Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Browse, search and fuzzy-match NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"nace": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add nace -- npx -y nace-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"nace": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"nace": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"nace-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub DeJo90 ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An MCP server exposing NACE Rev. 2.1 economic activity classification codes for AI agents.
NACE (Nomenclature of Economic Activities) is the European standard for classifying economic activities. This server loads all 1,047 codes into memory at startup and provides four tools for browsing, looking up, searching, and fuzzy-matching codes — without ever dumping the full dataset to the agent.
Add to your Claude (or any MCP-compatible client) config:
{
"mcpServers": { "nace-mcp": { "command": "npx", "args": ["nace-mcp"] } } }
nace_get(code)Returns full details for a single NACE code.
Input: code — e.g. "A", "01", "25.1", "25.11"
Example output:
{
"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }
nace_browse(parent_code?)Returns the direct children of a code (compact: code + label only). Omit parent_code to list all 22 top-level sections. Max 50 results.
Input: parent_code (optional) — e.g. "C", "25", "25.1"
Example — `nace_browse()` (no argument):
[
{ "code": "A", "label": "Agriculture, forestry and fishing" }, { "code": "B", "label": "Mining and quarrying" }, { "code": "C", "label": "Manufacturing" }, ... ]
Example — `nace_browse("J")`:
[
{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, ... ]
nace_search(query)Case-insensitive substring search across all activity labels. Returns up to 10 matches.
Input: query — e.g. "software", "fishing", "consulting"
Example — `nace_search("software")`:
[
{ "code": "58.1", "label": "Publishing of books, newspapers and other publishing activities, except software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.19", "label": "Other publishing activities, except software publishing", "level": "class" }, { "code": "58.2", "label": "Software publishing", "level": "group" }, { "code": "58.29", "label": "Other software publishing", "level": "class" } ]
nace_suggest(activity_description)Fuzzy-matches a free-text description to NACE codes. Tokenizes the input, scores by matched terms, and returns the top 5 candidates with a brief explanation. Designed for AI agents doing classification.
Input: activity_description — free-text description of the economic activity
Example — `nace_suggest("computer programming software development consultancy")`:
[
{ "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities", "level": "division", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\", \"consultancy\"" }, { "code": "62.1", "label": "Computer programming activities", "level": "group", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, { "code": "62.10", "label": "Computer programming activities", "level": "class", "reason": "Matched: \"computer\", \"programming\"" }, ... ]
Tip: For non-English descriptions (e.g. German "KFZ Mechaniker"), rephrase in English before calling
nace_suggest.
These examples show how an AI agent uses the tools in practice.
The agent calls nace_suggest with an English description:
nace_suggest("motor vehicle repair maintenance workshop")
[
{ "code": "95", "label": "Repair and maintenance of computers, personal and household goods, and motor vehicles and motorcycles", "level": "division", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.3", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles and motorcycles", "level": "group", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" }, { "code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "reason": "Matched: \"motor\", \"vehicle\", \"repair\", \"maintenance\"" } ]
The agent then drills into the best match with nace_get("95.31") to confirm the parent chain:
{
"code": "95.31", "label": "Repair and maintenance of motor vehicles", "level": "class", "parent": "95.3" }
Result: 95.31 is the correct class-level code for a car repair shop.
nace_suggest("bakery bread pastry production")
[
{ "code": "10.71", "label": "Manufacture of bread; manufacture of fresh pastry goods and cakes", "level": "class", "reason": "Matched: \"bread\", \"pastry\"" } ]
Result: 10.71 — first candidate is an exact match, no further navigation needed.
The agent browses the hierarchy top-down:
nace_browse("J")
[
{ "code": "58", "label": "Publishing activities" }, { "code": "59", "label": "Motion picture, video and television programme production, sound recording and music publishing activities" }, { "code": "60", "label": "Programming, broadcasting, news agency and other content distribution activities" }, { "code": "61", "label": "Telecommunications" }, { "code": "62", "label": "Computer programming, consultancy and related activities" }, { "code": "63", "label": "Information service activities" } ]
Then zooms into division 62:
nace_browse("62")
[
{ "code": "62.1", "label": "Computer programming activities" }, { "code": "62.2", "label": "Computer consultancy and computer facilities management activities" }, { "code": "62.3", "label": "Computer facilities management activities" }, { "code": "62.9", "label": "Other information technology and computer service activities" } ]
npm install
npm run build # compile TypeScript → dist/ node dist/index.js # run the server (listens on stdio)
To inspect with the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js