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

Fable

โดย codeChapรุ่น 0.1.0i★ –i–
ชื่อใน registryio.github.codeChap/fable

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Anthropic Claude Fable 5 MCP server — top-tier planning and code critique for handoff

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: –
  • ช่องทาง (transport):
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub codeChap 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 32380 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 17% ของอีก 32380 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32380 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Fable 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 (0.1.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet MCP

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Dechonet MCP

โดย node-man

30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-server-fable

An MCP (Model Context Protocol) server for Anthropic Claude Fable 5.1 — Anthropic's most capable, most expensive model ($10 / $50 per 1M input / output tokens, ~2× Opus). Built in Rust, it exposes Fable as specialized MCP tools (plan, critique, ask) so any MCP client can use them.

Fable is not a day-to-day chat model here. This server is built for the one thing that justifies the price: using Fable to plan and critique, then handing the result to a cheaper model (Sonnet / Haiku / Opus) to execute. It works in Claude Code, Claude Desktop, Cursor, custom agents, and any other environment that supports MCP servers over stdio.

Communicates via stdio using JSON-RPC 2.0. Structurally it mirrors mcp-server-claude-chat, but is deliberately adapted to Fable's API surface and purpose-built for the plan-then-execute pattern.

Why mcp-server-fable (vs. Claude Code's built-in advisor)?

Claude Code has a powerful native advisor feature (/advisor fable or the advisor tool). It lets a fast executor model (typically Sonnet or Haiku) dynamically ask Fable for guidance on hard decisions inside a single session.

This MCP server takes a complementary approach that is useful in more situations:

  • Explicit tools with handoff-optimized prompts — plan and critique use fixed, carefully written system prompts designed so the output can be passed *verbatim* to a cheaper model. Plans are numbered, unambiguous, include exact paths/signatures, edge cases, acceptance criteria, and out-of-scope notes. Critiques are deliberately coverage-first (report everything; filter downstream).
  • Works everywhere MCP works — Not limited to Claude Code. Use it in Claude Desktop, Cursor, Windsurf, custom agent frameworks, VS Code MCP extensions, scripts, or any future tool that supports the Model Context Protocol.
  • You control the orchestration — Call Fable for planning or review exactly when *you* (or your multi-agent system) decide, instead of relying on the model to escalate.
  • Clean composability — Treat Fable as a reusable specialist service alongside your other MCP servers. Perfect for modern "expensive model for judgment, cheap model for execution" workflows.
  • Correct Fable-specific behavior — Proper effort levels, refusal handling (no silent fallback), long timeouts, and accurate per-call cost reporting at Fable rates.

Many teams are converging on the same pattern the community discovered: use Fable narrowly for architecture, planning, and review, then execute with cheaper models. This server gives you first-class, portable tools for the "Fable parts" of that pattern.

See the "Technical details" section below for the specific Fable API differences that also required a dedicated implementation.

Subscription vs. API credits

This server uses the Anthropic API with an API key (API credits) — the only supported, terms-compliant way to drive Claude from a third-party tool. A Claude Pro/Max subscription is not usable here. Point base_url at an Anthropic-compatible gateway if you run one.

Technical details: Fable API differences

Fable's Messages API differs from the Opus-era shape (this is why a dedicated server was needed rather than reusing a general Claude chat wrapper):

  • No sampling parameters — temperature / top_p / top_k are rejected with a 400. There is no temperature tool argument.
  • Adaptive thinking only — reasoning is always on; depth is controlled by `effort` (low / medium / high / xhigh / max), not a token budget. The raw chain of thought is never returned; ask can request a readable *summary* via show_reasoning.
  • Refusals stop, cleanly — this is a *dedicated Fable server*. Fable's safety classifiers (cyber / bio / model-distillation) can decline a request; that comes back as a successful response with stop_reason: "refusal", surfaced with its category and explanation rather than as an answer. It is never silently retried on a different model.
  • 30-day data retention required — Fable is not available to zero-data-retention orgs; such orgs get a 400 on every request.

Every response also prints an estimated USD cost (at Fable's sticker rates), since cost-consciousness is the whole point.

Tools

ToolDescription
planFlagship. Turn a goal (+ optional context) into an executor-ready implementation plan: numbered steps, exact paths/signatures, edge cases, acceptance criteria, out-of-scope notes — written to be handed to a cheaper model and executed verbatim.
critiqueCoverage-first review of code, a diff, or a design. Reports every finding with severity + confidence for downstream filtering. Optional focus.
askRaw one-shot query to Fable. Multi-turn history, system prompt, effort, optional reasoning summary.
plan
NameTypeRequiredDescription
goalstringyesWhat to build or fix
contextstringnoRelevant code, file tree, constraints, error output, prior attempts
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default high)
max_tokensintegernoMax tokens to generate (server default otherwise)
critique
NameTypeRequiredDescription
contentstringyesCode, diff, or design to review
focusstringnoArea to weight, e.g. security, concurrency
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default high)
max_tokensintegernoMax tokens to generate
ask
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe user message
system_promptstringnoSystem prompt
messagesstringnoHistory as a JSON array of {role, content} (roles user/assistant only)
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default medium)
max_tokensintegernoMax tokens to generate
show_reasoningbooleannoReturn a summary of Fable's reasoning in a [thinking] block

Prerequisites

  • Rust (edition 2024)
  • An Anthropic API key from console.anthropic.com, on an org with ≥30-day data retention

The server expects a config file at ~/.config/mcp-server-fable/config.toml containing at minimum your api_key. See config.toml.example.

api_key = "sk-ant-..."

Optional overrides:

base_url = "https://api.anthropic.com/v1"

default_model = "claude-fable-5-1"

default_max_tokens = 8192

default_effort = "high" # low | medium | high | xhigh | max

The server fails fast at startup if the config is missing, api_key is empty, or default_effort (if set) is invalid.

Build

cargo build --release   # produces target/release/fable

cargo build # debug build cargo run # run in dev mode RUST_LOG=debug cargo run cargo test # unit tests (response formatting, cost, refusal, effort, message building)

Installation & MCP Configuration

1. Build the server
cargo build --release

The binary will be at: target/release/fable

Use the full absolute path to target/release/fable in all configuration below.

2. AI-assisted installation (recommended modern method)

Copy the block below and paste it directly to your AI coding assistant (Claude Code, Cursor, Grok, etc.). The AI will handle cloning (if needed), building, path resolution, and registration for you.

Add the mcp-server-fable MCP server for me.

Repository: https://github.com/ /mcp-server-fable (update this URL if you have a fork)

Steps to perform:

  1. If the repo isn't cloned locally yet, clone it and cd into it.
  2. Build the release binary: cargo build --release
  3. Determine the absolute path to the built binary (target/release/fable).
  4. Set up the config directory and file: mkdir -p ~/.config/mcp-server-fable cp config.toml.example ~/.config/mcp-server-fable/config.toml Then edit the config and add your Anthropic API key (api_key = "sk-ant-...").
  1. Register it as an MCP server named "fable".

For Claude Code, run: claude mcp add fable -- /target/release/fable

For Claude Desktop or other MCP clients, add this under the "mcpServers" key (use the real absolute path): { "fable": { "command": " /target/release/fable" } }

After setup, test that the plan tool is available and working.

3. Manual configuration

Claude Desktop or any MCP client (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json or equivalent):

{

"mcpServers": { "fable": { "command": "/absolute/path/to/mcp-server-fable/target/release/fable" } } }

Claude Code (one-liner):

claude mcp add fable -- /absolute/path/to/mcp-server-fable/target/release/fable

Replace the path with your actual absolute path to the release binary.

Usage

Once it's registered, an MCP client calls the tools by name — the flagship is plan.

From an MCP client (e.g. Claude Code)

Ask the model to use it, handing over the goal plus whatever context the executor will need:

Use the fable plan tool. goal: "Add a --json flag to the CLI that prints results as JSON". context: "Rust clap app; output currently goes through println! in src/main.rs". effort: high

Claude Code issues a tools/call for plan; Fable returns a numbered, executor-ready plan — exact paths, signatures, edge cases, acceptance criteria — which you then hand to a cheaper model (Sonnet / Haiku) to implement verbatim.

Raw JSON-RPC over stdio

The same call without a client — a tools/call request the server reads on stdin:

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{

"name":"plan", "arguments":{ "goal":"Add a --json flag to the CLI that prints results as JSON", "context":"Rust clap app; output currently via println! in src/main.rs", "effort":"high" }}}

plan and critique return their content followed by a token + estimated-cost footer. Here is an actual response (from a tiny ask probe) showing that footer:

BINARY-OK

[stop_reason: end_turn] [tokens: 21 input + 9 output = 30 total] [cost: ≈ $0.0007 (fable rates)]

Because the server only ever calls Fable, that cost line is always at Fable's $10 / $50 per-1M rates — accurate by construction, not by convention.

Project Structure

src/

main.rs - entry point, config loading, stdio transport setup server.rs - MCP tool definitions (plan, critique, ask) + fixed prompts api.rs - Anthropic HTTP client, Effort enum, Messages types, refusal/cost formatter params.rs - tool parameter types with serde + JSON Schema derives config.rs - TOML config loading + effort validation

License

MIT

ถาม PopNx