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

katra

โดย craigjmidwinterรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.craigjmidwinter/katra

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

A committed markdown dev log and task graph that agents read and write over MCP.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

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": {
    "katra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/craigjmidwinter/katra-mcp:0.1.0"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add katra -- docker run -i --rm ghcr.io/craigjmidwinter/katra-mcp:0.1.0

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "katra": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/craigjmidwinter/katra-mcp:0.1.0"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "katra": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/craigjmidwinter/katra-mcp:0.1.0"
      ]
    }
  }
}

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 craigjmidwinter 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 เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2181 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 30% ของอีก 2181 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2181 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

katra 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 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 6 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

katra

A committed, rich-component dev log you write as you build — for a developer working solo or alongside a coding agent — and the memory that makes spec-driven agentic development work. Markdown entries with embedded interactive components, stamped automatically with the commit and diffstat they describe, served as a live, auto-reloading page.

It exists to make one workflow reliable: *chronicle the work as it happens — the why, the dead ends, the screenshots and animations — and never lose a draft to a "promote" step that gets skipped.*

The same store is what keeps an agent effective across sessions: designs land as committed specs, tasks point at them, and a session starting cold reads the spec instead of re-deriving intent from a conversation that no longer exists. That loop is the agent workflow below.

katra init --install-hook        # store + portable Git auto-stamp

katra new "Reworked the swing" # start a draft (a markdown file) katra capture shot.png # drop a screenshot into it katra compare before.png after.png katra serve # live page on the LAN, reloads as you write git commit -m "…" # the draft is stamped with this commit

The one idea

A draft is an entry with no commit hash. That is the entire state machine.

It appears in the *In Progress* panel the moment you create it. There is no scratch file, no separate document, no "publish" toggle. Stamping it — adding the hash and the diffstat — is what drops it into the log.

Everything else follows from that. Nothing can get stranded in a buffer you forgot to promote, because there is no buffer. The log ends up in the order you actually worked, including the parts that did not pan out, which is the half a squashed history always loses.

The viewer

katra serve renders the store as a live page — no build step, no static site to regenerate while you write. The spine down the middle is the log in the order it happened: future epics, the entry in flight right now, then the past. The right rail surfaces what a flat file list buries — decisions that are still load-bearing, and which tags a stretch of work threads through.

More screenshots

An entry, open — this one shipped mid-draft with a before/after slider comparing two icon-mark directions, dragged in with katra compare:

The board, grouped by status — specced is its own column between todo and doing, for the tasks that have a committed design and nobody building them yet:

The hub, one page across every registered project on the machine — this is the maintainer's own, 14 projects and 25 things in flight at once, none of them re-typed anywhere:

The problem

You finish a hard week. The commits say fix streaming, wip, actually fix streaming. Six months later you need to know *why* the spawn budget is nearest-first, and the answer is not in the diff — it was in your head, and in a screenshot you no longer have.

The usual answers are all bad in the same way: they are a second job.

  • A CHANGELOG.md records what shipped, not what you learned, and it is written at release time from the diff you are trying to explain.
  • A wiki or a Notion page is not in the repo, so it drifts from the code immediately and is not there when someone clones.
  • A blog post is written afterwards, from memory — which is exactly when the detail you needed is gone.
  • Conventional commits give you a machine-readable *what* and no room for a *why*, a picture, or an alternative you rejected.

The common failure is that all of them are a step *after* the work, and any step after the work gets skipped when the work runs long — precisely when the log would have been worth most.

katra's bet is that the log has to be a side effect of working rather than a task that follows it. So the draft is created when you start, it accumulates screenshots and reasoning while you go, and the commit you were going to make anyway is what publishes it.

The agent workflow

This is what katra is built around, and the reason its shape is odd compared to a static-site generator: it exists to keep two things from being lost between agent sessions — the design an agent is meant to build from, and the record of how the build actually went.

An agent that logs at the end writes a summary of a diff — the one thing the diff already tells you. What is lost is everything before the final state: the approach that failed, the measurement that changed the plan, the picture of the bug. So katra pushes the log *into* the work. The common contract is the CLI sequence in The Katra workflow: declare the epic/task, attach and read a committed spec when one is warranted, open the draft before implementation, record decisions and evidence as you go, then stamp and close. It works from Codex, Claude Code, MCP, or a plain shell.

katra init --install-hook

That creates the Katra and installs the harness-neutral Git post-commit auto-stamp. Claude Code users can additionally run katra setup, which installs its skill and seven session hooks. With that optional adapter:

  1. `SessionStart` reports the active draft, unresolved memory, or in-flight changes that need reconciling.
  2. `PostToolUse` records every file the agent edits.
  3. `Stop` blocks the turn from ending if authored code changed and nothing declared what it was for.
  4. `PreToolUse` blocks a git commit whose staged code has no reconciliation receipt.
  5. Your commit fires the post-commit hook, which stamps the draft.

The gate is the part people react to, so it is worth being precise about when it fires. It blocks only when the turn authored code that is still present in the working tree, outside the katra directory, and nothing declared its purpose. A conversational turn never blocks. An edit-then-revert nets to nothing and never blocks. Someone else's pre-existing dirt is not your work and never blocks. A blocked turn never blocks twice for the same unchanged work.

To satisfy it — is a slug from katra task list (or create one with katra task new):

katra reconcile --advance <task>   # this moves a task forward

katra reconcile --close # this finishes one katra reconcile --no-task --reason "…" katra reconcile status # what does the gate want right now?

If you are trying katra out, use `katra setup --no-gate`. You get the nudges and the auto-stamp without anything blocking a commit, and you can turn the gate on later by re-running katra setup. A blocking hook in every repository is a real change to how committing feels, and it should be a choice made on purpose.

There is also an MCP server (katra-mcp) for clients that would rather call a tool than shell out. Its fifteen tools cover entries plus tasks, task specs, epics, decisions, and articles. Full detail: The Katra workflow and Agents.

When the first release ships, the official MCP Registry will be able to discover the same stdio server through a narrow OCI package. That image contains only katra-mcp and git; it exists because the registry needs an installable package, not because a container is a better way to use Katra. A registry client still has to expose the repository working tree to it. For direct use, install the native binaries above.

Spec-driven, not spec-derived

Current-source feature: the installed v0.1.0 CLI does not yet have

task spec, task new --spec, or the specced list-filter help value.

Build current source with make all for this phase until the next release;

the release checklist now asserts all three against the packaged binary.

A task can carry spec: — a node slug in the katra (a decision, an article, an entry) or a path relative to the repository root, resolved the same way as a [[wikilink]]. katra task spec attaches it, and moves the task from todo (or empty) to a new status, specced: *a design exists, committed, and nobody has started building it.*

katra task new "Cache swap"                           # todo, slug: cache-swap

katra decide "Cache invalidation: TTL, not events" # write the design katra task spec cache-swap cache-invalidation-ttl-not-events # by node slug katra task start cache-swap # -> doing, implement from it

The benefit is implementation efficiency and it compounds across sessions: an agent starting cold — new context window, different day — reads the spec instead of re-deriving intent from a conversation that no longer exists. katra task list --status specced is the worklist. Nothing requires a spec; todo → doing is still legal, and most tasks don't warrant one. specced is just a place to stand between "we should do this" and "someone is doing it," for the tasks where a design is worth writing down first — and the entries you write while implementing become the other half of the record: what the spec proposed against what actually happened, dead ends included.

Optional Claude Code memory ingest

Claude Code keeps native per-project memory. katra can ingest it into a private ledger, so the log gets the play-by-play without anyone re-typing it. Only metadata.type: project memories are admitted by default — not user (who you are), not feedback (how you like to be worked with), because neither belongs in a committed log. Anything matching a secret detector, or a term you list in sensitiveTerms, is quarantined rather than offered.

The ledger itself lives at katra/.state/memory-ledger.json and is deliberately local and gitignored — raw agent memory is unreviewed text about you and your machine, and it should never reach a shared branch by default; only the prose you choose to write from it does. So "review" means the katra memory scan | status | resolve | ignore queue *on the machine that produced it*: a teammate cloning the repo gets your entries, not your ledger.

Alternatives

Read this before adopting. Several tools do part of this, and some of them are a better fit than this one.

ToolUse it instead when

| Keep a Changelog + [release-please](https://gi

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx