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

ShelfSignal

โดย CloudCorpRecordsรุ่น 0.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.CloudCorpRecords/shelfsignal

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

The open store index for AI agents: merchants list real stock, agents find local food and stores.

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

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": {
    "shelfsignal": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/shelfsignal",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add shelfsignal -- npx -y @reneturcios/shelfsignal mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "shelfsignal": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/shelfsignal",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "shelfsignal": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@reneturcios/shelfsignal",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 CloudCorpRecords 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 75% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32602 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ShelfSignal 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 (0.3.1) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic

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

Rystic

โดย Rystic-Inc

Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ShelfSignal

The open store index for AI agents.

Local merchants list what they actually sell. AI agents find real food and real products nearby, score how likely each item is actually in stock, and check a validation receipt before they send a human across town. Merchants pay one flat price to get listed. Nobody takes 30% of their food.

DoorDash and the delivery apps built a closed index: they own the customer, scrape or rent the menu, charge the merchant 15-30% per order, and still cannot tell you whether the kitchen has the thing you want. ShelfSignal is the opposite shape:

  • Merchant-owned listing. The store submits its own stuff, its own prices, its own stock. The listing belongs to the merchant, not the platform.
  • Built for agents, not ads. One MCP server any agent can query: find stores, find items, check stock, validate the listing. No sponsored placement, ever.
  • Stock is a scored signal, not a claim. Every item carries a last-confirmed date. The likelihood engine turns that evidence into a 0-100 score with printed reasons, so agents stop bluffing "they have it" and start saying "confirmed today, likely in stock."
  • Validation receipts. Every listing carries checks an agent can verify: complete profile, real prices, fresh inventory, declared fulfillment. Tier: VERIFIED, LISTED, STALE, or INCOMPLETE.
  • Flat money. $100 Starter Store, one time, listed and validated. No per-order commission. See docs/PRICING.md. Merchants can join by email: docs/EMAIL-INTAKE.md.

Quick start

npm install

npm run build npm test

node dist/cli.js coverage node dist/cli.js search "birria" --city "San Francisco" node dist/cli.js stock sf-mission-taqueria-demo "Birria tacos" node dist/cli.js nearby 37.7599 -122.4148 --radius 5 node dist/cli.js ping sf-sunset-bakery-demo "Cardamom knot" in node dist/cli.js validate sf-mission-taqueria-demo node dist/cli.js doctor node dist/cli.js mcp # run the MCP server (stdio) node dist/cli.js serve # run the hosted registry API (http://0.0.0.0:8787)

Hosted registry API

A read-only HTTP API over the same registry, for agents and clients that do not speak MCP:

curl localhost:8787/v1/stores?city=San%20Francisco

curl localhost:8787/v1/stores/sf-mission-taqueria-demo curl "localhost:8787/v1/search?q=birria"

Only listings in the live state are served: listings still in the intake queue are excluded from list and search, and their detail route returns 404. Full reference: docs/API.md.

MCP tools

ToolWhat it does
search_storesFind stores by text, city, category, or type (with open-now signal)
find_nearbyStores near a lat/lng point, nearest first, with distance and open-now
search_itemsFind a food or product across stores, every hit carrying its stock verdict
get_storeFull listing: hours, address, fulfillment, items, stock
check_stockStock-likelihood verdict (score, band, reasons) for one item
validate_storeValidation receipt and tier for one listing
submit_storeValidate a merchant intake and preview its listing + receipt
list_coverageCities, categories, and store count in the index

For merchants

You run a store in the city. For $100 you get listed where the agents look:

  1. Fill the intake (10 minutes): who you are, where you are, your hours, and the stuff you sell with real prices. Template: examples/submission.example.json, field guide: docs/INTAKE.md.
  2. We validate it and your listing goes live with its first receipt.
  3. Update stock whenever it changes with one command or one message. Fresh listings rank as VERIFIED; stale ones decay honestly instead of lying to customers.

No commission. No tablet on your counter. No competing with your own listing.

How it works

  • The registry is the source of truth: registry/stores.json (v0.1, git-backed, every change reviewable).
  • The likelihood engine is deterministic: merchant-reported status, confirmation freshness, staple vs specialty. No model guesses.
  • The management layer is freshness: listings decay, validation re-runs on every read, and merchants see exactly what an agent sees. Roadmap in docs/MANAGEMENT.md.
  • Full design: docs/SPEC.md. Why this beats the delivery model: docs/VS-DOORDASH.md.

Bundled stores are sample data and are flagged demo: true in every response. Real merchants are never marked demo, and demo stores are never presented as real.

License

MIT

ถาม PopNx