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

Context Awesome

โดย bh-ratรุ่น 0.1.1i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.bh-rat/context-awesome

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for accessing curated awesome list documentation

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

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://www.context-awesome.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "context-awesome": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-awesome"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http context-awesome https://www.context-awesome.com/api/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add context-awesome -- npx -y context-awesome

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "context-awesome": {
      "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "context-awesome": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-awesome"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "context-awesome": {
      "type": "http",
      "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "context-awesome": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "context-awesome"
      ]
    }
  }
}

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://www.context-awesome.com/api/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub bh-rat ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 10% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Context Awesome ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Qemu 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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Qemu MCP

โดย 0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

context-awesome : awesome references for your agents

A Model Context Protocol (MCP) server that provides access to all the curated awesome lists and their items. It can provide the best resources for your agent from sections of the 8500+ awesome lists on github and more then 1mn+ (growing) awesome row items.

What are Awesome Lists? Awesome lists are community-curated collections of the best tools, libraries, and resources on any topic - from machine learning frameworks to design tools. By adding this MCP server, your AI agents get instant access to these high-quality, vetted resources instead of relying on random web searches.

Perfect for :

  1. Knowledge worker agents to get the most relevant references for their work
  2. The source for the best learning resources
  3. Deep research can quickly gather a lot of high quality resources for any topic.
  4. Search agents

https://github.com/user-attachments/assets/babab991-e4ff-4433-bdb7-eb7032e9cd11

Two Ways to Use Context Awesome

ModeInstallGood for
MCP Serverpoint your agent at the hosted URL or spawn context-awesome-mcpClaude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code — agents that natively speak MCP
CLInpm install -g context-awesomeScripts, shell workflows, editors without MCP support, CI jobs

Both modes ship from the same npm package (context-awesome) and hit the same hosted backend.

MCP Tools

Every MCP tool has a 1:1 CLI subcommand — the server and the CLI expose the same operations.

ToolCLI equivalentWhat it does
find_awesome_sectioncontext-awesome sections Discover sections/categories across awesome lists matching a query
search_awesome_itemscontext-awesome search Full-text search across individual items (tools/libraries/resources)
get_awesome_itemscontext-awesome items Fetch items from a known list + section, token-budgeted

CLI Commands

The CLI (context-awesome) talks directly to the hosted backend. For the MCP server, use the separate context-awesome-mcp binary (see Installation — MCP Clients below).

context-awesome <command> [options]

Commands: sections Find sections matching a query search Search items (e.g., context-awesome search "postgres orm") items Fetch items from a list (by owner/repo or listId)

Globals: --api-host Backend API host (env: CONTEXT_AWESOME_API_HOST) --api-key API key (env: CONTEXT_AWESOME_API_KEY) --json Emit raw JSON (for scripts)

Install the CLI
npm install -g context-awesome

context-awesome --help context-awesome search "rate limiter" context-awesome sections "graph databases"

Use the CLI without installing
npx context-awesome search "vector database"

Installation — MCP Clients

Remote Server (Recommended)

Context Awesome is available as a hosted MCP server. No installation required.

Install in Cursor

Go to: Settings → Cursor Settings → MCP → Add new global MCP server

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Claude Code

claude mcp add --transport http context-awesome https://www.context-awesome.com/api/mcp

Install in Claude Desktop

Settings → Connectors → Add Custom Connector.

  • Name: Context Awesome
  • URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp

Install in Windsurf / VS Code / Zed / JetBrains / LM Studio / ...

Use the same URL (https://www.context-awesome.com/api/mcp) with each client's "add remote MCP" UI. See the dedicated sections below for exact snippets.

Local stdio (Claude Desktop, offline-capable)
{

"mcpServers": { "context-awesome": { "command": "npx", "args": ["-y", "context-awesome-mcp", "serve", "--transport", "stdio"], "env": { "CONTEXT_AWESOME_API_HOST": "https://api.context-awesome.com" } } } }

Local HTTP transport (for custom integrations)
npx context-awesome-mcp serve --transport http --port 3001

then point your client at http://localhost:3001/mcp

Local Development

git clone https://github.com/bh-rat/context-awesome.git

cd context-awesome npm install npm run build

CLI

./build/cli.js search "graph databases"

MCP server (stdio)

./build/index.js --transport stdio

MCP Inspector

npm run inspector

Backend service

This MCP server and CLI connect to backend API service that handles the heavy lifting of awesome list processing.

The backend service will be open-sourced soon, enabling the community to contribute to and benefit from the complete context-awesome ecosystem.

Additional Installation Methods

Install in Cline

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Zed

{

"context_servers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Augment Code

  1. Click the hamburger menu
  2. Select Settings
  3. Navigate to Tools
  4. Click + Add MCP
  5. Enter URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp
  6. Name: Context Awesome

Install in Roo Code

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "type": "streamable-http", "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Gemini CLI

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "httpUrl": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Opencode

"mcp": {

"context-awesome": { "type": "remote", "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp", "enabled": true } }

Install in JetBrains AI Assistant

  1. Go to Settings -> Tools -> AI Assistant -> Model Context Protocol (MCP)
  2. Click + Add
  3. Configure URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp
  4. Click OK and Apply

Install in Kiro

  1. Navigate Kiro > MCP Servers
  2. Click + Add
  3. Configure URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp
  4. Click Save

Install in Trae

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Amazon Q Developer CLI

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Warp

  1. Navigate Settings > AI > Manage MCP servers
  2. Click + Add
  3. Configure URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp
  4. Click Save

Install in Copilot Coding Agent

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "type": "http", "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp", "tools": ["find_awesome_section", "search_awesome_items", "get_awesome_items"] } } }

Install in LM Studio

  1. Navigate to Program > Install > Edit mcp.json
  2. Add:
{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in BoltAI

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Perplexity Desktop

  1. Navigate Perplexity > Settings
  2. Select Connectors
  3. Click Add Connector
  4. Select Advanced
  5. Enter Name: Context Awesome
  6. Enter URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp

Install in Visual Studio 2022

{

"inputs": [], "servers": { "context-awesome": { "type": "http", "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Crush

{

"$schema": "https://charm.land/crush.json", "mcp": { "context-awesome": { "type": "http", "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Rovo Dev CLI

acli rovodev mcp

Then add:

{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

Install in Zencoder

  1. Go to Zencoder menu (...)
  2. Select Agent tools
  3. Click Add custom MCP
  4. Name: Context Awesome
  5. URL: https://www.context-awesome.com/api/mcp

Install in Qodo Gen

  1. Open Qodo Gen chat panel
  2. Click Connect more tools
  3. Click + Add new MCP
  4. Add:
{

"mcpServers": { "context-awesome": { "url": "https://www.context-awesome.com/api/mcp" } } }

License

MIT

Contributing

Contributions are welcome! Please:

  1. Fork the repository
  2. Create a feature branch
  3. Add tests for new functionality
  4. Ensure all tests pass
  5. Submit a pull request

Support

For issues and questions:

Attribution

This project uses data from over 8,500 awesome lists on GitHub. See ATTRIBUTION.md for a complete list of all repositories whose data is included.

Credits

Built with:

ถาม PopNx