World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Route one agent through one MCP server to many, with progressive tool discovery to shrink context.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"dotnet-orchestrator": {
"command": "dnx",
"args": [
"McpOrchestrator",
"--yes"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add dotnet-orchestrator -- dnx McpOrchestrator --yesวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"dotnet-orchestrator": {
"command": "dnx",
"args": [
"McpOrchestrator",
"--yes"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"dotnet-orchestrator": {
"type": "stdio",
"command": "dnx",
"args": [
"McpOrchestrator",
"--yes"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ดูจากแบบการต่อของ server ตัวนี้ และเอกสารของผู้ทำโปรแกรมแต่ละตัว ตรวจเมื่อ 10 พ.ย. 2569
ติดตั้งบนเครื่องได้ใน
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Byggarepop ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
มีการแก้โค้ดล่าสุด 21 วันที่ผ่านมา
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด 21 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.7.6) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี .NET ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Tldraw
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Every MCP server you connect costs context before the agent does anything — its tool manifests sit in the prompt on every turn. McpOrchestrator puts one server between your agent and all the others and loads downstream tool manifests on demand, so the agent's always-on context stays flat no matter how many servers you add. The agent sees three meta-tools — list_capabilities → discover_tools → route — and the orchestrator is a pure relay: it forwards exactly what the agent sends, never interpreting it. It can also serve [Agent Skills](https://agentskills.io) with the same on-demand discipline.
https://github.com/user-attachments/assets/741c1afa-4bef-4870-9b84-e2c245b8117e
Against a real workplace MCP setup, measured with the Copilot CLI's /usage:
| Tokens in context | |
|---|---|
| MCP connected directly (manifests loaded upfront) | 17,900 |
| Same MCP behind McpOrchestrator | 1,400 |
| Reduction | ~13x |
The savings scale with the number of servers. Measure your own setup first — one command, nothing installed, not a single file changed (needs the .NET SDK):
cd ~/my-project # a folder with a .mcp.json / .vscode/mcp.json / Cursor config
dotnet tool execute McpOrchestrator profile
From an existing MCP setup, cd to the folder holding your host config (.mcp.json, .vscode/mcp.json, or a Cursor config) and run:
dotnet tool execute McpOrchestrator --yes init # dnx McpOrchestrator --yes init works too
It lifts your stdio servers into a generated orchestrator.config.json, backs up the host config, and rewrites it to launch only the orchestrator. The generated catalog looks like this — one entry per downstream server:
{
"capabilities": [ { "name": "files", "summary": "Read and search files under the project root.", // auto-generated "transport": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:/projects"] } // …one entry per server init found ] }
The summary line is what the agent routes on — refine any that read poorly. Restart your MCP host and you're done: the agent discovers everything on its own through list_capabilities → discover_tools → route, and every later edit to this file hot-reloads without a restart.
A skill is a folder with a SKILL.md — instructions the agent discovers and follows by itself when a task matches. Create one:
my-skills/
└── release-notes/ └── SKILL.md
---
name: release-notes description: Writes user-facing release notes from a git commit range. Use when asked for release notes or a changelog entry.
Point the orchestrator at the folder in orchestrator.config.json:
"skills": {
"sources": [{ "id": "local", "type": "directory", "path": "C:/my-skills" }] }
Save — it hot-reloads. The agent now sees the skill's name + one-line description via list_skills and loads the full instructions only when a task calls for it. Skills can also come from a shared git repo or an HTTP index, with allow/deny lists and integrity pinning — see docs/skills.md.
Note: these skills are for the agent only — the model discovers and follows them through tools. They do not become host-native skills (no
/skillslisting or slash command in Claude Code, no IDE skill picker entry).
Everything else lives in [McpOrchestrator/README.md](https://github.com/Byggarepop/dotnet-mcp-orchestrator/blob/main/McpOrchestrator/README.md) and [docs/](https://github.com/Byggarepop/dotnet-mcp-orchestrator/tree/main/docs):
profile command in depth, trace mode, CI gatinginit, and profile, plus all environment variablesinit generates, written by hand