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

FATSEARCH

โดย fatsearchรุ่น 0.2.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.fatsearch/fats

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Web pages, PDFs and documents as small, clean, cached Markdown for AI agents

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub fatsearch 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 เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3539 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 95% ของอีก 3539 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3539 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

FATSEARCH 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 (0.2.5) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Rust ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Agent-Native Calendar

โดย BuilderIO

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

รันบนคลาวด์★ 7,620MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Excel MCP Server

โดย haris-musa

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

รันบนเครื่อง★ 4,276MITอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server for Excel

โดย sbroenne

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

รันบนเครื่อง★ 847MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Reads the pages your agent's built-in fetch can't (JS pages, PDFs) through your own provider key,

kept on disk as clean Markdown, navigated by outline and ids.

same question · same answer · 81× less context

That's the point.

Every page your agent reads costs you this

Wikipedia · Rust · model input at $2 / M tokens (Claude Sonnet 5.5, 2026-10-19)Tokens in contextFetchModel bill
Firecrawl112,5171 credit$0.23
Bright Data Unlocker103,6251 request$0.21
Oxylabs Web API102,6091 request$0.21
Tavily Extract97,5040.2 credit$0.20
Jina Reader94,415free$0.19
FATSEARCH918$0$0.002

Your agent gets a short outline. It reads one section when it needs depth, not the whole page.

Menus, cookie banners, navigation, footer links, tracking scripts: gone.

Prices, dates, numbers: kept (loss guard counts every one) .

[!TIP]

The "free" fetch costs ~100× more at the model. And it stays in context, every turn after.

Your key never touches the chat

fats setup opens a one-time key form on 127.0.0.1, behind a random token, for 30 minutes.

You paste the key there in your browser, so it stays out of the chat, the model's context and the agent's logs.

The form refuses a POST from another origin; the key is checked live, saved with mode 0600, sent only to its provider.

$ fats setup decodo

= setup decodo · waiting for the key at http://127.0.0.1:59802/k/e0c8baba7a5b058947f4fdab97dabb05/decodo · 30 min · $0 tell the user (never ask for the key in chat):

  1. open https://dashboard.decodo.com/web-data/playground (no account yet: https://dashboard.decodo.com/register)
  2. Copy the API key shown on the Web Data playground. Do NOT paste it in this chat.
  3. open http://127.0.0.1:59802/k/e0c8baba7a5b058947f4fdab97dabb05/decodo , paste the key, press Save

then: fats setup (when the user says done; end your turn, do not poll · checks it, $0) link dead (30 min passed)? run fats setup decodo again and give the user the new line 3

fats setup shows a form still waiting (! form_waiting decodo · 23 min left · ) or one whose time ran out (! form_expired decodo · the link the user got is dead → fats setup decodo · new link, same 3 steps). Over SSH (SSH_CONNECTION or SSH_TTY set) one more line says how to paste the key in a terminal there.

On hard pages

fats tries plain HTTP first (free). If the page is a JS shell, a captcha, or a wall, it climbs to your providers: cheapest first, hedged, with cost tracking on every call.

$ fats https://www.nytimes.com/ dry:true

nytimes.com/ fetch plain → oxy (after a captcha) → bd ∥ oxyjs after 5s → new u1 · up to $0.0040

$ fats stats u1 rust-lang.org · Rust Programming Language · plain 230ms $0.0000 · 1.2ktok u2 en.wikipedia.org · Rust (programming language… · plain 558ms $0.0000 · 40.9ktok

fats stats is the marketing: real numbers, not claims.

38 hard pages social · news · shops · travel · classifieds · search · one run each

answer in the returned text, within1 s10 s20 s60 s
FATSEARCH 0.2.0 2026-10-2112191935 /38
Firecrawl 2026-10-160222424
Tavily 2026-10-169171819

FATSEARCH reads more of the hard pages; Firecrawl and Tavily are faster on the pages they do read (same pages, medians: 23.7 s vs 4.9 s, 23.7 s vs 1.0 s). Readers ran on different days. Method and every row → · the table above: one page, six readers →

Tested in agents FATSEARCH 0.1.3 · Claude Code 2.1.280, one run each, 2026-10-19

  • 51 tasks, FATSEARCH MCP vs Firecrawl MCP: 50/51 vs 51/51 right · $15.06 vs $53.48 per 1k tasks · median 5.3 s vs 6.7 s · slowest tenth 43.8 s vs 21.5 s. Details →
  • Claude Code's WebFetch got 403 on npm, Medium and G2; FATSEARCH read all three. Details →
  • One Wikipedia page, open-source readers: FATSEARCH 1,384 tokens to the answer; mcp-server-fetch, Crawl4AI, mcp-searxng and self-hosted Firecrawl 75k–117k for the whole page. Details →
  • Full tables, losses included: docs/benchmarks.md

Get started

| 1 · INSTALL | 2 · KEYS (optional) | 3 · PLUG IN | |:-:|:-:|:-:| | brew install fatsearch/tap/fatsearch | fats setup | claude mcp add --scope user fats -- fats mcp |

or curl -fsSL https://fatsearch.com/install.sh | sh · Windows: npm i -g fatsearch · cargo install --locked fatsearch · every host →

[!NOTE]

The package is fatsearch; the command is fats (like ripgrep → rg). Homebrew, npm and the install

script also add fatsearch as a second name for it; cargo install adds only fats.

No account needed. Without a provider key, fats reads what a plain request gets; web search needs an Oxylabs or Bright Data key.

With any one key (Oxylabs, Bright Data or Decodo) it renders and unblocks pages through that provider.

Setup

You, at a terminal: run fats setup. It is a menu (↑↓ Enter): the free fetch and each provider with its state, then Settings (agent connection, cache, stats, telemetry). Pick a provider, paste its key (shown as • and a count), and fats checks it live before it saves it. fats setup oxy jumps straight to one (also bd, decodo, gh).

Your agent, or no terminal: the agent runs fats setup oxy (or bd, decodo, gh). It prints the provider's dashboard link and a one-time form on 127.0.0.1, open for 30 minutes. The agent gives you the URL; you paste the key into the form in your browser, never into the chat (what it prints). Then the agent runs fats setup to check it ($0).

Keys go to auth.json in the key dir (mode 0600) and are sent only to their provider. `auth.json` is the one key source: fats never sends a key from the environment, so the key you saved is the key every call uses (fats shows each one's last 4 characters: keys oxy …6XBR · bd none · decodo none · gh none · auth.json). On a machine without a browser (CI, SSH), pipe the key in: printf %s "$KEY" | fats setup oxy checks it and saves it. Keys already exported: run fats setup import-env once: it checks them, copies them in where no key is saved, and never replaces a saved one. Replacing a key keeps the old file as auth.json.bak (0600).

ProviderKeyPage, no JSPage, renderedWeb search
free (plain HTTP, your IP)none$0——
Oxylabs Web APIfats setup oxy (import: OXYLABS_WEB_API_KEY)$0.0010$0.0015$0.0010
Bright Data Web Unlockerfats setup bd (import: BRIGHTDATA_API_KEY; zone BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE)—$0.0015$0.0015
Decodo Web Data APIfats setup decodo (import: DECODO_AUTH_TOKEN)$0.0010$0.0015—
GitHub (fats gh)fats setup gh copies the gh CLI's token (import: GH_TOKEN)$0——

List prices per page, the ones dry:true and fats stats use. Oxylabs and Bright Data spend can be checked with fats account; Decodo has no usage read for this key, so its $ is the list price, never reconciled.

Turn one off without losing its key: fats setup oxy off, back with fats setup oxy on.

The free fetch is your own connection: one request per page from your IP, at most one start per site per second; a page waits its turn rather than buying a provider call. Providers use their own IPs and have no pace. fats setup free off sends every page to a provider instead, so every page costs.

MCP

One tool. One string. Same commands.

fats setup mcp claude                                             # or codex, cursor: fats adds itself

claude mcp add --scope user fats -- fats mcp # Claude Code codex mcp add fats -- fats mcp # Codex {"mcpServers": {"fats": {"command": "fats", "args": ["mcp"]}}} # Cursor, Desktop, …

The tool is fats(cmd) and its card is ~60 tokens. An agent that knows fats u1#3 knows the whole tool.

MCP Registry: mcp-name: io.github.fatsearch/fats

Commands

CommandDoes
fats fetch → clean → outline, cached as u1
fats u1#3read section 3
fats u1 pricefilter inside the page
fats u1 links · fats l4numbered links · follow one
fats rust async runtimeweb search → results as ids
fats gh rust markdownGitHub repos by stars
fats ./report.pdflocal file, one section per page
fats statsevery fetch: provider, ms, cost, tokens
… dry:truewhat would run, what it would cost

mods limit:20 country:de js:true wait:30 fresh:true · one screen of all of it: fats help · how to use it well: fats guide

For agents

The agent skill is versioned in this repo (skills/fatsearch/SKILL.md): how to read pages without flooding context, and how to install, connect and verify fats when it is missing.

npx skills add fatsearch/fatsearch        # Agent Skills standard: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, Gemini CLI, …

gh skill install fatsearch/fatsearch # the same through GitHub CLI ≥ 2.90

An agent without either CLI reads it pinned to a release: https://raw.githubusercontent.com/fatsearch/fatsearch/v0.2.5/skills/fatsearch/SKILL.md. That way the agent sees versioned text it can review, and nothing it runs comes from a website.

Docs as plain Markdown for agents: fatsearch.com/llms.txt.

Telemetry

FATSEARCH shares anonymous usage stats so we can fix what breaks. It never shares what you read or search.

  • Never sent: URLs, searches, page text, files, API keys, your IP address, any id.
  • Sent: fatsearch version, OS, which package (npm, Homebrew, cargo…), commands used, errors, which providers worked, crashes in our code.

See exactly what's sent with fats telemetry show. Turn it off in `fats setup → Sett

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx