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

AIFeed

โดย denyn1รุ่น 1.0.0-draft.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.denyn1/aifeed-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Verify signed AIFeed permissions, fetch token-budgeted markdown, and verify assets for AI agents.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "aifeed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aifeed-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add aifeed -- npx -y aifeed-mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "aifeed": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aifeed-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "aifeed": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aifeed-mcp-server"
      ]
    }
  }
}

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 denyn1 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 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 47% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32680 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

AIFeed 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 (1.0.0-draft.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod

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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

EmbeddedCI BenchPod

โดย embeddedci-com

Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

AIFeed

English · Bahasa Indonesia · 中文

Signed content permissions for the AI web.

Declare, sign, and revoke what AI agents may do with your content — and let agents prove it.

▶ Watch: How AIFeed stops web scraping waste

Website · Protocol flow · Benchmark · Complete guide · Paper (PDF)


1-Minute Quickstart

Publisher side — sign what agents may do with your content:

npx aifeed keygen --out .aifeed                         # Ed25519 key pair

npx aifeed site build ./public --domain example.com \ --key .aifeed/aifeed-private.pem --llms --inject # manifest + page markdown + index npx aifeed validate ./public --domain example.com # verify locally

Prefer zero config? npx aifeed init --domain example.com --dir ./site creates the keys, a signed manifest, and the DNS/host setup guide in one step.

Agent side — verify any domain in 3 lines:

npm install @aifeed/verify
const { verifyRemote } = require('@aifeed/verify');

const out = await verifyRemote('example.com'); // discovery → signature → DNS anchor console.log(out.result, out.anchor.status); // VERIFIED anchored

TypeScript: import { verifyRemote } from '@aifeed/verify';

Where to go next: Why AIFeed? · agent quickstart · publisher AI guide · Studio publisher app · npm: aifeed CLI · @aifeed/verify

Why AIFeed?

AI agents now drive a large and growing share of web traffic, but the signals that say what they may do are unsigned text files. Anyone can edit them, nothing binds them to a domain, and there is no way to revoke them. The asymmetry is measurable:

  • 1.9 billion crawls ignored robots.txt rules in a single half-year (one vendor).
  • A 70,900 : 1 crawl-to-referral ratio was measured for a major AI provider.
  • AI bots averaged 4.2 % of HTML requests in 2025, peaking at 6.4 %.

AIFeed replaces "please respect this file" with a cryptographically verifiable declaration, plus lean agent-ready content that cuts cost on both sides.

How it works

  1. Generate an Ed25519 key pair — the private key never leaves the origin.
  2. Publish a signed manifest at /.well-known/ai.json: per-use permissions (training, retrieval, quote, …), crawl limits, license, revision.
  3. Anchor the key in DNS (_aifeed TXT) so a manifest cannot be spoofed by another domain.
  4. Agents verify the chain — TLS → domain → signature (JCS + Ed25519) → DNS anchor — and re-check a multi-signature revocation registry on every use.
  5. Rotate keys safely — announce the successor with an old-key-signed directive (plus an advisory DNS pk2 cross-check), keep a bounded overlap, cut over, then revoke the old key permanently. Runbook: docs/rotation.md.
  6. Serve lean content under one of two profiles (below), with a signed delta index so unchanged pages cost 0 bytes.

For AI agents: the check-first guide (discovery → verification → permission decisions → delta → failure handling) is in docs/agent-quickstart.md, with a runnable example at examples/agent/compliant-agent.js.

Verify from other stacks

Independent Python package (standard library only):

pip install aifeed
from aifeed import verify

report = verify.verify_directory('./my-site', domain='example.com') print(report['result'], report['errors'])

Prefer the repository? The same CLI is here (zero dependencies, Node ≥ 20):

cd aifeed-protocol

node bin/cli.js keygen --out keys/ node bin/cli.js validate https://example.com node bin/cli.js site build ./public --domain example.com --key keys/aifeed-private.pem

Two content profiles

ProfileMedia typeExtensionNotes
AIFeed Markdown (native)text/aifeed+markdown.aifeed.mdIn-band signed policy block, token budget, translation alternates, triage metadata
MAKO (compatibility)text/mako+markdown.mako.mdExternal MAKO trust profile, served from the same signed bytes with its own signature context

Dual-stack origins serve both; cross-format replay is rejected by design.

Measured results

All numbers are reproducible from committed artifacts (npm run bench:mako, npm run bench:enforcement); the test environment is a single machine on loopback networking with a synthetic 60-page corpus. Honest baseline included.

WhatResultLabel
Conversion to markdown profiles vs HTML−68.83 % transferred bytesmeasured
Delta consumption (10 % pages changed)−95.73 % vs HTML crawlmeasured
Publisher egress bytes / CPU / peak connections−55.19 % / −56.23 % / −88.24 %measured (simulation)
AI-side received bytes (all profiles / compliant client)−54.84 % / −72.93 %measured (simulation)
Unchanged pages skipped14 of 18measured (simulation)
Signature verification cost0.70 ms / pagemeasured

The 30-day live pilot has not run yet; projections per 1,000 tenants are labeled as model extrapolations, and vendor claims of up to 94 % token reduction require semantic summarization this project does not perform automatically.

What's in this repository

PathContents
lib/ + bin/Zero-dependency reference implementation and CLI
packages/ + clients/python/Published packages: CLI (aifeed), SDK (@aifeed/verify), MCP server, build plugins (@aifeed/frameworks), PyPI aifeed verifier
conformance/Conformance vectors: 34 manifest · 39 MAKO · 11 AIFeed Markdown
wp-plugin/WordPress plugin: signed manifest, AIFeed Markdown + MAKO dual-stack, /llms.txt
spec/Specifications EN/ID: manifest v0.1/v0.2, AIFeed Markdown v1.0
schema/JSON Schemas for manifests, signatures, AIFeed Markdown, MAKO
paper/Preprint: LaTeX source, PDF, claim ledger, arXiv bundle
docs/Agent quickstart, deploy and namespace guides, Indonesian project notes
studio/Zero-dependency local publisher app: crawl, declare, build, verify, export, and rotate
docs/REFERENCE.mdReference implementation details, what gets verified, CLI quickstart

Documentation

  • Specifications: spec/en · spec/id · schemas
  • Reference implementation: docs/REFERENCE.md
  • Maintenance contract (AI agents & devs): AGENTS.md
  • Architecture: docs/architecture.md · Release guide: docs/release.md
  • Agent quickstart (client side): docs/agent-quickstart.md
  • Publisher AI guide (owner side): docs/publisher-ai-guide.md
  • Publisher Studio (local app): studio/README.md
  • Agent skill: skills/aifeed/SKILL.md (installable via ClawHub: npx clawhub install aifeed)
  • Complete guide: docs/penjelasan-aifeed.html (source of https://aifeed.md/penjelasan.html)
  • Security policy: SECURITY.md
  • Governance & open-core policy: GOVERNANCE.md
  • Deploying the site: docs/deploy-site.md
  • arXiv submission notes: paper/ARXIV-SUBMISSION.md

Status

  • Release `1.0.0-draft` — the specifications are not frozen yet. Wire versions: manifest 0.1/0.2, AIFeed Markdown 1.0, MAKO 0.2.
  • Conformance: 34 manifest + 39 MAKO + 11 AIFeed Markdown vectors, executed by independent JavaScript and Python verifiers, plus PHP differential fixtures, 90,000+ fuzz executions, and a WordPress end-to-end test.
  • Not claimed: external cryptographic review and a live pilot (both pending); origin+DNS compromise is undetectable on first contact.

License and contact

Specifications CC BY 4.0 · reference code and plugin MIT · vectors CC0. Contact: — security reports per SECURITY.md.

ถาม PopNx