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

Quarterback

โดย bobbyrgoldsmithรุ่น 1.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.bobbyrgoldsmith/quarterback

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

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": {
    "quarterback": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add quarterback -- uvx quarterback

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "quarterback": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "quarterback": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "quarterback"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub bobbyrgoldsmith 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 เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2191 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 2191 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2191 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Quarterback 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 (1.0.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Quarterback

Read the field. Call the play.

Strategic task prioritization and agent orchestration for multi-project operators.


Every other AI task manager breaks down one project into subtasks. Quarterback helps you decide which of your ten projects to prioritize right now — using a 5-factor weighted scoring engine, organizational context, and time-aware planning. It runs locally, costs nothing, and works as both a standalone CLI and an MCP server for Claude.

What Makes Quarterback Different

FeatureQuarterbackTaskMaster AIShrimp Task Manager
Multi-project prioritization5-factor weighted engineSingle-project breakdownSingle-project
Advisory document systemAnalyze articles against your goalsNoNo
Agent orchestrationAutonomy levels + webhooksNoNo
Time-aware planningWorking hours, lunch, buffer timeNoNo
Organizational contextGoals, constraints, workflowsNoNo
Knowledge wiki (Playbook)LLM-maintained wiki for cross-session consistencyNoNo
Conflict detectionCross-project scheduling conflictsNoNo
Standalone CLIFull CLI without AI runtimeRequires AIRequires AI
CostFree (MIT)FreeFree

Quick Start

# Install

pip install quarterback

Initialize (creates ~/.quarterback/)

quarterback init

Interactive setup wizard — walks you through org, goals, workflows, projects, constraints

quarterback setup

Add your first project and tasks

quarterback add "Launch landing page" --project "My Startup" --priority 4 --effort 3 --impact 5 quarterback add "Write blog post" --project "Content" --priority 3 --effort 2 --impact 3

See what to work on

quarterback priorities

Find quick wins

quarterback quick-wins

Plan your day with time awareness

quarterback plan-day

LLM-Powered Setup (via MCP)

When using Quarterback as an MCP server, ask your LLM: *"Set up Quarterback for me"* — it will call the setup_quarterback tool, interview you conversationally about your business, goals, workflows, projects, constraints, and knowledge base (Playbook), then write all config files and database records in one shot. No manual YAML editing required.

MCP Server

Quarterback works with any MCP-compatible client — Claude Desktop, Claude Code, Cursor, Windsurf, Cline, OpenAI agents, and others. All 23 tools use standard MCP protocol (JSON-RPC over stdio) with no LLM-specific dependencies.

# Install with MCP support

pip install quarterback[mcp]

Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

Or for Claude Code (~/.claude/settings.json):

{

"mcpServers": { "quarterback": { "command": "quarterback-server" } } }

The same quarterback-server command works with any MCP client — just add it to your client's server configuration.

Then ask your LLM: *"What should I work on today?"* — it will use all 23 Quarterback tools to analyze your priorities.

Features

5-Factor Prioritization Engine

Every task is scored across five dimensions:

FactorWeightWhat it measures
Impact30%Task impact + project revenue/strategic value
Urgency25%Due date proximity + blocking status
Strategic25%Project priority + milestone status
Effort15%Inverted effort score (quick tasks score higher)
Quick Win5%High impact + low effort bonus
Advisory Document System

Analyze external articles, books, and advice against your organizational context:

# Import and auto-analyze an article

quarterback advisory-add --title "Growth Strategy" --url https://example.com/article

Review the analysis

quarterback advisory-view --id 1

Approve recommendations (optionally create tasks)

quarterback advisory-approve --id 1 --approve 1,3,5 --create-tasks

The analyzer checks every recommendation against your goals and constraints, flagging conflicts and synergies.

Agent Orchestration

Mark tasks for autonomous agent execution with configurable autonomy:

  • Draft: Agent creates a draft for your review
  • Checkpoint: Agent pauses at key decisions for approval
  • Autonomous: Agent runs to completion

Webhooks notify your automation layer (n8n, Zapier, custom) when tasks are ready.

Playbook — Knowledge Wiki

Playbook is Quarterback's compiled knowledge layer. It's an LLM-maintained markdown wiki that gives every session — local CLI, MCP, or autonomous agent — the same canonical context about your projects, decisions, and strategies.

The problem it solves: Without Playbook, each AI session starts fresh and re-derives your organizational context from sparse signals. Two sessions running the same query can produce different results because they reconstruct understanding independently. Playbook provides accumulated knowledge that all sessions read from.

How it works:

~/playbook/                          (or ~/.quarterback/playbook/)

├── CLAUDE.md # Schema — how the LLM reads/writes pages ├── raw/ # Drop zone for source material └── wiki/ ├── index.md # Master catalog — read this first ├── entities/ # Companies, products, clients, tools ├── concepts/ # Patterns, strategies, recurring themes ├── decisions/ # Decisions with rationale and alternatives ├── compiled/ # QB-compatible files for task scoring │ ├── goals.md # Read by QB's prioritization engine │ └── constraints.md # Read by QB's conflict detection └── log.md # Append-only operations record

Setup: Playbook is created automatically during quarterback setup (or the MCP setup wizard). The interview asks about your key entities, concepts, and decisions, then seeds initial wiki pages.

Without Playbook: Quarterback works exactly as before — reading goals and constraints from ~/.quarterback/org-context/ files. Playbook is opt-in.

With Playbook: Quarterback reads compiled/goals.md and compiled/constraints.md from Playbook first, falling back to org-context/ files if Playbook isn't initialized. Your LLM reads wiki/index.md for full organizational context.

# Check Playbook status

quarterback playbook status

Browse the index

quarterback playbook index

List pages by category

quarterback playbook list --category entities

Read a specific page

quarterback playbook read entities/my-product.md

Search across all pages

quarterback playbook search "budget"

Obsidian integration (optional): During setup, you can opt to configure Playbook as an Obsidian vault. Open the Playbook folder in Obsidian for graph visualization and visual editing. Install an Obsidian MCP server for programmatic access. No Obsidian dependency required — Playbook works as plain markdown files.

CI/CD Pipeline Integration

Quarterback's CLI and webhook system make it a natural fit for automated pipelines — update task status, log deliverables, and trigger downstream work without a human in the loop.

Direct CLI in pipelines

Add Quarterback commands to any CI/CD step. The CLI is stateless and scriptable:

# GitHub Actions example: auto-update task on deploy
  • name: Mark deploy task complete run: | pip install quarterback export QUARTERBACK_HOME=${{ runner.temp }}/.quarterback quarterback update 42 --status completed --notes "Deployed via CI, SHA: ${{ github.sha }}"
# After test suite passes, log results to a task
  • name: Report test results run: | quarterback update 38 --notes "Tests passed: 106/106, coverage 87%. Build #${{ github.run_number }}"
# Nightly: check for overdue deliverables and alert
  • name: Nightly priority check run: | quarterback alert-check quarterback priorities today --limit 5
Agentic CI/CD with webhooks

Register a webhook and let your automation layer react to task events in real time:

# Register a webhook pointing at your n8n/Zapier/custom endpoint

quarterback-server # MCP tools available, or use CLI:

# In your automation script: mark a task agent-ready after PR merge

import subprocess subprocess.run([ "quarterback", "update", "55", "--status", "completed", "--notes", f"PR #{pr_number} merged. Deployed to staging." ])

Use cases:

Pipeline eventQuarterback actionWhat happens
PR mergedupdate_task status=completedTask marked done, webhook fires to Slack
Deploy succeedsupdate_task with SHA + environment notesDeliverable tracked with audit trail
Nightly cronget_priorities + alert-checkTeam gets daily summary of what's overdue
Test suite failsadd_task with failure detailsBug auto-filed, linked to project
Sprint startsget_priorities + detect_conflictsSurface scheduling conflicts before work begins
Agent completes workupdate_agent_status status=completedWebhook notifies orchestrator, next task dispatched
Release taggedadvisory-add with release notesChangelog analyzed against project goals
Shared database across environments

Point multiple environments at the same Quarterback instance:

# All CI runners share one database via mounted volume or network path

export QUARTERBACK_HOME=/shared/quarterback

Or per-environment with migration

quarterback migrate /path/to/source

This lets your local CLI, CI pipelines, and MCP-connected agents all read and write to the same task graph — giving you a single source of truth across manual and automated workflows.

Time-Aware Planning
quarterback plan-day

Considers your working hours, lunch break, buffer time for meetings, and current time to suggest tasks that actually fit in your remaining day.

Configuration

Organizational Context

After quarterback init, run quarterback setup for an interactive wizard, or ask Claude to run the setup wizard via MCP. You can also manually configure your context in ~/.quarterback/org-context/:

~/.quarterback/org-context/

├── goals.md # Your strategic, workflow, and project goals ├── projects.yaml # Active projects with metadata ├── workflows.yaml # Groups of related projects └── constraints.md # Time, budget, and strategic boundaries

Example templates are included — copy from .example files and customize.

If you enable Playbook during setup, goals.md and constraints.md are auto-maintained from the wiki's compiled/ directory. You can still manually edit the org-context files — Playbook is additive, not required.

Alert Configuration

Configure notifications in ~/.quarterback/config/alerts.yaml:

  • Quiet hours (no notification

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx