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

Verdict MCP

โดย Dgotliebรุ่น 0.1.0a4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Dgotlieb/verdict-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Sandboxed test runs for coding agents: compact typed verdicts with failure fingerprints and history

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": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add verdict --env VERDICT_PROJECT='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx verdict-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "verdict": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "verdict": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "verdict-mcp"
      ],
      "env": {
        "VERDICT_PROJECT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • VERDICT_PROJECT env
    Path to the project to verify (defaults to cwd)

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 Dgotlieb 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 32686 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 30% ของอีก 32686 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32686 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Verdict 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 (0.1.0a4) 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, Microsoft Exchange Online MCP

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

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

verdict

https://github.com/user-attachments/assets/62923912-98aa-4246-8bc8-4adf55ae3ff8

Structured, sandboxed verification feedback for coding agents.

An MCP server that replaces your agent's pytest shell-outs with something built for the agent inner loop: impact-selected tests, run in an isolated environment, returning compact typed verdicts instead of 40,000 tokens of raw runner output — with failure fingerprints that tell the agent whether a failure is *its* regression or was broken all along.

raw pytest dump:  ~40,000 tokens, unstructured, run un-sandboxed on your machine

verdict: ~400 tokens, typed JSON, run in a rootless container, with memory

Why

The highest-frequency tool call in agentic coding is verification — and it's the least structured. Agents re-run whole suites when one module changed, burn context parsing ANSI-coded tracebacks, run arbitrary code directly on your machine, and routinely misdiagnose pre-existing breakage as their own regression (then "fix" code that wasn't broken). verdict fixes all four.

Tools

ToolWhat it does
verify(scope?, base?)Selects tests affected by your working-tree diff (static import graph via grimp), runs them via podman/docker with the worktree mounted read-only, returns typed failures with fingerprints and a preexisting flag
explain_failure(check_id)Full traceback for one failure, on demand — bulk never rides in the summary
history(fingerprint)First seen / last seen / times seen — regression vs. long-standing breakage
run_checks(["ruff","mypy"])Lint and type checks, normalized into the same verdict schema

Every failure carries a fingerprint: a stable hash of the normalized failure signature (volatile tokens — addresses, tmp paths, ids, durations — collapsed). Same logical failure, same fingerprint, across runs and refactors. Fingerprints are what give verdict memory.

Quickstart

No install step needed — uvx fetches it on first use. (Or uv tool install verdict-mcp / pip install verdict-mcp for a permanent verdict-mcp command.)

Claude Code — .mcp.json in your project root:

{

"mcpServers": { "verdict": { "command": "uvx", "args": ["verdict-mcp"], "env": { "VERDICT_PROJECT": "." } } } }

Cursor — same shape in .cursor/mcp.json.

Optional verdict.toml in your repo root:

[project]

packages = ["your_package"] # for impact selection (auto-guessed if omitted)

[runner] image = "ghcr.io/you/yourproj-test" # prebuilt env with your deps setup_cmd = "pip install -e .[test]" # or install on the fly (runs with network; tests don't)

prefer = "local" # escape hatch if you have no container runtime

[limits] max_failures = 10

Try it without an agent:

cd examples/demo_project

VERDICT_PROJECT=. verdict-mcp # then connect any MCP client, or use the MCP inspector

Sandbox posture (v0.1)

Checks run in an ephemeral container (podman preferred, docker fallback): worktree mounted read-only at /src, copied to a writable /work inside the container, --network=none for the check run. Your host environment is never mutated by a test run. If setup_cmd is configured, that step runs *with* network before the check; prefer a prebuilt image for a tighter posture. No container runtime → explicit prefer = "local" fallback runs checks against a temp copy of your worktree (still never in place). See SECURITY.md for the full threat model and known limitations.

Troubleshooting: if a verdict says container engine 'podman' could not start the check, run the suggested podman pull by hand — the engine's own error is the answer. One known trap on macOS: a "credsStore": "gcloud" line in ~/.docker/config.json makes podman call the gcloud credential helper for *every* registry, including docker.io; an expired gcloud login then breaks all pulls. Fix with gcloud auth login or remove that line.

Honest limitations

  • Impact selection uses the static import graph — approximate by design. Dynamic imports, fixture-by-name resolution, and data-driven tests can be missed; verify(scope="all") is always available and verdict says in selection_note whenever it falls back.
  • Python/pytest only today, plus ruff/mypy. The adapter interface is small and documented — vitest and go test -json adapters are the most-wanted contributions (CONTRIBUTING.md).
  • Flake detection and coverage-map-based selection are v0.2 (roadmap).

Roadmap

v0.2: coverage-based impact maps (precise selection), flake detection via fingerprint alternation, devcontainer.json support, result cache keyed on (tree hash, check, image digest). Later: vitest/jest, go test, cargo test adapters; per-repo verdict daemon mode.

License

Apache-2.0

ถาม PopNx