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

Hosannaith MCP

โดย cameron4316รุ่น 0.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.cameron4316/hosannaith-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Check x402 endpoint reliability on Algorand before an agent routes a payment there.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ร้านค้าออนไลน์และรับเงิน
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AVM_MNEMONIC

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "hosannaith": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hosannaith-mcp"
      ],
      "env": {
        "AVM_MNEMONIC": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add hosannaith --env AVM_MNEMONIC='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y hosannaith-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "hosannaith": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hosannaith-mcp"
      ],
      "env": {
        "AVM_MNEMONIC": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "hosannaith": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "hosannaith-mcp"
      ],
      "env": {
        "AVM_MNEMONIC": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AVM_MNEMONIC ความลับ จำเป็น env
    25-word mnemonic of a funded, USDC-opted-in Algorand account used to pay for reliability scores. Use a low-balance throwaway account.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cameron4316 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 ร้านค้าออนไลน์และรับเงินi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2546 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 94% ของอีก 2546 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2546 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Hosannaith MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AVM_MNEMONIC

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.0) เข้า registry วันนี้

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spree Commerce: open-source B2B and marketplace ecommerce, Stripe MCP, MCP Cn Commerce

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Stripe MCP

server ทางการของ Stripe ให้ AI ดูและจัดการลูกค้า สินค้า การชำระเงิน และใบแจ้งหนี้ ต่อผ่านคลาวด์ของ Stripe และล็อกอินแบบ OAuth

โดย stripeกำลังโต★ 2Kอัปเดต 12 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ stripe.com

MCP Cn Commerce

8 read-only MCP platform entries; support is operation-specific; merchant live acceptance pending

โดย TonyWang-hubเริ่มต้น↓ 73/สัปดาห์★ 96อัปเดต 29 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Hosannaith

A pay-per-call x402 reliability oracle — live on Algorand Mainnet.

🔗 Live app: hosannaith.com · API: api.hosannaith.com · Repo: github.com/cameron4316/x402-oracle-server

The problem

As x402 turns APIs into pay-per-request services, agents increasingly pay endpoints they didn't build — with no way to know if an endpoint is actually reliable before sending real USDC. Dead or misbehaving endpoints silently waste money and break automated flows.

What it does

Hosannaith is itself an x402 endpoint. It independently and continuously monitors other x402 endpoints and sells a verified reliability score on demand: uptime, correct 402 behaviour, and latency percentiles, backed by real accumulated history — with every response flagging its confidence ("history" for a stood-behind score, "one-shot" for a target queried for the first time). It's x402 monitoring x402.

GET https://api.hosannaith.com/reliability?target=<x402-endpoint-url>

Unpaid requests get 402 Payment Required with payment instructions; paid requests settle in USDC on Algorand via the GoPlausible facilitator and return JSON like:

Verifiable on-chain: first mainnet settlement —

3F2ATV3NCRVOI45IEL6OUKAWED3NQX246WJADESJB5CFR6LIXGCQ

{

"target": "https://x402.example.com/api", "status": "pass", "score": 98.7, "detail": { "observations": 1439, "windowHours": 24, "uptimePct": 100, "correct402Pct": 100, "p50LatencyMs": 88, "p95LatencyMs": 127, "p99LatencyMs": 210, "confidence": "history", "availability_pct": 100, "error_rate_pct": 0, "protocol_conformance_pct": 100, "score_normalized": 0.987 } }

Reading the result
FieldMeaning
statuspass (score ≥ 90) · degraded (60–89) · fail (< 60) · unknown (not enough data)
score0–100 composite: 0.6 × uptime + 0.4 × correct-402 − a latency penalty (up to 20). null below 5 observations.
uptimePctProbes where the endpoint was serving: reachable and not a 5xx.
correct402PctOf the probes where the endpoint made a payment decision (a 402, or serving an unpaid 2xx), the share that correctly answered 402. Other 4xx (e.g. a 400 because our probe sends no input) are indeterminate and excluded. null if no probe was determinate.
p50/p95/p99LatencyMsLatency percentiles of serving probes. p99LatencyMs is null below 20 samples (it would just be the slowest one); below 20 samples p95LatencyMs equals the slowest sample.
confidencehistory (accumulated monitoring) · one-shot (first sighting, one live probe, score: null) · pending (batch only: no history yet, now enrolled).
OpenEAGO SLO view

The same numbers in the SLO vocabulary used by agent registries and SLA/SLO feasibility checks. These are pure aliases (no new measurement) and are null exactly when their source is null.

SLO termFieldDefinition
availabilityavailability_pct= uptimePct
error rateerror_rate_pct= 100 − uptimePct: % of probes that were 5xx or unreachable (server-side errors). Client-side 4xx are indeterminate for an unpaid probe and are not counted.
protocol conformanceprotocol_conformance_pct= correct402Pct: % of gating-determinate probes that returned 402 rather than serving unpaid 2xx.
latencyp50LatencyMs, p95LatencyMs, p99LatencyMsas above
registry scorescore_normalized + confidencescore / 100, in [0, 1]
Machine-readable contract
  • /openapi.json: OpenAPI 3.1 description of every route, with each paid route's x402 terms in x-x402.
  • JSON Schemas (draft 2020-12): /schema/check-result.json, /schema/batch-result.json, /schema/problem.json.
  • Errors are RFC 9457 Problem Details (application/problem+json). The 402 Payment Required response is the x402 protocol's own.
  • Timestamps are RFC 3339 in UTC. Responses are additive-only: new optional fields may appear; existing fields never change name, type or meaning.
  • Signed results: when signing is enabled, every result (and every batch, as a whole) carries an ES256 signature over its RFC 8785 canonical JSON, verifiable against /.well-known/hosannaith-keys.json. Format, verification and key policy: docs/attestation.md.

Use it in your own code

A small TypeScript SDK wraps the full x402 pay-per-call handshake (402 → sign USDC payment → retry) so you don't have to implement it yourself:

import { getReliability } from 'hosannaith-client';

const result = await getReliability('https://some-x402-endpoint/api', { mnemonic: process.env.AVM_MNEMONIC!, // 25-word Algorand mnemonic, funded with USDC });

console.log(result.score, result.detail.confidence);

See sdk/typescript/ for the client, a runnable example, and full usage docs.

Use it from any MCP agent (Model Context Protocol)

This repo also ships an MCP server in mcp/ — published to npm as hosannaith-mcp and listed in the official MCP Registry as io.github.cameron4316/hosannaith-mcp. It lets any Model Context Protocol client (Claude Desktop, Cursor, and other MCP agents) vet an x402 endpoint's reliability before paying it.

Built on the official MCP TypeScript SDK (@modelcontextprotocol/sdk), it exposes three MCP tools:

  • get_hosannaith_info — free; explains the score shape and how to act on it.
  • check_x402_reliability — paid; reliability score for one endpoint, settled as an x402 USDC micropayment on Algorand.
  • check_x402_reliability_batch — paid; score up to 50 endpoints in a single call.

Add it to an MCP client's config:

{

"mcpServers": { "hosannaith": { "command": "npx", "args": ["-y", "hosannaith-mcp"], "env": { "AVM_MNEMONIC": "<25-word Algorand mnemonic, funded with USDC>" } } } }

See mcp/ for the MCP server, its tools, and full setup docs.

There is also a hosted remote MCP server at https://api.hosannaith.com/mcp (Streamable HTTP, paid per call via x402 MCP). Its tools carry MCP annotations (paid tools: read-only, not destructive, not idempotent, open-world; the one side effect is that a target with no history gets one live probe and is enrolled for monitoring). Every call is recorded in an audit log with its on-chain settlement, or the quote offered when no payment was made; payment payloads and URL query strings are never logged.

Targets must be public http(s) URLs. Private, loopback, link-local and reserved addresses, internal host names and URLs with credentials are refused before any payment, on the HTTP API and both MCP servers.

Architecture and vision

The architecture is deliberately pluggable: every paid product implements the Check contract (see src/checks/types.ts). Reliability ships first; a compliance/attestation product for tokenization — the trust layer institutions need to bring real-world assets on-chain — is planned as a second Check + one route entry, with no rewrite of the payment plumbing.

The monitor (pnpm monitor, run continuously on the production droplet) records one observation per target per interval, append-only, to data/observations.jsonl. That history compounds and cannot be reconstructed later — every score above is backed by real, continuous observation, not a synthetic estimate.


For developers

Everything below is setup/reference for running Hosannaith locally (defaults to testnet) or understanding the codebase — not required to use the live API above.


1. Install

pnpm install

runtime deps (exact packages from the official Algorand tutorial):

pnpm add @x402/core @x402/avm @x402/hono @x402-avm/extensions hono @hono/node-server dotenv

2. Configure

cp .env.example .env

Then edit .env:

  • AVM_ADDRESS — a testnet account funded with ALGO and opted in to testnet USDC.
  • Leave NETWORK=testnet and the GoPlausible FACILITATOR_URL as-is for now.
  • MONITOR_TARGETS already points at the Foundation's public example endpoint.

Testnet setup (accounts, faucets, USDC opt-in) follows the official tutorial: https://dev.algorand.co/resources/x402-on-algorand/

3. Run (two terminals)

pnpm monitor   # terminal 1 — starts collecting observations immediately

pnpm dev # terminal 2 — starts the paid resource server on :4021

Sanity checks:
curl http://localhost:4021/health                 # -> {"ok":true,...}  (free)

curl -i "http://localhost:4021/reliability?target=https://x402.goplausible.xyz/examples/weather"

-> HTTP 402 Payment Required (correct: it's a PAID route)

To pay and get the JSON back, point the tutorial's client at

http://localhost:4021/reliability?target=... (client code: https://dev.algorand.co/resources/x402-on-algorand/#part-1-build-the-client).


File map

src/

index.ts Hono app + x402 wiring (edit sparingly) monitor.ts Standalone monitor process (pnpm monitor) config.ts Network/asset/facilitator config; testnet<->mainnet switch routes.config.ts Paid routes + Bazaar discovery metadata <-- add compliance route here checks/ types.ts The pluggable Check contract (shared by all products) registry.ts Maps check id -> implementation reliability/ monitor.ts probe() + startMonitor() store.ts Observation type + append-only JSONL store (swappable) score.ts Turns observations into a 0-100 score index.ts The reliability Check (reads store, computes score) data/ observations.jsonl Append-only history (git-ignored; compounding)

Mainnet is live — the CAIP-2 override, explained accurately

src/config.ts's FACILITATOR_TESTNET_CAIP2 and MAINNET_CAIP2 are hardcoded, not imported from `@x402/avm` — and that's deliberate, not an oversight. Here's the real story:

@x402/avm's ALGORAND_TESTNET_CAIP2 / ALGORAND_MAINNET_CAIP2 exports are the spec-correct, truncated CAIP-2 form (per the Algorand CAIP-2 namespace profile; fixed upstream in x402-foundation/x402 issue #2904 / PR #2931). The package is not the problem. The live GoPlausible facilitator (facilitator.goplausible.xyz) runs GoPlausible/x402-avm, a fork hundreds of commits behind upstream that predates that fix — so its /supported endpoint still advertises the legacy, non-compliant full-genesis-hash form, on both testnet and mainnet. This server hardcodes the values the facilitator actually expects, verified live via curl https://facilitator.goplausible.xyz/supported, not guessed and not the package constant.

If GoPlausible syncs their fork to the upstream fix, both constants must be reverted back to importing from @x402/avm — see the comments at each constant in src/config.ts for the full reasoning. A tracking report was filed upstream against x402-foundation/x402 (GoPlausible's own fork has issue creation restricted, so that wasn't an option).

To run this server against mainnet yourself: set NETWORK=mainnet and AVM_ADDRESS to a fixed payTo address opted in to mainnet USDC (ASA 31566704, already set in src/config.ts). The tag field in routes.config.ts's extra attributes activity to the Algorand Global x402 Challenge.

Notes

  • Tracks x402 prot

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx