GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first codebase intelligence MCP server for AI coding agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agentmako -- npx -y agentmakoวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentmako": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agentmako": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agentmako"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub drhalto ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.3) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
agentmako is a local-first codebase intelligence engine for AI coding tools.
It gives agents like Codex, Claude Code, Cursor, and local harnesses a compact Reef-first tool surface for understanding a project before they edit it. Mako indexes your repo, builds local SQLite-backed facts, tracks diagnostics and review notes, and answers evidence-backed questions instead of making the agent orchestrate broad tool chains or rediscover everything with raw grep.
Mako is built for the first mile of coding-agent work:
What files matter? What routes, symbols, tables, diagnostics, and prior
findings are relevant? What should the agent read next?
agentmako mcpagentmako dashboardreef_ask across code, database, findings, diagnostics, instructions, freshness, and literal checksmako_helpcontext_packet_hints on tool results so agents get result-specific next stepsreef_status, reef_verify, reef_impact, live_text_search, lint_files, and tool_batch.mako/rules YAML rule packs, including primitive cross-file helper-bypass rules via canonicalHelperEverything important runs locally. No hosted service is required.
Requires Node.js 20 or newer.
npm install -g agentmako
Confirm the CLI is available:
agentmako --version
agentmako doctor
You should see green checks for configuration and the local API service.
Prefer to build from source (e.g. to contribute)? See
Develop From Source at the bottom of this
file.
Go to the project you want Mako to understand:
cd C:/path/to/your/project
Attach and index it:
agentmako connect . --no-db
Use --no-db for the first run. It gets the code intelligence path working before adding database scope.
agentmako status .
agentmako tool list
Run a real Reef query:
agentmako --json tool call . reef_ask "{\"question\":\"where should I inspect auth route state?\"}"
If that returns an evidence-backed answer, facts, findings, or next queries, the core setup is working.
reef_ask plans over code, database, durable findings, diagnostics, and exact literal evidence. App-flow questions favor file, route, and finding evidence; RLS/schema questions favor database facts and review comments. To inspect project rules of thumb directly:
agentmako --json tool call . project_conventions "{}"
Add this to your MCP client config:
{
"mcpServers": { "mako-ai": { "command": "agentmako", "args": ["mcp"] } } }
Restart the MCP client and confirm the mako-ai server starts.
In the agent, default to reef_ask. The compact starting surface is:
reef_ask for project questions across code, database, findings, diagnostics, freshness, and quoted literal checksreef_status for maintained issues, changed files, stale diagnostics, and watcher/schema healthreef_verify for the completion gate over diagnostic freshness and open loopsreef_impact for changed-file blast radius and convention risksmako_help for an ordered workflow recipe with prefilled argumentslive_text_search for exact current-disk regex/glob inventorieslint_files for bounded diagnostics and .mako/rules findingstool_batch for independent read-only follow-upstool_search to discover specialized route, graph, DB, finding, refresh, or context-expansion tools only when the compact surface points at a concrete needPlain MCP works anywhere, but the bundled plugins add Mako-specific skills and include the same agentmako mcp wiring.
Prerequisites:
PATH (the plugin runs npx -y agentmako mcp, which fetches the published agentmako package automatically — no separate global install required)agentmako connectClaude Code stable path:
claude plugin validate .\mako-ai-claude-plugin
claude --plugin-dir .\mako-ai-claude-plugin
New generated plugin layouts:
claude plugin validate ./plugins/claude-code
codex marketplace add ./plugins ln -s "$(pwd)/plugins/cursor" ~/.cursor/plugins/local/mako-ai gemini extensions install ./plugins/gemini
Inside the agent, confirm the mako-ai MCP server is connected.
The plugin exposes these skills:
/mako-ai:mako-guide/mako-ai:mako-discovery/mako-ai:mako-trace/mako-ai:mako-neighborhoods/mako-ai:mako-graph/mako-ai:mako-database/mako-ai:mako-code-intel/mako-ai:mako-workflowUse the plugin when you want Claude Code to load Mako-specific guidance for which tools to call and how to interpret their results.
From your target project:
agentmako dashboard .
This starts the local API, harness service, and web dashboard.
Mako works without a database. Add this only after code intelligence is working.
For a one-time interactive setup:
agentmako connect .
For CI or scripted setup using an environment variable:
set DATABASE_URL=postgres://...
agentmako connect . --db-env DATABASE_URL --yes
Then refresh and verify the local schema snapshot:
agentmako refresh .
agentmako verify .
Interactive mode stores database secrets in your OS keychain by default. Project config stores references, not plaintext DB URLs.
From the target project:
agentmako status .
agentmako dashboard . agentmako --json tool call . context_packet "{\"query\":\"fix the broken auth callback route\"}"
For staged review checks:
agentmako git precommit . --json
For database review notes:
agentmako --json tool call . db_review_comment "{\"objectType\":\"replication\",\"objectName\":\"supabase_database_replication\",\"category\":\"review\",\"comment\":\"Check publication coverage before relying on realtime events.\",\"tags\":[\"supabase\",\"replication\"]}"
If you want to hack on Mako itself, clone and build instead of installing from npm.
Prerequisites:
corepack enable, included with modern Node.js)git clone https://github.com/drhalto/agentmako.git
cd agentmako corepack pnpm install corepack pnpm run build npm link ./apps/cli
npm link ./apps/cli makes the source-built CLI available as agentmako on your PATH, replacing any global npm install. Re-run corepack pnpm run build after pulling changes.
To go back to the published version: npm install -g agentmako.
corepack pnpm run typecheck
corepack pnpm run build corepack pnpm run test:smoke:reef-tooling corepack pnpm run test:smoke:reef-model-facing-views
Full verification:
corepack pnpm test
apps/
cli/ agentmako CLI and MCP entrypoint (the published package) web/ local dashboard packages/ contracts/ public TypeScript contracts and tool schemas config/ shared config helpers logger/ shared logger sdk/ programmatic SDK store/ SQLite stores, migrations, and query helpers tools/ shared tool implementations harness-core/ local agent harness runtime harness-tools/ action tools available to the harness harness-contracts/ harness contracts and provider catalog services/ api/ local API and MCP transports engine/ Reef Engine fact/finding pipeline harness/ local harness HTTP service indexer/ repo and schema indexing logic worker/ background worker extensions/ provider and integration packages storage/ schema migrations, models, queries test/smoke/ smoke coverage mako-ai-claude-plugin/ Claude Code plugin with Mako skills
Apache-2.0. See LICENSE.