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

McpOrchestrator

โดย Byggarepopรุ่น 0.7.6i★ 2iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Byggarepop/dotnet-mcp-orchestrator

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Route one agent through one MCP server to many, with progressive tool discovery to shrink context.

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

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 --yes

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "dotnet-orchestrator": {
      "command": "dnx",
      "args": [
        "McpOrchestrator",
        "--yes"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

ใช้กับโปรแกรมไหนได้

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

ดูโปรแกรมทั้งหมดพร้อมข้อดีข้อเสีย →

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 11 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Byggarepop ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • ✓ ผ่าน

    ยังมีคนดูแล

    มีการแก้โค้ดล่าสุด 21 วันที่ผ่านมา

  • … 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 89% ของอีก 19101 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 67% ของอีก 19101 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 19101 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

McpOrchestrator ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 2 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 21 วันที่ผ่านมา และส่งรุ่นล่าสุด (0.7.6) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี .NET ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี World Monitor, Claude Flow, Tldraw

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

โดย koala73ใช้กันมาก★ 90.4Kอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

โดย ruvnetใช้กันมาก↓ 13.5K/สัปดาห์★ 81.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

โดย tldrawใช้กันมาก★ 51.4Kอัปเดต 8 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

McpOrchestrator — a .NET-native MCP orchestrator

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.

See it in 70 seconds

https://github.com/user-attachments/assets/741c1afa-4bef-4870-9b84-e2c245b8117e

Measured impact

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 McpOrchestrator1,400
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

Quick start

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.

Add a skill

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.


  1. Collect the commits since the last release tag.
  2. Group by user impact; drop internal-only changes.
  3. One sentence per change, present tense.

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 /skills listing or slash command in Claude Code, no IDE skill picker entry).

Documentation

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):

License

MIT