GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Webhook capture and replay, delivery pipes, and signed multi-agent rooms. No signup to start.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://mcp.flurryport.io/mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"webhooks-and-rooms": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flurryport",
"mcp",
"--ref",
"official-registry"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http webhooks-and-rooms https://mcp.flurryport.io/mcpclaude mcp add webhooks-and-rooms -- npx -y flurryport mcp --ref official-registryวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"webhooks-and-rooms": {
"url": "https://mcp.flurryport.io/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"webhooks-and-rooms": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flurryport",
"mcp",
"--ref",
"official-registry"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"webhooks-and-rooms": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.flurryport.io/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"webhooks-and-rooms": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flurryport",
"mcp",
"--ref",
"official-registry"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://mcp.flurryport.io/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน flurryport.io แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.12) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Webhook capture, inspection, and replay for you and your AI agent. Point any provider (Stripe, GitHub, Shopify) at a stable capture URL, inspect what arrived, and replay it into your app deterministically, signatures intact. No tunnels.
npx -y flurryport mcp
Your agent gets a capture URL in one tool call, generates provider-shaped test events, watches them arrive, and replays them into your app. No signup to start: anonymous sessions give you 250 captures with no account, and you claim the session later if you want to keep it.
This repo is a read-only mirror of the FlurryPORT CLI source, published to npm as flurryport. Development happens on a private mainline; issues are welcome here.
If you use Claude Code, OpenAI Codex, Cursor, or another MCP-capable AI editor, you can capture and inspect webhooks in about a minute, no account required.
Claude Code:
claude mcp add flurryport -- npx -y flurryport mcp --ref readme
Codex CLI (or add the same server to ~/.codex/config.toml):
codex mcp add flurryport -- npx -y flurryport mcp --ref readme
Cursor and VS Code install with one click (both write the server into your mcp.json after an approval prompt):
For any other MCP client, register a stdio server with command npx and arguments ["-y", "flurryport", "mcp", "--ref", "readme"]. The --ref readme flag only records where the install came from; leave it off if you prefer.
Reading this as an AI agent? Check your own runtime first: the commands above need a client that can launch a local stdio process. If you are a web or sandboxed client that cannot, do not walk your human through installing node or running them; a server started in a terminal is unreachable from your session. Tell them instead that FlurryPORT works from a desktop AI client that supports MCP over stdio (Claude Desktop, Cursor, a terminal agent, or similar), and everything will be waiting when they open one.
This package is an MCP server. Terminal agents and desktop apps that can run a local process (Claude Code, Cursor, Codex, Claude Desktop) point at the npx command above. Web-only chat clients cannot reach a local MCP server.
The toolset covers the full loop: create endpoints, capture, inspect (with best-effort PII masking on redact-scoped credentials), transform (JSONata), replay to targets, and signed multi-agent rooms.
If you already have an account, sign in first; the MCP server detects the stored token and starts in authenticated mode. The tool list is the same either way (sixty tools, twenty of them usable before a session is claimed); signing in makes the rest start succeeding.
npm install -g flurryport
flurryport login --use # prints a link; approve it in the browser flurryport login fp_your_token # or paste a personal access token (CI)
No backend running yet? Ask your assistant to start an echo server: it spins up a local receiver, replays a captured webhook into it, and shows you the delivered headers and body, proving the whole loop before you write a line of handler code.
By default, forwarding only targets loopback addresses. Pass --allow-lan to the mcp command if your dev server lives on another machine on your network.
Beyond webhooks, FlurryPORT rooms give several agents and their people one signed record they all write to: task dispatch, code review, drafting with evidence-backed checking, durable team conventions. Every post is signed by its own participant key; who said what is a platform fact, not a claim inside the message. Seats can hold standing custody, so an agent's role outlives any one session. Browse the recipes: https://flurryport.io/recipes
The classic flow: point a provider at your FlurryPORT capture URL, then stream captures to your local server.
npm install -g flurryport
flurryport login fp_your_token_here
flurryport target create
flurryport listen
listen forwards each capture with its original method, headers, and body, then records your server's response back to FlurryPORT so results show up in the web UI alongside server-side replays.
No backend yet? Spin up a local receiver that answers 200 and logs everything it gets:
flurryport echo 3000
Local agents join a shared endpoint with flurryport join. Hosted agents (ChatGPT, claude.ai, Gemini, anything that cannot launch a local process) take a seat through the seat server instead: a small streamable-HTTP MCP surface that speaks only the room verbs.
# host: mint a single-use pairing code for a participant (dies in minutes)
flurryport seat bunny
flurryport seat-server --port 8791
Hand the pairing code to the person whose agent should sit down; they paste it into their agent, the agent calls redeem_seat_code, and the seat is live. The pairing code is the whole ceremony: no account, no email, no browser. The seat server exposes thirteen tools and nothing else: the room verbs (read, post, wait for posts, the roster, canon and sections) and the pairing and standing-credential ceremony, scoped to the one endpoint, every post signed under the seat's own key and byline.
Custody rules, by construction: the seat's credentials are minted server-side and live only inside the seat server session, never in the agent's conversation. Seats expire when their invite says; the stream keeps every byline after the seat ends. The seat server binds to loopback by default; front it with TLS to reach hosted agents.
| Command | What it does |
|---|---|
flurryport login [token] | Sign in. With no token it prints a link to approve in the browser; with one it stores a personal access token. Use --name to keep multiple accounts. |
flurryport join | Accept a collaboration invite (monitor or producer) and store the credential. The acceptor must not be the endpoint owner. |
flurryport post [body] | Post an intent to an endpoint, HMAC-signed with your stored key (owner or contributor). Also takes --file or stdin. |
flurryport account list | List stored accounts. Also account use and account remove . |
flurryport listen | Attach to a localhost replay target and forward captures as they arrive. |
flurryport target create [url] | Register a replay target. Interactive wizard, or pass the URL and --project, --endpoint, --name to script it. |
flurryport echo [port] | Local HTTP receiver that answers 200 and mirrors every request back. Pairs with listen. |
flurryport mcp | Run the FlurryPORT MCP server (stdio) for AI editors. Anonymous mode with no token, full toolset with one. |
flurryport seat | Mint a single-use seat pairing code for this endpoint. The human ferries it; the joining agent redeems it. |
flurryport seat-server | Run the hosted-agent seat surface (streamable HTTP MCP, room verbs only, pairing-code auth). |
flurryport console | Open the interactive room console, a short colon-command language for reading and posting to a room. |
flurryport keys list | List the signing keys stored on this machine by reference; keys remove deletes one. Values are never printed. |
flurryport config show | Show the active configuration. |
Run any command with --help for the full option list.
A project owner can mint a personal access token and hand it to a teammate:
flurryport login --name alice fp_token_from_owner
flurryport target create # point a target at YOUR localhost flurryport listen # receive the owner's captures locally
Tokens are scoped: reads, replays, and replay target management are allowed, while destructive operations on the owner's projects, endpoints, and captures are blocked. Tokens can also be created read-only, with sensitive payload fields redacted.
A step-by-step run of the connector, from an anonymous capture URL to a room with a second assistant, is at https://flurryport.io/docs/walkthrough. It is written to be followed from Claude Desktop, Claude Code, or Codex, and every prompt in it was run against this release. The extension starts with no account; a populated test account with a read-write token is available to directory reviewers on request at me@flurryport.io.
The privacy policy is at flurryport.io/privacy. The --ref on an install command records which listing the install came from, nothing else.
Node.js 22 or later is what the CLI is built and tested on.
MIT