Vexa
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AEM MCP server. Chat with your AEM instance for content, component, and asset operations.
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": {
"aem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add aem -- npx -y aem-mcp-serverวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"aem": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aem-mcp-server"
]
}
}
}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 easingthemes 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 (1.3.9) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Vexa, emailmd, MCP WhatsApp Cloud
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Meeting bot and transcripts for Google Meet, Teams and Zoom. Live or after, speakers labelled.
Render markdown into email-safe HTML, lint drafts for deliverability problems, and preview emails.
MCP server for WhatsApp Cloud API (Meta) — messages, media, and templates via Graph API
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
AEM MCP Server is a full-featured Model Context Protocol (MCP) server for Adobe Experience Manager (AEM). It provides a simple integration with any AI Agent. This project is designed for non-technical persons who want to manage AEM via natural language.
npx (recommended, zero install) and streamable HTTPNo installation needed — the AI agent downloads and spawns the process automatically via npx.
Add to your project's MCP config (.mcp.json, .vscode/mcp.json, .cursor/mcp.json, etc.):
{
"mcpServers": { "AEM": { "command": "npx", "args": ["-y", "aem-mcp-server", "-t", "stdio", "-H", "http://localhost:4502", "-u", "admin", "-p", "admin"] } } }
Secrets: Since MCP config files are typically committed to the repo, avoid hardcoding credentials. Use your client's env var syntax instead:
| Client | Syntax |
|---|---|
| Claude Code (
.mcp.json) |${AEM_PASSWORD}or${AEM_PASSWORD:-admin}|
| VS Code / Copilot |
${input:aem-password}(prompts securely) orenvFile|
| Cursor |
${env:AEM_PASSWORD}|
Example with env var references (Claude Code):
`json
{
"mcpServers": {
"AEM": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "aem-mcp-server", "-t", "stdio", "-H", "${AEM_HOST:-http://localhost:4502}", "-u", "${AEM_USER:-admin}", "-p", "${AEM_PASSWORD:-admin}"]
}
}
}
`
For scenarios where you need a persistent server (shared team server, multiple clients connecting simultaneously, etc.), install globally and start the server manually:
npm install aem-mcp-server -g
aem-mcp -H=http://localhost:4502 -u=admin -p=admin
Then point your AI agent to the URL:
{
"mcpServers": { "AEM": { "url": "http://127.0.0.1:8502/mcp" } } }
Options:
--version Show version number [boolean] -H, --host [string] [default: "http://localhost:4502"] -u, --user [string] [default: "admin"] -p, --pass [string] [default: "admin"] -i, --id clientId [string] [default: ""] -s, --secret clientSecret [string] [default: ""] -m, --mcpPort [number] [default: 8502] -t, --transport Transport mode: http (default) or stdio [string] [choices: "http", "stdio"] [default: "http"] -I, --instances Named AEM instances: "local:http://localhost:4502:admin:admin ,qa:https://qa.example.com:user:pass" [string] [default: ""] -h, --help Show help [boolean]
Authentication:
clientId and clientSecret for OAuth S2S authentication. More info.user/pass. Default credentials are admin:admin.Multi-instance: Connect to multiple AEM instances simultaneously:
aem-mcp --instances "author:http://localhost:4502:admin:admin,publish:http://localhost:4503:admin:admin"
All tools will get an instance parameter to target a specific instance.
resources/list, eliminating discovery roundtripsgroup, readOnly, and complexity so agents can make smarter tool selection decisionsverbosity parameter (summary/standard/full) on content-reading tools strips JCR internals and truncates long textsuggestion and alternatives fields for self-healing agent workflowsmanageContentFragment action mergeJsonField) for CFs that store a whole key→value map inside one JSON-encoded fieldOnce configured in your AI IDE, just ask in natural language:
List all components on MyPage
Some Content Fragments store an entire key→value map inside a single field as a JSON-encoded string. To upsert a few keys without round-tripping the whole blob, use the mergeJsonField action — the read-merge-write happens server-side:
{
"action": "mergeJsonField", "fragmentPath": "/content/dam/ /.../labels", "field": "CFMValue", // the field holding the JSON string "jsonPointer": "/0/content/0/value", // RFC-6901 pointer to the object to merge into ("" = field root) "merge": { "search": "Search", "clear_search": "Clear search" }, "variation": "master" // default: master }
New keys are added, existing keys overwritten (deep-merge), and untouched keys preserved. The response reports the keys added/overwritten and the before/after key count at the pointer.
The server exposes read-only MCP resources so agents can discover AEM catalogs without tool calls:
| Resource URI | Description |
|---|---|
aem://{instance}/components | All components (name, resourceType, title, group) |
aem://{instance}/sites | Site roots and language structure under /content |
aem://{instance}/templates | Available page templates (path, title) |
aem://{instance}/workflow-models | Workflow models (ID, title, description) |
Resources return summary data only. In multi-instance mode, each instance gets its own set of resource URIs.
For detailed API documentation, please refer to the API Docs.