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

opendrs

โดย error-pathรุ่น 0.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.error-path/opendrs

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

PR blast radius and 0-1 risk score from git history, so low-risk PRs can be auto-approved.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

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": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add opendrs -- npx -y @error-path/opendrs mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "opendrs": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "opendrs": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@error-path/opendrs",
        "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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub error-path 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1384 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 76% ของอีก 1384 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1384 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

opendrs 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 (0.5.0) เข้า registry 14 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

opendrs: PR blast radius analyzer and risk score for safe auto-approval

A calibrated 0-1 risk score for every pull request, so AI-reviewed, low-blast-radius PRs can be auto-approved into the merge queue while risky ones still wait for a human.

AI agents now write and review code faster than people can read it, so human review has become the bottleneck. Most pull requests are low risk, and a few cause most incidents. opendrs measures each PR's blast radius and risk: what the change touches, how many files depend on it, the history of the files it changes, author experience, missing tests and critical paths. It turns that into a 0-1 score using signals from your own git history. A team then sets a policy. For example, a PR that scores below 0.3 and has passed an AI review (Claude, CodeRabbit, Copilot or any check run) is approved and sent to the merge queue or auto-merge. Riskier PRs still wait for a human. The approach follows Meta's Diff Risk Score (DRS); opendrs is an independent, open-source implementation that runs in any git repository, with no service to host.

Contents: Install · Quick start · How it works · Features · Results · CLI and MCP · Documentation · Limitations · Compared with other tools · Prior art

Install

Use it asCommandDetails
GitHub Actionuses: error-path/opendrs@v0 (Marketplace)Comments, labels and, optionally, approves and merges. GitHub Action reference
CLInpx @error-path/opendrs scoreCLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill
MCP server (any agent)npx -y @error-path/opendrs mcpTools: score_diff, explain_file_risk, list_hotspots, suggest_reviewers
Claude Code plugin (skill plus MCP server)/plugin marketplace add error-path/opendrs, then /plugin install opendrs@opendrs
Agent skill (Claude Code, Cursor, Codex and others)npx skills add error-path/opendrsskills/opendrs/SKILL.md
Docker (MCP server over stdio)docker build -t opendrs . && docker run -i --rm -v "$PWD:/repo" opendrsMount the repository to score at /repo

Website and guides: error-path.github.io/opendrs.

Quick start

Score your current branch against the default branch. No configuration or API key is needed:

npx @error-path/opendrs score

You get a score, a tier (green, yellow or red), the signals that drove it with their evidence, and the policy decision. --json prints the full result, and --fail-above 0.6 makes the command exit 1 above a threshold.

To score every pull request, add .github/workflows/opendrs.yml (or run npx @error-path/opendrs init):

name: opendrs

on: pull_request: types: [opened, synchronize, reopened, ready_for_review, labeled, unlabeled] permissions: contents: read pull-requests: write checks: read jobs: opendrs: runs-on: ubuntu-latest steps:

  • uses: actions/checkout@v5 with: fetch-depth: 0 # required: the score reads past commits and authors
  • uses: error-path/opendrs@v0

This only comments and labels. Approval is off until you turn it on in .opendrs.yml on your default branch; see how to auto-approve low-risk PRs and the GitHub Action reference.

How it works

flowchart LR

diff["git diff merge-base...head"] --> signals hist["git history"] --> signals imports["import graph"] --> signals llm["LLM judge (optional)"] --> signals signals["Signals each with evidence and provenance"] --> model["Logistic model score = sigmoid(b + Σ w·x)"] model --> tier["Tier green / yellow / red"] tier --> policy["Policy blocks, size cap, unknowns, AI review, sampling"] policy --> decision["auto-approve deferred-review waiting-ai-review human-review"]

  1. Signals. Each signal provider reads the diff, the history and the import graph and emits features: size, how spread out the change is, past fixes and reverts in the touched files, the author's experience with them, complexity, blast radius (transitive dependents), critical paths and missing tests. Every signal records how it was obtained (observed, derived, inferred or unknown) and the evidence behind it. All signals
  2. Model. A logistic regression turns the features into a probability. Each signal's contribution w·x is reported, so you can see why a PR scored what it did. Out of the box the weights are hand-set priors; opendrs calibrate fits them to your repository. Calibration and backtesting
  3. Tiers. The score maps to green, yellow or red, mirroring Meta's gates. Thresholds can be absolute scores or percentiles of your own history.
  4. Policy. Ordered rules turn the score into a decision. Policy and safety rails

Where opendrs sits in your PR flow

A PR now often gets two rounds of AI review before a human looks at it. Those rounds catch local defects: typos, missing null checks, an obvious off-by-one. By the time a human opens the PR, that work is done, and what is left is a design and architecture judgment call made with less context than before. opendrs is built for that moment: it tells the final human how much attention the PR needs and names up to five architecture and history facts — a new import between modules, a broken public contract, a file that usually changes with one the PR didn't touch — that neither the editor nor the AI review comments showed. See the captain brief.

Features

FeatureWhat it doesDefaultDocs
Risk signalsSize, spread, file history, author experience, complexity, blast radius, critical paths, tests, languageonSignals
Calibration and backtestFit the weights to your history and measure capture at 5 / 10 / 50 % gatedrun on demandCalibration
Hard blocks and safety railsBlocked paths, binaries, submodules, self-modification guard, sampling, stale-approval checksonPolicy
Auto-approvalApprove green PRs after your AI review passes, then auto-merge or the merge queueoffAuto-approve guide
LLM judgeClassifies every hunk into safe or risk categories; can only raise the scoreoffLLM judge
requireSafe gateAuto-approve only when the judge calls every hunk safe with enough confidenceoffLLM judge
Per-source policyHuman, bot or AI-agent PRs get their own stricter green, daily cap and track recordoffPolicy
Deferred reviewA PR just above green lands now and gets a post-merge reviewoffPolicy
Landing delayAn eligible PR waits before approval, so a human can vetooffPolicy
Freeze windowsSuspend or tighten auto-approval on weekends or peak datesoffPolicy
Content blocklistRegexes on added lines send a PR to a humanoffConfiguration
Reviewer assignmentOne of the top three experts is asked to review risky PRson in the ActionPolicy
HotspotsRank files by risk at restrun on demandCLI and MCP
Review briefRanks hunks to read first, fixed check questions, safe-to-skim list, hard-rule reasons — recipes for claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit (limited), Copilot and Codex (paste)onLLM reviewers, CLI and MCP
Pre-PR self-checkLists the ids an author agent should fix or explain before opening the PR; opendrs reads the verdicts back from the head commit and adds one advisory line, never part of the gateoffSelf-check recipe
Verification passOne batched LLM call re-checks every captain fact, review-first hunk and check with fresh context and keeps, drops or downgrades each one; never changes the score, tier or policyoffVerification pass
Incident feedbackopendrs feedback records incidents for calibrationrun on demandCalibration

Every setting lives in .opendrs.yml, read from the base branch so a PR cannot loosen its own gate: configuration reference.

Results

BenchmarkResultDetails
ApacheJIT (15 Apache Java projects, official 2017–2019 test years, apache/hadoop left out because it has no positive labels)Calibrated opendrs: AUC 0.823; catches 67 % of buggy commits in its riskiest 30 %, on par with a regression on the classic JIT metrics (0.821, 66 %)Results on ApacheJIT
ApacheJIT with the LLM judge (Claude Sonnet 5, 800 sampled test commits)At confidence 8, the commits the judge calls all-safe are buggy at 5.3 %, against a 25.5 % base rateWith the structured LLM judge
27 public repositories (calibrate, then backtest)Calibration beat the default priors on held-out commits in all nine repositories of the first runBenchmark results

CLI and MCP

CommandWhat it does
opendrs scoreScore merge-base(base, head)..head
opendrs explain A file's history, fixes, authors, dependents and path policy
opendrs hotspotsRank files by risk at rest
opendrs calibrate / opendrs backtestFit the model to your history; compare default and calibrated models
opendrs feedbackRecord an incident in .opendrs/incidents.jsonl
opendrs initWrite a commented .opendrs.yml and a comment-only workflow
opendrs mcpRun the MCP server

Flags, exit codes, MCP tools and the agent skill: CLI, MCP server, Claude Code plugin and agent skill.

Documentation

PageRead it when you want to
Auto-approve low-risk PRsset up a risk-based approval gate step by step
GitHub Action referencelook up inputs, outputs, permissions, branch rules and the scheduled sweep
Policy and safety railsknow exactly why a PR was or was not approved
Configuration referencechange .opendrs.yml
Risk signalssee what opendrs measures and how
What is the blast radius of a PR?understand blast radius
LLM judgeturn on the optional LLM judge or the requireSafe gate
Feeding the review brief to an LLM reviewerget opendrs's findings in front of Claude Code, claude-code-action, Bugbot, CodeRabbit, Copilot or Codex
The captain briefknow what the final human reviewer sees: priority, reviewer, and the architecture and history facts
Verification passturn on an LLM re-check of the brief's facts before a human reads them

| [

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx