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

Semahash

โดย emergent-wisdomรุ่น 0.10.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.emergent-wisdom/semahash

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Content-addressed semantics: fail-closed handshakes over 617 cognitive patterns.

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": {
    "semahash": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semahash",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add semahash -- uvx semahash mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "semahash": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semahash",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "semahash": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "semahash",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub emergent-wisdom 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 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 59% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Semahash 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 (0.10.0) เข้า registry 26 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Georgia 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

Georgia MCP

โดย abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Sema: When the Hash Is the Word

Content-addressed semantics for multi-agent coordination.

Sema is a content-addressed reference system for reasoning and communication. Participants encode and hash information under an agreed representation, then reuse the content address as a verifiable reference, optionally paired with a human-readable handle. Matching full references establishes identity of the resolved hashed content; semantic equivalence, correctness, and enforcement remain separate questions.

Web: semahash.org · Discord: Join

Install

MCP Server (recommended)

Add to any MCP client (Claude Code, Cursor, VS Code, Windsurf, Claude Desktop):

{

"mcpServers": { "sema": { "command": "uvx", "args": ["--from", "semahash[mcp]", "sema", "mcp"] } } }

Or via Claude Code CLI:

claude mcp add sema -- uvx --from "semahash[mcp]" sema mcp

This uses uv to download, install, and run sema in an isolated environment on first invocation, then caches it for subsequent calls.

Claude Code plugin (MCP server + skill)

Sema also ships as a Claude Code plugin — MCP server plus a skill that teaches the agent the search/resolve/mint/handshake workflow:

# One-time: add the Emergent Wisdom marketplace

claude plugin marketplace add emergent-wisdom/marketplace

Install the plugin

claude plugin install sema

This gives you the MCP server and the sema-usage skill (auto-loaded), which teaches when to search vs mint, how to embed handles in text, and how to verify meaning at boundaries. The skill is a Claude Code convenience — the MCP server works with any client.

For local development:

claude --plugin-dir /path/to/sema
Permanent install (pip)
pip install "semahash[mcp]"

For CLI-only use (no MCP server):

pip install semahash

Quick Start

Use with AI Agents (MCP)

Already covered above via the JSON config or pip install path. For development against this repo:

git clone https://github.com/emergent-wisdom/sema.git

pip install -e "./sema[mcp]"

Your agent now has access to sema_search, sema_lookup, sema_handshake, and 9 more tools. Any MCP-compatible client works — Sema exposes a standard stdio server.

Verify it works — ask your agent: *"Search sema for coordination patterns and handshake on StateLock"*

Sema exposes a standard MCP stdio server — any MCP-compatible client works, including OpenClaw (openclaw mcp set sema '{"command":"uvx","args":["--from","semahash[mcp]","sema","mcp"]}').

Use via CLI
# Search the vocabulary

sema search "coordination"

Look up a specific pattern

sema resolve StateLock

Print a pattern's full definition

sema show StateLock

Browse the graph structure

sema skeleton

Watch the active vocabulary in the local view (binds to 127.0.0.1 by default)

sema serve --open

Bring Your Own Vocabulary

Build a private registry from scratch — no PR or maintainer in the loop:

sema init ./mylib.db

sema use ./mylib.db sema apply --add path/to/MyPattern.json sema search "..."

Subsequent sema commands (including sema mcp) read from your private registry. (SEMA_DB_PATH, if set, overrides sema use.) See CONTRIBUTING.md for the canonical contribution path and docs/specification/versioning.md for the refinement and supersession policy.

Package a project database as a verified, standalone library release:

sema package ./mylib.db \

--name mylib \ --version 1.0.0 \ --output-dir dist/mylib-1.0.0 \ --github-repo acme/sema-mylib

Publish the generated library.json and versioned ZIP as assets on the corresponding published GitHub Release. Consumers install the Release asset URL for library.json—not the repository URL or a branch:

sema install https://github.com/acme/sema-mylib/releases/latest/download/library.json

sema use mylib sema list sema root

It installs one verified snapshot at a time rather than merging vocabularies; the bundled vocabulary remains the offline default. Use sema update mylib to follow the installed library's recorded release pointer. See Publishing and Installing Vocabulary Libraries for the complete DeFi authoring, dependency-closure, packaging, GitHub Release, and update workflow.

Libraries published on semahash.org can be found and installed by name, without an account:

sema registry search defi

sema install mylib

To list a release there so other people and agents can find it, log in once and publish from the command line:

sema login        # approve the short code in your browser, once

sema registry import https://github.com/acme/sema-mylib/releases/latest/download/library.json

An agent can log in with a key that you create on your semahash.org profile page instead: it pipes the key to sema login --key - or calls the sema_library_login MCP tool.

The login follows the OAuth 2.0 device authorization flow, so it also works from an agent or a machine without a browser. To use another deployment, run sema login --registry https://registry.example. A successful login remembers that registry for subsequent commands. --registry and SEMA_REGISTRY_URL override the remembered choice; https://semahash.org is the first-use default.

Use in Python
from sema.core.registry import RegistryManager

registry = RegistryManager() pattern = registry.get_pattern("StateLock")

Look up the canonical reference

print(pattern["sema_ref"]) # StateLock#c9c2

Verify an inline reference before relying on it

assert pattern["sema_ref"] == "StateLock#c9c2"

Try the Protocol (No API Keys Needed)
python experiments/demos/local_handshake.py

See the handshake in action: matching hashes PROCEED, mismatched hashes HALT, and unknown patterns HALT. Cooperative mode accepts short prefixes for drift detection; strict mode requires the full hash. Takes 2 seconds.

How It Works

word = hash(canonical(definition))

Take any concept (a coordination protocol, a reasoning pattern, a trust mechanism), express it in canonical form, hash it. That hash IS the word. Change one byte in the definition, get a different word.

Cooperative: sema_handshake("StateLock#c9c2")

-> PROCEED with assurance="prefix", or HALT

Strict: sema_handshake("StateLock", " ", strict=true) -> PROCEED with assurance="full_hash", or HALT

This is the Anti-Postel principle: strict mode proceeds only on full-hash identity; cooperative mode uses compact prefixes as a non-adversarial drift signal. Mismatches fail closed in both modes.

The Vocabulary

The bundled vocabulary spans 4 layers:

  • Physics — Immutable substrate (locks, entropy, causality)
  • Mind — Hybrid cognition (reasoning, inference, strategy)
  • Society — Multi-agent coordination (economics, governance, protocols)
  • Infrastructure — Operational constraints (data structures, verification)

Each pattern is a content-addressed behavioral definition. Concrete cards may add machine-verifiable contracts, invariants, failure modes, parameters, and typed dependencies where those fields are identity-defining.

MCP Tools

When running as an MCP server (sema mcp), these tools are available:

ToolDescription
sema_searchSearch patterns by name, description, or meaning
sema_lookupGet a pattern by its reference (e.g., StateLock#c9c2)
sema_resolveGet a pattern with dependencies expanded
sema_handshakeFail-closed semantic verification between agents
sema_mintCreate a new pattern (validate, hash, add to vocabulary)
sema_propose_contextCompute a context digest for a multi-agent definition set (drift detection)
sema_verify_contextVerify a context proposal from another agent
sema_treeBrowse vocabulary by layer and category
sema_validateValidate a pattern JSON for correctness
sema_statsVocabulary statistics
sema_graph_skeletonUltra-minimal graph overview (~150 tokens)
sema_reset_sessionClear session cache so searches return full results again
sema_library_searchFind libraries published on semahash.org
sema_library_installVerify and install a library by name or library.json URL
sema_library_loginStore a semahash.org key that the user gives the agent
sema_library_publishPublish a GitHub release on semahash.org, after the user agrees

Local View

pip install "semahash[api]"

sema serve --open

Opens http://localhost:3000

The local view shows the vocabulary selected with sema use, the same one a connected agent writes to. It follows later switches, and its 3D graph grows while the agent mints: new patterns light up and appear in a live list. The pattern browser has card, list, and JSON views. Development stays on your computer; semahash.org hosts finished libraries, and a writable vocabulary's page lists the optional steps to publish one there.

Experiments

The experiments/ directory contains reproducible evaluations of Sema's claims and implementation boundaries.

Delta reconstruction

The public v0.3.0 to v0.4.0 reconstruction experiment checks whether the current graph and hash-cascade algorithm can rebuild a target vocabulary from an earlier release. It compares both aggregate roots, semantic pattern content, the logical dependency graph, unhashed metadata, and the complete normalized read model rather than treating root equality as complete release equality. It also demonstrates the safe reconstruction path: integrate the delta into a complete staged card snapshot, compile a fresh database, verify the result, and only then activate it.

.venv/bin/python experiments/delta_reconstruction/reproduce.py

The experiment and its expected results are documented in experiments/delta_reconstruction/README.md. Small synthetic versions of its addition, removal, rename, cascade, metadata, and failure cases run in the regular test suite.

Multi-agent design challenge

The controlled multi-agent design challenge compares three conditions:

ConditionSemaTurnsOutcome
A: Natural language onlyNo4Design rejected
B: Sema vocabularyYes11SAD Engine approved
C: Sema + protocolYes25SAD Engine with exhaustive vetting

Agents with Sema patterns produced physics-grounded designs that survived adversarial scrutiny. Agents without Sema produced shallow designs that failed safety review.

To reproduce:

`bas

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx