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

Labby

โดย dinglebear-aiรุ่น 2.6.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryai.dinglebear/labby

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Rust MCP gateway with Code Mode, authentication, setup, logs, CLI, HTTP API, and operator web UI.

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": {
    "labby": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/labby",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "LABBY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add labby --env LABBY_VERSION='ใส่ค่าของคุณ' --env LABBY_REPO='ใส่ค่าของคุณ' --env LABBY_LOG='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @dinglebear/labby mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "labby": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/labby",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "LABBY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "labby": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@dinglebear/labby",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "LABBY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_REPO": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LABBY_LOG": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LABBY_VERSION env
    Optional GitHub release tag override for the downloaded Labby binary.
  • LABBY_REPO env
    Optional GitHub owner/repo override for release asset downloads.
  • LABBY_LOG env
    Tracing filter for Labby runtime logs.

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 ยืนยันโดเมน dinglebear.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … 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 32410 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 59% ของอีก 32410 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32410 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Labby 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 (2.6.2) เข้า registry 27 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff

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

debuff

โดย debuffjp

Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Labby

Rust MCP gateway with Code Mode, authentication, setup, logs, CLI, HTTP API, and operator web UI.

Canonical remote: git@github.com:dinglebear-ai/labby.git.

The root README is the public entrypoint. The topic docs in docs/ own the detailed contracts; when this file and a topic doc disagree, fix the topic doc first and then refresh this summary.

Contents

  • What Labby Does
  • Quick Start
  • Core Workflows
  • Runtime Surfaces
  • Configuration
  • Current Catalogs
  • Architecture
  • Development
  • Documentation

What Labby Does

Labby is centered on the current gateway/operator surface:

  • MCP gateway - connect HTTP and stdio upstream MCP servers, inspect their tools/resources/prompts, apply exposure filters, publish protected MCP routes, and optionally collapse the upstream catalog into Code Mode search and execute.
  • Direct stdio proxy - launch one stdio MCP server with labby proxy /path/to/dist.js and expose its unmodified MCP surface over loopback or an owned Tailscale Serve HTTPS port with tailnet, bearer, OAuth, or explicit no-auth policy.
  • Authentication and protected routes - run bearer or OAuth authentication, manage route-scoped access, authorize upstream OAuth connections, and publish protected MCP endpoints.
  • Code Mode snippets - author, store, and run reusable JavaScript snippets against the upstream catalog, with artifacts persisted under $LABBY_HOME.
  • Setup and doctor - bootstrap ~/.labby, provision the host service, and run a health audit across env, reachability, auth, and versions.
  • Filesystem service - scoped, path-safety-checked file operations exposed through the same action dispatch as every other service.
  • Server logs - search and tail the local labby serve log stream.
  • Incus and bare-metal setup - provision and operate a dedicated Labby gateway host without introducing a separate fleet or deployment product.
  • Generated discovery - publish code-owned service, action, environment, proxy configuration, API route, OpenAPI, MCP help, CLI help, and feature-matrix artifacts under docs/generated.

Use the generated service, action, and CLI catalogs below for the complete current product surface instead of copying inventories into hand-written documentation. Standalone ACP chat, Marketplace/MCP Registry browser, Fleet, Deploy, and the old Agent Artifact Manager (Stash) remain retired; current Linux principal-scoped File Stash is a separate contract. Bounded provider-backed discovery through the artifacts control-plane service does not restore those products.

Quick Start

Install Labby

Download the reviewed installer snapshot over canonical HTTPS, then run it locally:

curl --proto '=https' --proto-redir '=https' --tlsv1.2 -fSLo labby-install.sh \

https://raw.githubusercontent.com/dinglebear-ai/labby/5ee609bb255bebfbd9eef4d805998ac1e084b878/scripts/install.sh sh labby-install.sh

This initial script is trusted through canonical HTTPS delivery and the explicitly reviewed commit snapshot above; the download does not follow a mutable branch. Its reviewed, embedded SHA-256 pins authenticate the verifier bootstrap; the installer never downloads a replacement checksum to decide which verifier to trust. It uses an installed GitHub CLI 2.102.0 or newer, or downloads and verifies pinned 2.102.0 into a private temporary directory. It does not change your PATH or install that helper globally. Required system tools are curl, tar, and sha256sum or shasum; macOS bootstrap also uses unzip.

Labby release archives still require checksum and provenance verification against the exact repository, release workflow, immutable tag and hosted-runner policy. Releases with .sigstore.jsonl bundles need no GitHub account: verification runs without tokens and with an empty credential store. Older releases without bundles require your own GitHub authentication; the installer stops before downloading their archive if authentication is unavailable. No privileged credential is supplied or shared. Installing a binary does not establish complete onboarding; the subsequent product-owned setup checks remain required.

The recommended local setup uses a native service, loopback listener, generated protected credentials, and a short-lived browser handoff. In Settings, connect your Agent provider, choose a discovered model and complete a starter Agent test, register selected supported clients, then use Discover to add and verify an MCP server. Required failures remain visible and resumable; installation alone is not full readiness. No manual configuration-file edits are needed on this path.

Optional agent-assisted guidance

The checked-in install-labby skill helps with guided installation, advanced deployments, and repair. It is optional. To add it to a skill-aware agent:

npx skills add https://github.com/dinglebear-ai/labby --skill install-labby
$install-labby

The skill inspects the selected host, follows binary-owned setup operations, helps with explicitly requested advanced deployment choices, and verifies the same required first-use checks. Built-in Agent configuration and external-client registration are separate steps. Security-sensitive durable writes remain owned by the Labby binary.

See skills/install-labby/SKILL.md for the canonical APM orchestration skill and docs/adr/0001-install-labby-first-class-install-orchestrator.md for the architecture decision.

Install through APM

Teams that standardize on the Agent Package Manager get the skills and the MCP registration in one step:

apm install -g dinglebear-ai/labby

That deploys install-labby, using-labby, using-codemode, and using-snippets into ~/.claude/skills and ~/.agents/skills and registers the labby stdio MCP server (npx -y @dinglebear/labby mcp) for Claude Code and Codex; apm.yml at the repository root is the manifest and apm outdated -g reports new releases. APM does not install the labby binary or provision a gateway host: use the standalone installer above and labby setup for that. The optional $install-labby skill can guide those steps.

Manual Verified Release

For independent verification of the installer itself, use GitHub CLI 2.102.0 or newer. Older versions are rejected by Labby's installer and release gates because they lack the corrected signer and source-ref verification policy. Public provenance bundles allow this verification without GitHub login; legacy attestation lookup requires your own gh auth login or GH_TOKEN.

Linux/macOS:

Release compatibility gate: select a release that publishes labby-install.sh and contains the documented first-run labby setup --role ... interface. Confirm the selected tag exposes the installer and checksum before continuing; do not assume an older release matches the current setup contract.

version=vX.Y.Z

base="https://github.com/dinglebear-ai/labby/releases/download/$version" curl -fSLO "$base/labby-install.sh" curl -fSLO "$base/labby-install.sh.sha256"

For releases publishing bundles; older releases require authenticated verification.

curl -fSLO "$base/labby-install.sh.sigstore.jsonl" gh attestation verify labby-install.sh \ --bundle labby-install.sh.sigstore.jsonl \ --repo dinglebear-ai/labby \ --signer-workflow dinglebear-ai/labby/.github/workflows/release.yml \ --source-ref "refs/tags/$version" \ --deny-self-hosted-runners shasum -a 256 -c labby-install.sh.sha256 LABBY_INSTALL_VERSION="$version" sh ./labby-install.sh

MCP clients that prefer npm launchers can run Labby through the Node wrapper:

npx -y @dinglebear/labby mcp

The npm launcher is a weaker trust path than the installer scripts. It downloads the release archive for the current platform and verifies only the .sha256 sidecar (or the SHA256SUMS manifest) published next to it on the same release; it does not require gh and does not verify GitHub build provenance. Use labby-install.sh on Linux or macOS when provenance verification matters. Current releases do not publish Windows binaries or installers. The Windows installer source uses the same reviewed verifier pins, protected temporary extraction, and account-free bundle policy; Windows runtime qualification is still required before a Windows release claim.

The separately downloaded and attested install scripts resolve an immutable GitHub Release containing the current platform asset, prepare a verified GitHub CLI, verify the archive's attestation against the Labby repository, release.yml, exact tag, and hosted-runner policy, verify its checksum, and install labby onto the user PATH. The shell installer then runs labby setup, which asks whether this machine should run a server or connect to an existing one. Server setup configures authentication and a managed native service, or an Incus container on supported Linux hosts. Client setup saves the explicit gateway URL and configures browser sign-in or a bearer token. Desktop installation is optional and off by default; if the published desktop package is unavailable, setup reports that and still completes. For Labby's supported ChatGPT web connection, configure the server in OAuth mode and expose it through a publicly reachable HTTPS LABBY_PUBLIC_URL; bearer-only mode is for local/CLI clients and is not the supported ChatGPT web path. The web UI offers bearer token sign-in only over HTTPS or a direct loopback connection; behind a TLS-terminating proxy, set LABBY_PUBLIC_URL=https://... to unlock it.

For unattended shell installs, set LABBY_SETUP_ROLE=server or client and the corresponding LABBY_SETUP_* options. For a binary-only install, set LABBY_INSTALL_NO_SETUP=1. Manual and automatic labby host update operations always skip first-run setup. See the setup guide for examples.

Override install behavior with LABBY_INSTALL_DIR, LABBY_INSTALL_VERSION, or LABBY_INSTALL_REPO. Source fallback is off by default. Opt in with LABBY_ALLOW_SOURCE_FALLBACK=1; a pinned LABBY_INSTALL_VERSION is passed to Cargo as the exact tag instead of silently building the default branch.

Each successful install retains the verified binary by SHA-256 plus an owner-only receipt beneath /.labby-install/. At least the prior verified artifact remains available when distribution is unavailable. Restore it without downloading or changing $LABBY_HOME:

LABBY_INSTALL_ROLLBACK=1 sh ./labby-install.sh

Rollback switches only the installed executable and receipt. It does not downgrade or delete configuration, credentials, databases, or other durable state. Inspect the receipt at /.labby-install/receipt.

Release qualification can install an already-downloaded candidate without network or source fallback by setting LABBY_INSTALL_LOCAL_BINARY and its exact lowercase LABBY_INSTALL_LOCAL_SHA256. The installer copies that input once to private staging, verifies the

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx