historical-evidence boundary served beside every claim. Anonymous discovery on 11 October 2026 returned MCP 1.8.1 with 24 read-only tools and 5 guided prompts, so an agent reads the same status, eligibility flags and cited record a human sees. The repository contract separately pins MCP 1.8.1 at d6f99bdf2de14e8ef2f29032cf9561ca8a446de8, with 23 read-only tools and 5 guided prompts. The capability tables below describe that pinned source. Discover the hosted endpoint for the current public inventory, including institution_evidence_monitor.

It now reads both ends of the chain: which institutions are fragile, and whether that stress is actually crossing into the real economy: companies rolling paper and drawing credit lines, households falling behind. Channels that cannot be read are named in cannot_see rather than reported as calm.

Add it

For Hermes and OpenClaw, use the native setup guides:

The current guides select thirteen research tools across LiquiLens, Seiche and Undertow, including GIFT City, reference FX and gold scenarios. Their dated native-client receipts retain the original nine-tool selection and exact verification scope. Public research requires no account or API key; fair-use limits apply and your model provider may charge separately.

The free starter kit also includes a Python brief, a manual n8n funding workflow and configurations for the clients below.

OpenClaw users can also install the optional research instructions from ClawHub:

openclaw skills install @beepboop2025/liquilens-trading-research --version 1.1.0

Connect the MCP servers using the OpenClaw guide first. The skill supplies task instructions and a configuration template; installation does not configure servers or run research. Its source bundle is MIT-0; that license does not relicense source data or API responses.

Checked on 4 October 2026 (UTC): version 1.1.0 is public and ClawHub's version-pinned verification result reports a passed security check with a benign, high-confidence verdict. Its embedded detailed scanner report retains seven findings, including medium external-transmission flags for the public MCP URLs, and reports partial analysis. Review the versioned security audit before installation and use public research inputs. Its isolated Linux install recorded the correct version and matched all three reviewed source files. ClawHub's public verifier and the installed Linux client's version-pinned openclaw skills verify now both report pass, with the generated Skill Card present. The upload is unsigned and has no server-resolved GitHub import provenance. A fresh isolated macOS install after storage recovery also matched all three source-file hashes, and its version-pinned verification reports pass. The earlier macOS timeout remains a separate failed attempt. No model or research tool ran in these checks. The direct MCP configuration is available independently of the ClawHub skill.

Claude Code:

claude mcp add --transport http liquilens https://api.liquilens.in/mcp

Codex:

codex mcp add liquilens --url https://api.liquilens.in/mcp

Cursor: merge the remote MCP config into .cursor/mcp.json for one project or ~/.cursor/mcp.json for all projects. The download includes the companion Seiche funding endpoint. Preserve existing entries. For an existing Codex config, use the TOML snippet and merge its server entries into ~/.codex/config.toml.

Claude.ai / ChatGPT: add a custom connector or MCP app with the endpoint above where that feature is available in your workspace.

This repository is the public discovery and documentation mirror. The hosted implementation is maintained in a private core repository. This public mirror pins its inspectable capability contract to the reviewed source revision above. The official Registry entry uses the name io.github.beepboop2025/liquilens. This repository's Registry metadata revision 1.8.1 points to the public mirror and free starter kit. The hosted MCP now reports version 1.8.1 at the same endpoint. The Registry metadata and runtime happen to share a version number; they remain separately verified contracts. The pinned source and tool inventory above describe the current runtime. The existing Registry record continues to identify this public mirror.

The current runtime separates fresh model results from reviewed filing facts: expired filing scores are excluded from the live board, current disclosures retain their official source and publication clocks, and inactive institutions remain identifiable in historical evidence. Its US evidence includes the June 2026 panel and reviewed 2026 failure notices through 25 September.

Query source histories

The separate source-data MCP and Python client expose funding histories, bank filings and Bitcoin/Liquid settlement observations with source receipts, native units and capture clocks. Use the live coverage table or import its OpenAPI contract.

Run a research task

The research recipes run with Python 3.11+ and its standard library. No API key, LLM or Python package install is needed. Download and inspect financial_research.py, then run:

python3 financial_research.py bank-review

python3 financial_research.py bank-review --slug cosmos-ucb python3 financial_research.py funding-brief

The first command discovers covered bank slugs. The second checks coverage before retrieving that exact bank's sourced asset-quality history; an absent slug stays not_covered. The funding brief calls Seiche's money-market desk. Returned evidence retains its native source dates, eligibility, unavailable states and limitations; a successful request does not imply fresh or complete evidence. Each run is bounded and performs no scheduling or trading. Operators should add --verification so their checks are labelled synthetic and excluded from adoption totals.

For a visual workflow, download the n8n bank-review workflow and follow the import guide. It uses a manual trigger and no LLM. The guide records its execution-verification status; a downloadable workflow does not imply acceptance into n8n's template library.

Protocol compatibility

  • 2026-07-28: stateless requests use server/discover, per-request _meta, MCP-Protocol-Version, and mirrored Mcp-Method / Mcp-Name routing headers.
  • 2025-11-25, 2025-06-18, and 2025-03-26: retained legacy initialization, tools, prompts, notifications, batching, and ping behavior.
  • Tools, prompts, and discovery responses are deterministic. Modern list responses carry public cache metadata.
  • resources/list and resources/templates/list are supported and currently return empty catalogs. resources/read returns an explicit not-found error instead of inventing a resource.

Tools

ToolWhat it serves
bank_asset_quality_reviewExact-slug bank review with sourced GNPA/NNPA history, percentage-point changes, distinct PCR definitions and capital/supervisory scope; no new score or credit approval
bank_npa_reconciliationArithmetic check of a complete caller-supplied NPA movement table; keeps cash recoveries, write-offs, sales and upgrades distinct without authenticating the input
banking_specialisation_coverageDiscover covered Indian commercial, small finance and urban cooperative banks, with observed, stale, historical and absent evidence distinguished; not a census or rating
corporate_transmission_boardIs funding stress reaching nonfinancial firms? The commercial-paper market, bank credit lines, real-economy confirmation (claims, capex, inventories, openings, business bankruptcies) and a balance-sheet context channel, with a TRANSMITTING/CONTAINED verdict
crypto_exposure_boardCited bank/crypto exposure register joined to Undertow run-risk context; display-only, never an institution score
crypto_regime_boardCompact BTC/ETH change-point state and its display-only cross-read against disclosed bank exposure
evidence_europeNAMED_CASE_FILES_CONSTRUCTION_PIT: seven audited case files, deliberately no cohort claim; both eligibility flags false
evidence_indiaPERIOD_END_PROXY_CONSTRUCTION_PIT: 48 institutions across two decades, misses and false alarms included; both eligibility flags false
evidence_institutionOne Indian institution's construction-PIT crisis replay with sourced quarterly rows
evidence_marketsHistorical-evidence status for all three markets, with validated_backtest_eligible and real_money_eligible served explicitly
evidence_usCURRENT_AMENDED_CONSTRUCTION_PIT: 552 FDIC failures since 2008, 72.8% recall, 21.7-month median lead and AUC 0.854; both eligibility flags false

| `failure_rad

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx