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

Orcareplay

โดย Continuum-AI-Corpรุ่น 0.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Continuum-AI-Corp/orcareplay

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read, replay and fork recorded coding-agent runs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "orcareplay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add orcareplay -- npx -y orcareplay

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "orcareplay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "orcareplay": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "orcareplay"
      ]
    }
  }
}

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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Continuum-AI-Corp 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4923 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 53% ของอีก 4923 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4923 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Orcareplay 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 (0.5.0) เข้า registry 40 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

OrcaReplay

English · 简体中文 · 日本語 · 한국어 · Deutsch · Français · Español · العربية

Your agent broke something at 2am. Replay it at 9am — exactly, offline, as many times as you like.

Record any coding agent. Reproduce the run byte-for-byte with no model called. Fork it from any step onto a different model and see who gets it right.

Built by the team behind [OrcaRouter](https://www.orcarouter.ai) — one API key and one endpoint for Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek, Qwen and the rest. It is what orca setup points at by default, and what makes orca compare a single command instead of four provider accounts.

Find us: OrcaRouter All model APIs

Github Repos: OrcaCode Review · OrcaRouter Lite

Connect: X · Discord · Hugging Face · Ollama

Real output from one session — a Claude Code run recorded, replayed against the recording, then forked at checkpoint 4 onto two models and graded by npx tsc --noEmit. Nothing here is mocked up.

Try it in three commands

One npm package named orcareplay, which puts one command named orca on your PATH. There is no separate tool called "orca", and nothing is installed into your agent.

npm i -g orcareplay             # the package is orcareplay; the command it installs is orca

orca record claude # your agent, unmodified, doing whatever it does orca replay last # the same run again — no network, no tokens, no charge orca replay last --from 4 --model claude-haiku-4-5 --ui

The third line is the one people stay for: same files, same conversation prefix, different model from step 4 onward. The model is the only variable, which is what makes the answer mean anything.

The three commands at the top need an agent installed, a key, a network and real tokens. If you have none of those yet, one command brings its own:

orca quickstart

It writes a small project with a genuine bug in it and a recording of an agent fixing that bug, then replays the recording against the project with no model called: two failing tests before, four passing after, three turns served from the trace and nothing spent. --full prints the whole timeline and the replay as it happened.

Read your agent's own system prompt

A proxy that sees the whole loop also sees the prompt the harness assembled before it sent anything. One command captures it, scrubs the machine out of it, and files it by model:

node capture/capture.mjs claude --model claude-opus-5

Interactive prompts and -p prompts are not the same prompt, and neither is the same across models. See capture/README.md for the measured differences, the pitfalls, and the sanitising rules.

Why this exists

Agent debugging today is archaeology. You scroll a terminal, you re-run and get a different failure, you add print statements to someone else's harness. The tools that exist are observability tools: they tell you a run cost $4.12 and used 61k tokens, which is not the question you have. The question you have is *why did it delete my migration file.*

OrcaReplay answers that by giving you the run back.

Observability toolsOrcaReplay
Tells you what a run cost✅✅
Tells you which tool call deleted the filesometimes✅
Runs the agent again and gets the same answer❌✅ from the recording, byte-for-byte
Lets you change the model and re-run from step 4❌✅
Needs you to modify your agentusually an SDK wrapper❌ two env vars
Works after you close the terminal❌✅ it is a file
Sees past the model API — shell exit codes, file writes❌✅ every turn
Records an agent with no API endpoint to redirect❌✅ opt-in --tls-intercept

The last two rows are the ones an SDK wrapper structurally cannot reach. Capture happens *below* the agent — at the process and socket boundary — so it does not matter whether the agent is yours, whether you can edit it, or whether it even holds an API key: a Codex CLI signed in with a ChatGPT subscription talks to its own backend over TLS, with a credential that only that backend accepts, so it cannot be pointed elsewhere and stay the same session — and orca can still record it. See when the harness will not be redirected.

How it works

Model APIs are stateless, so on every turn an agent resends the entire conversation — including the previous turn's tool results. A proxy in front of the model therefore sees the whole loop: each request, each streamed response, every tool call the model emitted, and every tool result the harness produced. That one property is what the tool is built on, and it is why OrcaReplay does not patch your agent — it stands up a local proxy, sets two environment variables, and gets out of the way.

What "egress blocked" means, exactly. On replay the proxy refuses to forward anything it cannot serve from the trace, so no model is called and no tokens are spent — that run prints egress=blocked. --loose lifts it deliberately: an unmatched request is then answered by the provider and recorded as a major divergence, and the same line reads egress=live-on-unmatched. A replay still *executes the recorded tool calls for real*, and a tool that opens its own socket — a shell command running curl, an MCP server fetching something — is outside the guarantee either way. By default it never reaches the proxy and goes to the network as usual. Under --tls-intercept it does reach the proxy, because that sets HTTPS_PROXY for the whole child: a host off the intercept list is tunnelled through untouched, though its hostname, port and byte counts still land in the trace, and a host on the list is refused there like any other unmatched call. Replay is not a sandbox; if you need one, run it inside one.

Three more layers catch what the protocol cannot see: an exit code, a real duration, which stream a byte came out of, a file written without telling anyone. A fifth exists for the agents that read no base-URL variable at all — see which agents. A sixth reads the agent's own account of its structure, for a harness that has one: which sub-agent ran, which handed off to which, whether a guardrail tripped, which graph node produced what and which of them called no model at all — none of which reaches the wire.

%%{init: {'theme':'neutral'}}%%

flowchart LR A[" your agent unmodified "]

subgraph orca["orca · six capture layers"] direction TB P[" proxy base-URL env var"] SH[" PATH shim exit code · timing · streams"] MC[" JSON-RPC tee MCP config rewrite"] FS[" shadow git index workspace per turn"] FH[" fetch hook for a hardcoded origin"] end

A --> P & SH & MC & FS & FH P -->|"forwarded, auth intact"| U[" the model API or OrcaRouter · any gateway "] orca ==> T[(" one trace .orca/runs/run_a1b2c3")]

They all land in the same timeline, ordered by when they actually happened rather than when orca got around to reading them.

Exact, fork and compare are one thing

They are not three subsystems. They are the same proxy with a cursor — the position in the recorded stream where it stops answering from disk and starts answering from the network.

%%{init: {'theme':'neutral'}}%%

flowchart LR subgraph disk["from disk · byte-for-byte · network blocked"] direction LR T1["turn 1"] --> T2["turn 2"] --> T3["turn 3"] --> T4["turn 4"] end T4 ==> CUR{{" cursor "}} CUR ==> T5 subgraph net["from the network · any model you name"] direction LR T5["turn 5"] --> T6["turn 6"] --> T7["…"] end

commandwhere the cursor sitswhat you get
orca replay lastat the endthe whole run again, network blocked — no tokens, no charge, no variance
orca replay last --from 4 --model Xat checkpoint 4turns up to 4 identical, then a different model takes over
orca compare last --from 4 --models a,bat checkpoint 4, several timesone table, one variable — the model

A checkpoint is not recorded; it is *derived* — any point where the conversation prefix is complete and the workspace was snapshotted. Every fork therefore starts from a state that provably existed.

What a bug hunt actually looks like

Your agent was supposed to fix a failing auth test. It exited 0 and the test still fails. Start with what it actually did:

$ orca show last

run_6473f858b59e generic-openai@0.1.0 14 events exit 0

SEQ KIND WHAT DETAIL 0 RUN run started generic-openai 1 SNAP tree 919d32ba037537b43814c83779963b2cc3023db7 0 changed 2 MODEL claude-opus-5 1 messages 3 MODEL claude-opus-5 stop: tool_use · 100 in · 20 out 4 TOOL edit_file {"path":"auth.ts",…} 5 SNAP tree c6af62b75c0c8b8938bd6087328b5148f3dcd534 1 changed 6 FILE auth.ts modified +1 −3 7 TOOL edit_file ok 8 MODEL claude-opus-5 3 messages 9 MODEL claude-opus-5 stop: end_turn · 101 in · 5 out 10 SNAP tree c6af62b75c0c8b8938bd6087328b5148f3dcd534 0 changed 11 SHELL ["sh","-c","node --check nonexistent-file.ts"] /tmp/hunt 12 SHELL shell result exit 1 · 43ms 13 RUN run ended exit 0

info usage input=201 output=25 cost=$0.004890

Three facts the model's own transcript could not have told you, and the run's exit code hid: the file really changed (seq 6, +1 −3), the check the agent ran failed (seq 12, exit 1), and it finished anyway. The run exited 0 because the *agent* exited 0.

That last fact is the one worth a command of its own. orca show gives you the order things happened in; orca graph gives you what produced what:

$ orca graph last

FROM TO KIND WHY 3 model.response 4 tool.call recorded tool_use block in the response 4 tool.call 6 fs.change inferred changed path appears in tool input, same or previous turn 4 tool.call 7 tool.result recorded tool result answers its call 7 tool.resu

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx