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

Celmis

โดย Celmis-labsรุ่น 0.1.30i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.constantinemakoid/celmis

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Self-hosted code intelligence: cross-repo Q&A, dependency audits and PR review, over MCP

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "celmis": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add celmis -- docker run -i --rm ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "celmis": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "celmis": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/celmis-labs/celmis-api:v0.1.30"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (constantinemakoid) ไม่ใช่เจ้าของ repo (Celmis-labs) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … 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 32435 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 43% ของอีก 32435 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 34% ของอีก 32435 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Celmis ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 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 (0.1.30) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

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

Apify MCP Server

โดย apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Celmis

Understand, review, secure and fix your code, in one self-hosted place. One machine. Your model, your network. The code never leaves the company.

Website · Documentation · Quick start · What's new · Results

Celmis puts everything an engineering team needs to work with its code in one place. It indexes all of your repositories once, into a symbol graph built without a model, and every tool reads that same index:

  • understand code nobody documented: questions across repositories answered with file:line citations, in the app or from a coding agent (Claude Code, Cursor, Codex) over MCP, plus the team's own skills and checklists for the task at hand;
  • review pull requests with what the change touches beyond its own repository;
  • secure the dependencies: CVE audit, a CycloneDX SBOM and an evidence pack a third party can verify;
  • fix what an alert or a finding points at: an embedded Claude Code session on *your* subscription edits the code and the runner opens a pull request (220 seconds on one measured finding). A person reviews and merges; Celmis never merges or deploys.

It is built for the team that ships the code and answers for it in production. Instead of a separate tool for each of those jobs, each with its own access rules and its own copy of your code, one installation holds them all. The aim is a small team that can run several products and the integrations between them.

What "beyond its own repository" means today. Before a merge, the review checks the other repositories for values the change removes that they still hardcode, for deploy files that point at the changed repository, and for code that calls a changed function by the same name, quoting both sides. These are checks, not a call graph between repositories; that graph is not built yet.

What it does

Ask the codeQuestions across several repositories, answered with file:line citations on both sides of a call. Ask the code
Codebase and MCP51 tools over MCP, a compact /mcp/dev profile for editors, a Claude Code plugin, and versioned knowledge packs of the skills your team already explains out loud. MCP · Packs
Pull-request reviewAgents read the diff and, where the graph exists, who else calls what changed, across repositories. Talk to it with @celmis, teach it with remember, and it stays quiet when there is nothing to say. Review
EvidenceDependency audit, CycloneDX SBOM and an evidence pack whose manifest a third party recomputes. SBOM and evidence
Fix from hereAn alert or a dependency finding becomes an embedded session, then a branch, then a pull request. A human reviews and merges; Celmis never merges. Fix from here · Alerts
Access you can defendRepositories are closed by default, MCP tokens are issued per person, every call is audited, secrets are withheld at the source, and a repository can be shared with another workspace for a fixed time. Who can see what · Sharing

Install

git clone https://github.com/Celmis-labs/Celmis.git celmis && cd celmis

./scripts/init-env.sh # writes .env and fills every secret docker compose --env-file .env up -d

Then open http://localhost and paste one model provider key under Settings → LLM Setup.

197 seconds from clone to six healthy services on a clean server. Postgres and Qdrant are bundled; about 4 GB of RAM. Details in Quick start. An installation without a licence admits up to five people; see Licensing.

What's new in v3

  • Review that earns its comments. Findings below your comment level never reach the pull request; a review with nothing to say approves. Comments are the problem, the reason and the fix, in the repository's language (3.1).
  • A reviewer you can talk to. @celmis commands and questions in the thread, remember rules, learning from what the team dismisses, incremental review of each push, Jira acceptance criteria checked in the summary (2.3).
  • Knowledge packs. Versioned skills, API examples and checklists per workspace, readable in the app and by coding assistants through brief and skills; celmis-pack publishes them (3.0).
  • Access closed by default. A repository nobody has a rule for is invisible; MCP tokens belong to a person; every call is audited (2.3.7). Stricter secret hiding in 3.0.2.
  • Sharing between workspaces. For research, for a fixed time, with hidden paths and a ceiling on readers (3.1).
  • A developer MCP profile and a Claude Code plugin sized for an editor (2.3.7).

Every release is in the changelog.

Logs, and where the line falls

Celmis does not watch your services; Grafana or whatever you already run does that. The application ingests no logs of its own and starts from the alert. The repository ships an optional observability overlay (Prometheus, Loki, Promtail, Grafana) that does collect them, platform-wide rather than Celmis-only:

docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.observability.yml up -d

Every port binds to 127.0.0.1 and is reached over an SSH tunnel, because Loki has no authentication. GRAFANA_ADMIN_PASSWORD is required.

What that buys you that a diff-only tool cannot

Ask a question that spans two repositories, and the answer quotes both, as in the screenshot at the top of this page. That is not a search result. The gateway and the payments service are separate repositories with no shared code, and the answer traces the call chain between them — then notices, unprompted, that the Kafka topic name is hardcoded in both and that changing one silently breaks the other.

A reviewer that reads only the diff structurally cannot say that. It never had the other repository open.


Nine things people do with it

You are a PM, a delivery lead or the client and want to know what state a group of projects is in, or how something actually worksAsk it. From any device, anywhere, without booking time from an engineer and without a meeting whose only output is a paragraph → Ask the code
A new engineer has a question a senior would have to answerEvery one of those pulls someone experienced out of flow, at the moment they are already covering. The codebase answers instead, with file:line citations → Ask the code
Two teams share an integration and neither can read the other's repositoryLoad it, grant the right to ask, and deny the paths that must stay private. They get answers; the credentials are refused at the source → Who can see what
A customer or an auditor asks for your SBOMOne button, CycloneDX, plus an evidence pack whose manifest they recompute themselves — against a hash you publish where the pack is not → Dependencies, SBOM and the evidence pack
A vulnerability lands in a dependency*Fix from here* hands an embedded session the repository, the package and the finding. It edits, the runner pushes a branch and opens a PR → Fix from here
A pull request needs reviewingAgents read the diff — and, where the graph is built, who else calls what is being changed, including from another repository → Pull-request review
Forty services need the same thing done to themWrite the sentence. Celmis shows which repositories it resolves to and waits for a second press, rather than finding them among forty and pressing a button forty times → Ask for work across repositories
An alert fires at 02:00 and you are not at a deskIt lands in Celmis and goes out to the workspace's chat channel, and *Fix from here* opens a session already holding the alert. The runner opens the pull request → Alerts, and fixing from a phone
Your own agent or editor needs to understand the codebasePoint it at /mcp/. Fifty-one tools over the same index, thirty-five of them read-only, under the same access rules — no second copy of your code anywhere → Connect Claude Code and other MCP clients

The first three are the ones a code-review tool does not do at all, and they are the reason this is a platform rather than a reviewer: index once, then read that index from whichever side of the work you are standing on.

Three numbers

197 secondsfrom git clone to six healthy services, measured on a clean server
$0.118per pull request reviewed, on the model this ships with
17th of 50on the Martian Code Review Bench offline set, under all three judges

That last one is deliberately unflattering, and it stays. It measures one of the surfaces below — pull-request review on isolated single-repository PRs — and that set has no sibling service for a symbol to have consumers in, so the thing this product is built around is not in the number at all. The table, the audit of every finding it scored false, and the command that reproduces both are in Results.

Table of contents

  • What it does
  • What's new in v3
  • What that buys you that a diff-only tool cannot
  • Nine things people do with it
  • Three numbers
  • Quick start
  • First user and admin
  • Connect a repository
  • Ask the code
  • Pull-request review
  • Dependencies, SBOM and the evidence pack
  • Fix from here
  • Alerts, and fixing from a phone
  • Ask for work across repositories
  • Who can see what
  • Languages and formats
  • Deterministic checks — no model, no false positives
  • Connect Claude Code and other MCP clients
  • Results
  • Audit of the false positives
  • Test repositories
  • Configuration
  • Operations
  • Local development
  • CLI reference
  • Architecture
  • Troubleshooting
  • Project layout
  • Provenance and rights

Quick start

What you need
Docker24+ with Compose v2Docker Desktop on macOS/Windows, the native engine on Linux
A model API keyone ofGoogle Gemini, Anthropic, OpenAI, OpenRouter, Groq or Mistral. A free Gemini key is enough to evaluate: https://aistudio.google.com/app/apikey
RAM~4 GB freeMeasured on a real indexing run: 1.1 GB peak across all five containers, 565 MB at rest

Postgres and Qdrant are **bundled

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx