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

Cartograph

โดย benteigland11รุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.benteigland11/cartograph

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first reusable implementation registry for AI agents and versioned widgets.

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": {
    "cartograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cartograph -- uvx cartograph-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cartograph": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cartograph": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "cartograph-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 9 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub benteigland11 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 18728 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 6% ของอีก 18728 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18728 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cartograph 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 (0.1.3) เข้า registry 7 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, Shield Kya

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

โดย formulahendryเริ่มต้น↓ 66/สัปดาห์★ 440อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

โดย desktop-commanderกำลังโต★ 211อัปเดต 4 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ desktopcommander.app

Shield Kya

Audit trail and traceability for AI agents. MCP gate: evaluate, ingest, request approval.

โดย The-Pixel-Boysเริ่มต้น↓ 1.3K/สัปดาห์อัปเดต วันนี้

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

cartograph-mcp

mcp-name: io.github.benteigland11/cartograph

Tired of vibe coding the same solutions over and over? Time to stop spending money on redundant tokens and start spending it on innovative solutions.

This MCP server is for Cartograph that exposes the daily widget workflow for agents without mirroring the entire CLI. It targets the MCP 2.0 SDK contract and returns the standard ListToolsResult envelope from tools/list. On installation of the MCP the CLI will be installed automatically. Once you have it, Search, inspect, install, create, validate, check in, custom rules, and configure Cartograph defaults through a compact agent-facing surface, then fall back to the CLI for the full administrative and recovery surface.

It is highly recommended to use the plugins for the skills that go with this MCP. It will give your agent what it needs to explain a lot of the configuration and give you a very powerful workflow tool.

Why this exists

I personally have spent hours and hours working on solutions I'm proud of, only to hit a wall trying to get the same one done. The reality was prompting was never good enough, I needed a way to know my llama.cpp server client integration was going to be the same everytime I used it. I also needed to know that when I found an improvement, that improvement would stick.

If you are sick and tired of wasting money and time on redoing things you've done before, like a mouse on a wheel then get your agents to start using Cartograph.

The Cartograph CLI is the source of truth, but agents do better when the common path is small and explicit.

This MCP keeps the top-level tool surface focused on daily driving:

  • finding reusable widgets
  • inspecting and installing them
  • managing installed widget copies
  • creating new widgets
  • validating and checking them back in
  • adjusting the core Cartograph defaults that affect normal workflow

Everything else stays in the CLI. That keeps the MCP easier to teach, easier to test, and less likely to drift into a second full interface.

Quick start

pip install cartograph-mcp

Claude Desktop example:

{

"mcpServers": { "cartograph": { "command": "cartograph-mcp" } } }

The package depends on cartograph-cli and shells out to it as the source of truth for the full command surface.

Common CLI setup commands:

# Claude Code

claude mcp add cartograph --scope user -- cartograph-mcp

Codex

codex mcp add cartograph -- cartograph-mcp

Gemini CLI

gemini mcp add cartograph cartograph-mcp

Cursor

cursor --add-mcp '{"name":"cartograph","command":"cartograph-mcp"}'

Claude Code expects an explicit scope flag such as --scope user.

Tool surface

The MCP intentionally exposes a small workflow-oriented surface:

  • registry_widget Actions: search, inspect, install, rate
  • installed_widget Actions: upgrade, uninstall
  • widget_status
  • create_widget
  • validate_widget
  • checkin_widget
  • cartograph_config
  • cartograph_rules

These are not a 1:1 mirror of the CLI. They are grouped around agent intent:

  • registry-facing work
  • installed-widget mutation
  • project health/status
  • widget authoring
  • workflow configuration
  • custom validation rules

Example workflow

1. Search the registry before writing logic.
  1. Inspect the widget you want to reuse.
  2. Install it into the project.
  3. If no existing widget fits, create one.
  4. Validate it with the full dry-run pipeline.
  5. Check it in with a reason once it is ready.

In Cartograph terms:

  • registry_widget handles discovery and install
  • installed_widget handles already-installed widget paths like cg/backend_retry_python
  • validate_widget is the dry run for checkin_widget
  • cartograph_config manages the defaults that change how your day-to-day loop behaves
  • cartograph_rules manages custom rules that run during validate and checkin

Philosophy

This MCP is deliberately not the whole CLI.

The common path belongs in MCP. The official full surface belongs in cartograph.

For uncommon, administrative, or recovery operations, use:

cartograph --help

cartograph --help

That includes things like rollback/delete, cloud operations, auth, setup, rules, doctor, export/import, and other non-daily commands.

Configuration

cartograph_config exposes the workflow defaults that matter most to agents:

  • auto-publish
  • visibility
  • governance
  • cloud
  • show-unavailable
  • publish-registry

Reading and writing config is done through the CLI's --json path so MCP can consume it safely.

Testing

This package is tested in two layers:

  • command-contract tests that mock the CLI runner and assert the exact commands the MCP builds
  • isolated integration tests that run the real Cartograph CLI in a temporary environment

The integration suite isolates:

  • HOME
  • XDG_CONFIG_HOME
  • XDG_DATA_HOME
  • XDG_CACHE_HOME
  • WIDGET_LIBRARY_PATH
  • project working directory

That means validate/checkin/install flows are exercised without touching the real widget library or user config on the machine running tests.

Development

pip install -e .

pytest -q

The repo includes:

  • ci.yml for normal test/build validation on pushes and pull requests
  • pypi-publish.yml for automated release publishing after a successful version-bump CI run

For the full product story and complete CLI surface, see Cartograph.

ถาม PopNx