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

OpenWorkProof

โดย dengyierรุ่น 1.6.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.dengyier/OpenWorkProof

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Verifiable agent evidence; opt-in Codex guard and reference SOC alert review.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "openworkproof": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openworkproof"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add openworkproof -- uvx openworkproof

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "openworkproof": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openworkproof"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "openworkproof": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "openworkproof"
      ]
    }
  }
}

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

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub dengyier 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 32364 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 90% ของอีก 32364 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32364 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

OpenWorkProof 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 (1.6.1) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AlphaGrowth

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

AlphaGrowth

โดย alphagrowth.io

Free crypto data for AI agents: TVL, fees, funding, investors, yields, token unlocks, DAO treasuries

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

OpenWorkProof

English · 简体中文

Check what an AI agent was allowed to do, what it recorded, and whether its evidence holds up.

OpenWorkProof (OWP) is an open-source toolkit for developers and teams using AI agents. Use it to review signed work records, check exported evidence, or run a bounded Codex preview-editing task. Security engineers can also try a reference workflow for reviewing Slips alerts.

You keep the final decision to accept or reject the result. Connecting OWP to an agent gives it tools; protection of a Codex task requires a separate Guard setup.

Get started · Codex Guard · Docs · Community

Current release: 1.6.1 · PyPI · Release notes · MCP Registry

What can you do with it?

Your taskWhat OWP helps you doStart here
Review an agent's work recordsCheck signed task scope, recorded actions and evidence; export a bundle another reviewer can inspect. Your integration must supply the records.MCP tools, offline verification
Let Codex edit a preview copyExplicitly allow supported text edits inside one preview directory and reject out-of-scope requests in the guarded launch path.Guard setup — experimental
Review Slips alert dataGroup supplied JSONL alerts into review cases, inspect simulated decisions and export a signed evidence bundle.SOC walkthrough — reference implementation
Add evidence review to a delivery workflowIntegrate verification into a GitHub Action or your own agent workflow, then keep human acceptance as a separate step.GitHub Action example, integration details

OWP does not automatically watch every agent or tool on your computer. Fleet permissions, WorkBuddy integration and live SOC remediation are not part of the verified release paths above.

Get started with MCP

You need Python 3.10+, uv, and an MCP-capable client. Add this local stdio server to the client's MCP configuration:

{

"mcpServers": { "openworkproof": { "command": "uvx", "args": ["openworkproof==1.6.1"] } } }

This is the common mcpServers configuration shape. Some clients use a different file or top-level key; see the client-specific setup. uvx downloads the package and dependencies when needed. OWP does not require an OWP cloud account or API key.

After the client connects, it should discover 32 tools. Try this first with the included synthetic data:

Use owp_soc_sample_alerts to get the OpenWorkProof sample. Pass its alerts_jsonl to owp_soc_analyze_slips, then pass the returned bundle to owp_soc_verify_bundle. Explain the cases and simulated actions. Do not operate a real host. If independently obtained trusted keys and checkpoints are missing, keep the verification result UNKNOWN and explain what is missing.

You should receive a case summary and evidence bundle. `UNKNOWN` is expected without independent trust information; it does not mean installation failed. This sample uses a deterministic investigation stub and simulated actions. It does not test detection accuracy or remediate a host.

To use your own alerts, follow the SOC guide. Alert content is returned to your MCP client and can enter its model conversation, so use data you are authorized to share with that client.

Optional: install the SOC Review Skill

The Skill gives your agent a repeatable procedure for using those tools. With Node.js/npm available:

npx skills add dengyier/OpenWorkProof --skill openworkproof-soc-review

Choose your agent and install scope in the installer. Read the instructions first, or use the release ZIP.

The Skill does not configure MCP or enable Guard. Configure the MCP server above separately. Your client's usual model charges still apply.

Try Codex preview protection

Experimental, separately enabled. Guard is for supported local text-editing tasks in a designated preview directory. Use a new test project or a copy you own first.

Read the English first-run guide before enabling. It includes a complete test project, scope review, expected checks and uninstall steps. The approval prompts are currently in Chinese, while the default output is JSON. Review the scope yourself and enter yes only when you understand it; do not use a trust shortcut to skip that review.

enable runs a live probe and run uses your existing Codex login and model allowance. Continue only after doctor confirms the required setup, current review and live probe. Ordinary Codex launches are not automatically protected.

The recorded live-host baseline covers macOS, Python 3.12 and Codex CLI 0.147.0, from the Guard implementation introduced in 1.5.0. Check compatibility and rerun the probe in your own environment. Builds, deployment, online search, personal MCP/plugins and whole-computer isolation are outside this launch path. See scope and limitations.

Install the CLI package, then run these commands from your target Git project after creating a preview directory and a text file such as preview/index.html:

uv tool install --python 3.12 'openworkproof==1.6.1'

owp-guard install --project "$(pwd -P)" --allow-dir preview owp-guard enable --project "$(pwd -P)" owp-guard doctor --project "$(pwd -P)" owp-guard run --project "$(pwd -P)" --prompt "Update the heading in preview/index.html. Keep the change in preview; do not publish."

Check an evidence bundle from the command line

Already have an OWP bundle? Install the package as above, then use the command matching its format:

# Core Surface Bundle

owp surface-verify /path/to/surface-bundle

Core Acceptance Bundle

owp acceptance-bundle-verify /path/to/acceptance-bundle

SOC reference output; missing external trust intentionally returns UNKNOWN/nonzero

owp-aisoc verify /path/to/soc-review

These formats and their trust requirements differ. Follow the Core verification guide or SOC trust guide. Obtain expected public keys and checkpoints through a separate trusted route; copying them from an untrusted bundle does not establish who you are trusting.

What a result means

  • Verification checks evidence under the stated scope and trust inputs. It does not establish that a business outcome is correct. Core VERIFIED and binding BOUND do not mean customer acceptance or payment.
  • Human acceptance is separate. The intended reviewer keeps the decision to accept or reject a delivery. See the acceptance workflow.
  • SOC results are reference results. Investigation is a deterministic stub; actions and acceptance statuses are simulated. There is no live SOC deployment, production detection benchmark, OS isolation or HSM in this integration.
  • Signing tools can handle sensitive keys. Generic key-generation/signing tools can return or accept private-key material. Keep production signing keys out of model conversations and use an externally controlled signing workflow.

OWP is open source. The current package and Skill are free to use under their licenses; your model provider and infrastructure may charge separately. Public listings, automated scores and engineering tests are not customer adoption or a security certification.

Documentation

NeedDocumentation
Connect MCP and understand the 32 toolsMCP setup and tool reference
Review Slips alerts and install the SkillSOC walkthrough
Set up a guarded Codex taskEnglish guide · 中文指南
Build an integration with signed task scope and human authorityHuman Agency protocol · runnable example
Understand protocol mechanics and historical validationEnglish reference · 中文参考 · status
Report a reproducible problem or contributeContributing · Issues

Community and contributing

The card is a live directory badge; follow it for the scanned version and scope. Find OWP on MCPRush, Glama, and AgentSkills.in.

The community record preserves directory contributions, external research, integration experiments and technical writing, with their original links and checked dates. These records have different scopes and do not imply endorsement or production adoption.

Contribute a reproducible bug report, an integration, or a documentation improvement. Please report security issues privately through GitHub Security Advisories.

License

OWP Core: Apache-2.0. Tim / alphatin123's contributed aisoc component: MIT. The combined package metadata uses `Apache-2.0 AND M

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx