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

contextweaver

โดย dgenioรุ่น 0.18.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.dgenio/contextweaver

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP gateway: bounded tool shortlists + artifact-backed result firewall. Deterministic, no model.

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": {
    "contextweaver": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "contextweaver",
        "mcp",
        "serve",
        "--config",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add contextweaver -- uvx contextweaver mcp serve --config 'ใส่ค่าของคุณ'

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "contextweaver": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "contextweaver",
        "mcp",
        "serve",
        "--config",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "contextweaver": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "contextweaver",
        "mcp",
        "serve",
        "--config",
        "ใส่ค่าของคุณ"
      ]
    }
  }
}

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 dgenio 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 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

contextweaver 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 (0.18.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick

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

LickityClick

โดย lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

contextweaver

Capture an agent's effective capability surface, commit it, and see semantically meaningful changes before deployment.

ContextWeaver is currently testing a deliberately narrow product hypothesis: capability snapshot + semantic drift.

Given an OpenAPI document, a captured MCP tools/list response, or a native ContextWeaver catalog, the D1 experiment produces a deterministic normalized snapshot that you can inspect, verify, and compare with a later candidate. It does not require a model account, a gateway, a tool executor, or the Weaver Stack.

Status: alpha, and specifically a product experiment. The implementation works and is tested; the user-value hypothesis is not yet proven. The project is actively measuring whether independent users keep this workflow after trying it on real projects.

Try the capability-drift experiment

Clone the repository and install that checkout so the maintained example fixtures and the code under evaluation are guaranteed to match:

Commands below use python3, matching the repository's documented default (docs/agent-context/workflows.md). On Windows installations that expose Python through the launcher, replace python3 with py -3; if your environment already exposes the intended interpreter as python, use that consistently.

git clone --depth 1 https://github.com/dgenio/contextweaver.git

cd contextweaver python3 -m pip install .

Run the maintained OpenAPI example:

python3 -m contextweaver.d1 snapshot examples/d1/openapi_before.json --source-type openapi --output ./cw-before.json

python3 -m contextweaver.d1 snapshot examples/d1/openapi_after.json --source-type openapi --output ./cw-after.json python3 -m contextweaver.d1 inspect ./cw-after.json python3 -m contextweaver.d1 verify ./cw-after.json python3 -m contextweaver.d1 diff ./cw-before.json ./cw-after.json

The candidate fixture intentionally:

  • makes customer_id required on the existing listInvoices capability;
  • changes its description;
  • adds a new getInvoice capability.

The diff separates capability additions/removals from changes to an existing logical capability and reports the structured paths that changed. Contract changes are separated from documentation-only changes. Changes involving fields such as required, type, or enum are flagged as potentially breaking for review.

That flag is intentionally conservative: ContextWeaver does not claim to be a complete JSON-Schema compatibility checker.

Full walkthrough: Capability drift experiment.

Use it on your own source

OpenAPI
python3 -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities.json

python3 -m contextweaver.d1 verify ./capabilities.json

After the API changes:

python3 -m contextweaver.d1 snapshot ./openapi.yaml --source-type openapi --output ./capabilities-candidate.json

python3 -m contextweaver.d1 diff ./capabilities.json ./capabilities-candidate.json

Captured MCP tools

If you already have an MCP tools/list response saved as JSON:

python3 -m contextweaver.d1 snapshot ./tools-list.json \

--source-type mcp \ --output ./capabilities.json

For MCP, D1 compares tools by their upstream logical name so an input-schema edit appears as a change to the same capability rather than an unexplained remove/add pair. The historical schema-sensitive routing ID is retained separately as normalized_id for inspection.

Capturing a live MCP server is a separate operation. snapshot, inspect, diff, and verify do not execute discovered capabilities.

Native ContextWeaver catalog
python3 -m contextweaver.d1 snapshot ./catalog.json \

--source-type native \ --output ./capabilities.json

What verify means

verify checks the D1 snapshot contract: structure, deterministic ordering, logical-ID uniqueness, and the canonical capability digest.

It is not:

  • deployment approval;
  • security certification;
  • authentication or authorization;
  • a guarantee that a tool implementation is correct;
  • routing-quality evaluation;
  • production runtime attestation.

When not to use ContextWeaver D1

A negative answer is useful evidence for this project. Do not add ContextWeaver just because capability snapshots sound tidy.

Use something simpler when:

  • ordinary Git diff, config review, and tests already make your capability changes obvious;
  • your tool/API surface is tiny and rarely changes;
  • provider-native tool search is the only problem you are trying to solve;
  • you need an agent loop, tool executor, IAM layer, or production orchestrator;
  • maintaining another committed artifact costs more than the review/debugging problem it removes.

If you try D1 and conclude that Git/tests are cheaper, that is a valid product result — please say so.

What is being tested

The current survival experiment asks a stronger question than whether the code works:

Do capability snapshots and semantic drift reports improve a real

review/manual/risk process enough that independent users keep them?

The project distinguishes:

qualified exposure

-> understood the problem -> chose to evaluate -> attempted setup -> reached first useful output -> used on a real project -> retained independently / removed

Stars, forks, downloads, a successful demo, and maintainer-created integrations are not treated as retained adoption.

The controlling product decision is tracked in #758, and the distribution quality gate is #855. Unassisted first success and retention are tracked in #658 and genuine adoption in #551.

What about routing, context compilation, and the MCP gateway?

ContextWeaver already contains substantial historical runtime functionality. That code still exists and currently shipped behavior should remain truthful and safe, but existing implementation is not evidence that the project should keep expanding it.

Two broader hypotheses are explicitly evidence-first:

  • D2 — bounded / phase-aware context compilation: conditional. It must show consequential value beyond contemporary provider/runtime-native mechanisms.
  • D3 — custom deterministic tool selection: a falsification track. It must beat modern provider-native tool search/deferred loading or a simple retrieval baseline on something target users actually care about.

During the D1 experiment, the project is not expanding routing sophistication, runtime bundle machinery, memory/session surfaces, framework breadth, gateway scope, vector stores, or model-assisted enrichment without a concrete external blocker or approved falsification experiment.

If you are maintaining an existing integration that uses those historical surfaces, the relevant documentation remains available:

  • Which historical pattern fits?
  • Context firewall
  • MCP Context Gateway architecture
  • MCP gateway security model
  • Comparison / alternatives
  • Ecosystem map

Evidence and claims

The D1 implementation supports scoped engineering claims such as deterministic snapshot construction under the documented source/adapter contract and structured semantic-diff output. It does not yet support the stronger claim that users need or retain the product.

The historical token-reduction headline is intentionally not used to sell D1. The current evidence-integrity work for those older benchmark claims is tracked in #841.

See Claims & evidence for the claim registry and Capability drift experiment for the exact D1 contract and limitations.

Python API stability

D1 is intentionally exposed through:

python3 -m contextweaver.d1 ...

rather than being promoted immediately into the historical top-level CLI or a large new public Python API. That is deliberate. The experiment should earn a permanent surface through real retained use before the project takes on another compatibility obligation.

Part of the Weaver Stack — optionally

ContextWeaver can be used standalone. It has no hard dependency on the sibling Weaver projects.

The wider Weaver Stack contains adjacent experiments/components for planning, execution boundaries, guardrails, lessons, and evaluation. That ecosystem is not required to evaluate D1, and Stack coherence is not a reason to preserve a ContextWeaver feature that does not justify itself independently.

See the Ecosystem map only if you actually need those adjacent responsibilities.

Install and compatibility

pip install contextweaver

Python 3.10–3.14 are covered by the repository CI matrix.

Current package version: 0.18.2

ProjectRelease
ContextWeaver (this repo, v0.18.2)current package release

The repository is pre-1.0. Prefer the latest supported patch release for bug and security fixes, and check the changelog before relying on historical runtime APIs.

Current roadmap

The roadmap is intentionally a product-decision sequence, not a feature queue.

MilestoneStatusMeaning
v0.18.1 — D1 survival experiment baseline✅ completeOffline snapshot/inspect/diff/verify exists; user value remains unverified.
v0.18.2✅ current (v0.18.2)D1 survival experiment and release-path recovery
D1 distribution gate🔬 evidence firstMake the front door understandable, recruit qualified evaluators, measure first success and retention.
D1 decision⏸ next decisionContinue, shrink further, or kill based on retained value after competent distribution.
D2 / D3🧪 conditionalRun only if D1 evidence or independent problem discovery justifies bounded falsification experiments.

A green CI run does not advance this roadmap by itself.

Contributing

The most valuable contributions during the survival experiment are narrow and evidence-linked:

  • a real D1 evaluator blocker;
  • a semantic-diff case that is currently misleading or silently lost;
  • deterministic normalization correctness;
  • security/release maintenance for behavior the package still ships;
  • negative evidence showing a simpler alternative wins.

Please do not add a framework adapter, routing policy, storage backend, runtime phase, or ecosystem integration solely for completeness.

See CONTRIBUTING.md and AGENTS.md for repository engineering conventions.

Security

See SECURITY.md for supported-ve

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx