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

Meta Data MCP

โดย derekslinzรุ่น 2.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.derekslinz/meta-data-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Query 76 open data APIs — government, science, finance, environment, and more.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): SSE
  • หมวด: บัญชี การเงิน และภาษี

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": {
    "meta-data": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "meta-data-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add meta-data -- uvx meta-data-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "meta-data": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "meta-data-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "meta-data": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "meta-data-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 derekslinz 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 บัญชี การเงิน และภาษีi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1734 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 1734 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1734 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Meta Data MCP 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 (2.5.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Finance Toolkit

โดย JerBouma

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 5,496MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

SolidInvoice

โดย SolidInvoice

Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.

รันบนคลาวด์★ 981MITอัปเดต 8 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Korea Tax Calculator

โดย UpstageAI

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.

รันบนเครื่อง★ 97MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

meta-data-mcp

A single MCP server that transparently routes user requests to 90 open-data sources.

meta-data-mcp is one MCP server — not many. Under the hood it bundles 90 *plugins*, each wrapping a different open-data API. The plugins are an implementation detail; from your LLM's perspective there is one server and one place to ask "where can I find data about X?"

You install one server. You get all the data, discoverable through built-in routing tools.

Why "meta"?

Finding open data isn't the hard part — there's an absurd amount of it available. The hard part is finding the right dataset *when you need it*. meta-data-mcp makes that automatic:

  • The LLM calls opendata_providers_find ("FX rates", "court rulings", "earthquakes near Lisbon") and the server routes the query against an internal registry of every bundled plugin.
  • The LLM then calls the matching tool directly. No setup step in between, no separate servers, no per-provider install rituals.

This project was forked from opendata-mcp and reshaped around the single-server idea once the catalogue passed a few dozen plugins.

Installation

You'll need uv (a Python package manager).

# macOS — install uv via Homebrew so MCP clients can find it

brew install uv

Linux

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows (PowerShell)

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Then register the server with every MCP client installed on your machine:

uv run meta-data-mcp setup

The command auto-detects which MCP clients you have installed and adds one meta-data-mcp entry under mcpServers in each. Supported clients:

ClientConfig file
Claude Desktop~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) / %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json (Windows)
Claude Code~/.claude.json
Cursor~/.cursor/mcp.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
Gemini CLI~/.gemini/settings.json
LM Studio~/.cache/lm-studio/mcp.json

Each existing config is backed up to .bak before writing. Restart the affected client(s) and you'll see one new server with discovery tools available immediately; plugin tools can then be activated on demand.

Inspect what's detected / configured on your machine:

uv run meta-data-mcp clients

Target a single client (or write to every supported client regardless of detection):

uv run meta-data-mcp setup --client claude-code

uv run meta-data-mcp setup --client all

If you want to see the JSON snippet without touching any config file (e.g. to paste into a client we don't support yet):

uv run meta-data-mcp setup --print-json

When META_DATA_MCP_AUTH_TOKEN is set, --print-json also surfaces the SSE-client snippet (with the real token) to stderr so you can wire a remote client.

Hosting meta-data-mcp as a remote SSE server

For deploying behind your own domain with bearer-token authentication, see docs/hosting.md. It covers systemd, Caddy/nginx TLS termination, token rotation, and the threat model.

CLI

There is one server, so the CLI takes no "provider" argument. Every command operates on the one meta-data-mcp server.

CommandWhat it does
uv run meta-data-mcp runRun the server (default SSE; pass --transport stdio for Claude Desktop).
uv run meta-data-mcp setupRegister the server in detected MCP client configs (or one target via --client).
uv run meta-data-mcp removeUnregister the server from detected MCP client configs (or one target via --client).
uv run meta-data-mcp cleanupDetect and remove legacy multi-server entries (--apply to commit).
uv run meta-data-mcp inspectLaunch mcp-inspector against the server.
uv run meta-data-mcp listInformational: list the internal plugins bundled in this server.
uv run meta-data-mcp infoInformational: show server overview. Pass --plugin for plugin-level details.
uv run meta-data-mcp versionPrint the package version.

The list command exists for transparency about what's bundled — plugins are not separately installable, runnable, or addressable. They are loaded automatically when the server starts.

Server tools (what the LLM calls)

Once meta-data-mcp is running, the LLM has access to two layers of tools — and you don't need to mention either to the user:

  1. Meta tools — the 13 server-level tools below. They make routing transparent: the LLM uses them to find, activate, and (if needed) create the right plugin without you telling it which tool to call.
  2. Plugin tools — ~330 tools coming from the 90 bundled plugins. In the default discovery-only mode they are activated per provider at runtime (or preloaded via META_DATA_MCP_PRELOAD). The LLM picks one after consulting the meta tools.
Meta tools
ToolPurpose
opendata_providers_findFree-text search over the plugin registry. Returns ranked matches. When nothing matches the response carries a no_match: true flag and a next_step hint pointing at opendata_plugins_draft + opendata_plugins_create.
opendata_explain_choiceShow the scoring breakdown for a search (useful for debugging routing decisions).
opendata_domains_listEnumerate the controlled domain vocabulary (health, legal, finance, earth-science, …).
opendata_regions_listEnumerate the controlled region vocabulary (us, eu, uk, global, …).
opendata_providers_describeFull metadata for one plugin by id — title, description, domains, regions, keywords, homepage, required env vars.
opendata_providers_listPaginated dump of the whole registry.
opendata_providers_activateActivate one provider so its tools become callable in this session.
opendata_providers_deactivateRemove an activated provider's tools from the current session catalog.
opendata_providers_list_activeList currently active providers and the tool names each contributes.
opendata_health_snapshotReturn per-provider health scores used by discovery health badges and routing context.
opendata_plugins_draftBuild a validated plugin YAML spec from structured inputs. Takes id, base_url, tool definitions (name, endpoint, params), and registry metadata. Validates id/tool-name casing, path-placeholder/param consistency, and parameter types, then emits a YAML string ready to feed into opendata_plugins_create. Use this so the LLM never has to hand-author YAML.
opendata_plugins_createAutonomously create a new plugin. Takes a YAML spec (typically produced by opendata_plugins_draft), runs the generator, imports the new module, registers it in the live registry, and hot-loads its tools onto the running server. Use this when opendata_providers_find returns no match.
opendata_tool_callProxy-call an activated plugin tool by name for environments that cannot directly invoke dynamically added tools.
The autonomous discovery flow

The reason this server is called "meta" is that it routes data requests on the user's behalf — including by *creating* the route when one doesn't exist yet. The full flow:

  1. User asks for data, e.g. "show me the most recent published CVEs."
  2. LLM calls `opendata_providers_find` with the query (cve, vulnerability, …).
  3. If the registry has a match: the LLM activates the matching provider (opendata_providers_activate, or activate_top in find) and then calls the plugin tool.
  4. If the registry has no match: the response includes no_match: true and a next_step field that explains the autonomous creation path. The LLM:
  5. Tells the user it's about to add coverage for this data source.
  6. Web-searches for an open API that exposes the requested data (e.g. the NVD or CIRCL CVE API).
  7. Calls opendata_plugins_draft with the API's id, base URL, and structured tool definitions. The server validates the inputs (id casing, path-placeholder consistency, parameter types) and returns a YAML string.
  8. Passes that YAML to opendata_plugins_create. The server materializes the plugin module + tests, imports the module, registers a ProviderEntry in the in-memory dynamic registry, and merges the new tools into the running server's tool list.
  9. Calls the newly-available tool to answer the user's original question.
  10. User gets their answer — and the plugin remains available for the rest of the session.

The materialized plugin lives on disk (meta_data_mcp/providers/{id}.py + tests/providers/test_{id}.py); contributors can clean it up, add it to meta_data_mcp/registry.py as a static entry, and open a PR so it becomes part of every shipped install.

Plugin tools

Every bundled plugin contributes its own tools under the one server. Their names are unique kebab-case identifiers, often using a provider-specific prefix (e.g. usgs-eq-feed-significant-week, frankfurter-latest, wikipedia-fetch-summary). The LLM discovers them through opendata_providers_find/opendata_providers_describe, activates the provider when needed, and can inspect session state with opendata_providers_list_active.

Auto-contribution of created plugins

When opendata_plugins_create builds a new plugin, meta-data-mcp opens a pull request contributing it back to the project so others can use it — the catalogue grows from real usage.

  • Consent: if your MCP client supports elicitation, you'll get a yes/no prompt (default yes) before the PR is opened.
  • What's shared: only the three generated files (spec, provider module, test stub) on a contribute/plugin- branch. Your working tree is never touched.
  • Opt out: set META_DATA_MCP_AUTO_CONTRIBUTE=0.
  • Target repo: derived from your origin remote; override with META_DATA_MCP_CONTRIBUTE_REPO=owner/repo.
  • Requires the gh CLI authenticated with push access. Without it, the branch is committed locally and the response tells you how to finish the PR.

Presentation layer (MCP Apps)

v2.0 adds a visual layer on top of every tool result. Hosts that support the MCP Apps extension (Claude Desktop, MCP Inspector, others) render bound tool results inline as interactive panels in a sandboxed iframe instead of as JSON text. Hosts that don't speak MCP Apps fall back to the same JSON they always got — the binding is purely additive.

Each MCP-Apps-aware tool declares its panel via _meta.ui.resourceUri on the tool description. The host fetches the ui:// resource (HTML + bundled JS, single payload, no external requests besides explicitly-whitelisted CDNs) and dispatches bidirectional postMessage events between the iframe and itself.

Shape primitives — ui://meta-data-mcp/shape/ /v1

Three reusable bundles cover the common payload contracts. Any tool whose response matches one of these shapes binds to the corresponding primitive automatically and gets a rich renderer for free.

ShapeRendersPayload contract
timeseries/v1Line chart + auto-computed profile (min/max/mean/stddev/gap-count) via Plotly.{points: [{date, value, series?}], axes: {x, y}, annotations?}
geofeatures/v1Leaflet map + marker cluster (with density layer for high-cardinality outputs).`{features: GeoJSON[{lat, lon, attrs}], layers?, facets?}`
records/v1Faceted, sortable, paginated HTML table + per-column auto-profile (type inference, top-k, null rate, range).{rows: [...], schema?, default_facets?}
Custom apps — ui://meta-data-mcp/app/ /v1

Some data shapes don't fit a generic pri

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx