Edgegate MCP

Name: Edgegate MCP
Author: frozo-ai

โดย frozo-aiรุ่น 0.19.0i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.frozo-ai/edgegate-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Regression-test AI models on real Snapdragon and Jetson hardware, with signed evidence for CI.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
ช่องทาง (transport): stdio
หมวด: อื่น ๆ
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: EDGEGATE_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: EDGEGATE_API_KEY, EDGEGATE_API_URL

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "edgegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EDGEGATE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add edgegate --env EDGEGATE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env EDGEGATE_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y edgegate-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "edgegate": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EDGEGATE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "edgegate": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "edgegate-mcp"
      ],
      "env": {
        "EDGEGATE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
        "EDGEGATE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

EDGEGATE_API_KEY ความลับ จำเป็น env
EdgeGate API key. Generate one at https://edgegate.frozo.ai/workspace/ /settings#api-keys
EDGEGATE_API_URL env
EdgeGate API base URL. Defaults to the hosted API; override only for self-hosted deployments.

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 frozo-ai 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 32688 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 21% ของอีก 32688 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32688 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Edgegate MCP ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: EDGEGATE_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.19.0) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 御府和田玉在售作品查询

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

御府和田玉在售作品查询

โดย 163yu.com

Live in-stock Hetian jade from Yufu, Shanghai: prices, monthly price guide, book a viewing.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

edgegate-mcp

MCP server for EdgeGate — set up edge-AI regression gates on Snapdragon devices directly from Claude Code, Cursor, or Claude Desktop.

What does it do?

EdgeGate runs AI model regression tests on real Snapdragon hardware via Qualcomm AI Hub, then produces signed evidence bundles you can attach to CI gates. This npm package exposes EdgeGate's REST API as 61 MCP tools, plus bundled skills, so you can drive the whole flow from a prompt:

> Use the edgegate MCP to set up a CI gate for my MobileNet ONNX model.

Gates: inference_time_ms ≤ 10, peak_memory_mb ≤ 150.

Devices: Galaxy S24, Galaxy S23.

Install

# 1. Generate an API key in the EdgeGate dashboard

https://edgegate.frozo.ai/workspace/ /settings#api-keys

2. Run the installer from the edgegate-mcp package (writes config for Claude Code / Cursor / Desktop)

npx --package=edgegate-mcp@0.21.2 edgegate-mcp-install

Restart your MCP client. Done.

Use it on the web (claude.ai, ChatGPT)

No install and no API key. Add the hosted endpoint as a custom connector and approve it in your browser:

https://edgegate.frozo.ai/mcp

Claude — Settings → Connectors → Add custom connector.
ChatGPT — Settings → Apps & Connectors → enable Developer mode, then create a connector with OAuth authentication.

You sign in to EdgeGate and approve once; disconnect any time under Settings → Connected AI apps in the dashboard. The hosted endpoint has no access to your filesystem, so edgegate_export_run_report returns the report inline instead of writing a file.

Any client that speaks Streamable HTTP can also use it with an API key as a bearer token:

claude mcp add --transport http edgegate https://edgegate.frozo.ai/mcp --header "Authorization: Bearer egk_live_..."

Self-hosting: handleMcpRequest from edgegate-mcp/http is a Web-standard (Request) => Response handler you can mount on any fetch runtime.

Manual config

If you'd rather edit config files yourself, the server is a standard stdio MCP. Add this to your client's config:

Claude Code (`~/.claude.json`)

"mcpServers": { "edgegate": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "edgegate-mcp"], "env": { "EDGEGATE_API_KEY": "egk_live_...", "EDGEGATE_API_URL": "https://edgegateapi.frozo.ai" } } } }

Cursor (`~/.cursor/mcp.json`)

Same shape as Claude Code without the type field.

Claude Desktop (`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` on macOS)

Same shape as Cursor.

Tools

See docs/tools.md for input schemas and examples.

EdgeGate exposes 61 MCP tools. This table is generated from src/server.ts — run npm run docs:tools after adding a tool.

Tool	Purpose
`edgegate_setup_workspace`	Confirm or list EdgeGate workspaces visible to the API key. Run this first in a fresh conversation to lock in which workspace_id the other tools should use.
`edgegate_create_pipeline`	Create a new EdgeGate regression pipeline. Define which model(s), which device(s), and which gates (e.g. inference_time_ms ≤ 10) the pipeline will enforce. For LLMs: set llm_compile_source on a model instead of artifact_id. EdgeGate will compile + link via AI Hub on first run; subsequent runs reuse the cached composite. ttft_ms + tps gates work; both are derived from per-component profile (prompt-role inference_time → TTFT; 1000/token-role inference_time → TPS). Each LLM gate run = 3 AI Hub profile jobs (one per component) ≈ 3× CV cost.
`edgegate_run_gate`	Trigger an EdgeGate run against a pipeline. Returns a run_id you can poll with edgegate_check_status.
`edgegate_check_status`	Get the current status of an EdgeGate run, including per-device metrics and which gates passed or failed.
`edgegate_get_report`	List recent EdgeGate runs in a workspace with status, duration, and trigger.
`edgegate_get_audit_report`	Get the signed audit report PDF URL for a completed EdgeGate run. Used for compliance records.
`edgegate_setup_github_action`	Generate the GitHub Actions workflow YAML + gh secret commands so every PR runs EdgeGate as a CI gate.
`edgegate_compare_runs`	Diff two EdgeGate runs — standard pipeline metrics/gates or Behavioral-Gate summary signals. Reports REGRESSION / IMPROVEMENT / NEUTRAL, or NO BASELINE / NOT COMPARABLE / INSUFFICIENT EVIDENCE when a reliable comparison cannot be made. Auto-selects a recent PASSED run from the same pipeline when baseline_run_id is omitted. Runs without a pipeline (including Behavioral-Gate runs) require an explicit baseline_run_id with matching eval-set and gate configuration.
`edgegate_export_run_report`	Download a human-readable markdown report for an EdgeGate run and save it to disk. Returns the absolute file path plus a preview of the first 30 lines. Optionally includes a run-vs-baseline diff section (include_diff=true).
`edgegate_import_huggingface_model`	Import a public Hugging Face model that contains a pre-built ONNX file. EdgeGate downloads the file and registers it as an Artifact. Returns the artifact_id you can pass directly to edgegate_create_pipeline. Polls until the import completes by default (poll_for_completion=true); set to false to return immediately with the job id.
`edgegate_predict_npu_coverage`	Predict which ONNX ops will run on the Qualcomm Hexagon NPU vs fall back to CPU, BEFORE spending any AI Hub credits. Returns a compute-weighted NPU coverage % (the latency-honest number), op-count coverage, risk band, per-op CPU fallbacks, and fix recommendations. Heuristic — the real device run remains authoritative.
`edgegate_list_promptpacks`	List all promptpacks in an EdgeGate workspace. Returns a markdown table with promptpack_id, version, case count, published status, and creation date. Use include_unpublished=false to hide draft packs.
`edgegate_create_promptpack`	Create a new promptpack in an EdgeGate workspace. A promptpack defines the test cases (prompts, expected outputs, per-case overrides) that regression pipelines evaluate. Requires admin role on the workspace. Packs are immutable after creation — bump the version to update.
`edgegate_publish_promptpack`	Publish a promptpack version in an EdgeGate workspace so it can be referenced in pipelines. Newly created packs start as unpublished — call this after edgegate_create_promptpack to complete the create → publish → use lifecycle. Requires admin role on the workspace. The operation is idempotent.
`edgegate_connect_huggingface`	Store a personal HuggingFace access token for this workspace so the import flow can read private / gated / Qualcomm-org repos (most qualcomm/, Intel/, and many Xenova/* repos 401 the anonymous endpoint). The token is validated against HF whoami before encryption and is never echoed in plaintext. If an integration already exists this tool rotates the token. Requires admin role.
`edgegate_get_huggingface_integration`	Show whether a personal HuggingFace token is connected to this workspace (and whether it is currently active or disabled). Does not return the token itself.
`edgegate_disconnect_huggingface`	Permanently delete the workspace's HuggingFace integration. Future HF imports fall back to anonymous access. Requires owner role.
`edgegate_connect_qaihub`	Store a Qualcomm AI Hub API token for this workspace so EdgeGate can submit compile + profile jobs on real Snapdragon devices. The token is encrypted at rest and is never returned in plaintext after the initial connect. If an integration already exists this tool transparently rotates the token. Requires admin role.
`edgegate_get_qaihub_integration`	Show whether a Qualcomm AI Hub token is connected to this workspace and whether it is currently active. Does not return the token itself.
`edgegate_disconnect_qaihub`	Permanently delete the workspace's Qualcomm AI Hub integration. Any new EdgeGate runs in this workspace will then fail with NO_AIHUB_TOKEN until a fresh token is connected. Requires owner role.
`edgegate_create_workspace`	Create a new EdgeGate workspace. The caller automatically becomes the owner. Subject to plan-tier workspace limits. After creation, connect Qualcomm AI Hub and define pipelines as usual.
`edgegate_list_api_keys`	List all API keys in this workspace (id, name, prefix...suffix, status, last_used). Plaintext is never returned. Requires owner role.
`edgegate_create_api_key`	Create a new API key for this workspace. The plaintext token is returned EXACTLY ONCE in the response — copy it to your CI secrets or local env immediately. Requires Pro tier or above. Requires owner role.
`edgegate_revoke_api_key`	Revoke an API key by id. The key is immediately rejected for all subsequent requests; the row is preserved (with revoked_at set) so the audit trail survives. Destructive. Requires owner role.
`edgegate_list_members`	List all members of this workspace with their email + role. Requires at least viewer role.
`edgegate_list_devices`	List every Qualcomm AI Hub device EdgeGate can target (Snapdragon phones, QRD/CRD reference platforms, IoT Dragonwing, automotive, XR). Returns a markdown table grouped by category. Use the `id` column verbatim when building a `create_pipeline` device matrix. No workspace_id needed — the catalog is global.
`edgegate_list_device_targets`	List the customer's OWN connected devices (Jetson, Snapdragon hosts, gateways) with live/offline status computed from each device's heartbeat (30s beat, 90s window). This is the workspace fleet connected via `edgegate-runner agent` — NOT the global AI Hub catalog (use edgegate_list_devices for that). If empty, the response includes copy-paste connect instructions for the customer.
`edgegate_run_device_benchmark`	Dispatch an ONNX benchmark to one of the customer's connected devices (Jetson, Snapdragon host, gateway) by name/id. The on-device agent picks it up within ~30s and reports latency/memory results. Multi-silicon: works for any vendor the customer has connected. Requires admin role.
`edgegate_invite_member`	Add an existing EdgeGate user to this workspace by email at the given role (owner / admin / viewer). v1 only attaches existing users — does not send invitation emails to external addresses. Requires admin role; only owners can add other owners.
`edgegate_change_member_role`	Change a member's role in this workspace. Cannot downgrade the last owner — promote another member to owner first. Requires owner role.
`edgegate_remove_member`	Remove a member from this workspace. The user loses access immediately; their pipelines and runs are preserved. Cannot remove the last owner. Destructive. Requires owner role.
`edgegate_setup_byo_storage`	Enterprise only. Zero-friction BYO storage setup — creates a pending grant with EdgeGate (returns the External ID) and returns the exact AWS CLI commands the agent should run to create the IAM role in the customer's AWS account. Pair with edgegate_attach_byo_role to finalize. Prefer this over edgegate_register_byo_bucket for new setups — the agent doesn't have to figure out the trust policy or guess at role names. Requires owner role. 402 from non-Enterprise workspaces; if a non-pending grant exists, instructs the agent to disconnect first.
`edgegate_attach_byo_role`	Phase 2 of edgegate_setup_byo_storage. Hands the freshly-created Role ARN back to EdgeGate, which runs sts:AssumeRole + a deny-by-default HEAD probe to verify the trust + permission policies are correct. Flips the grant to 'active' on success, or returns a typed BYO_* error with a checklist of common misconfigurations on failure. Re-callable with the same role_arn after fixing IAM.

| edgegate_register_byo_bucket | Enterprise only. **Use edgegate_setup_byo_

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Edgegate MCP

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ต้องใส่เอง

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

御府和田玉 在售作品查询

README จากผู้ทำ

edgegate-mcp

What does it do?

Install

https://edgegate.frozo.ai/workspace/ /settings#api-keys

2. Run the installer from the edgegate-mcp package (writes config for Claude Code / Cursor / Desktop)

Use it on the web (claude.ai, ChatGPT)

Manual config

Claude Code (~/.claude.json)

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

Claude Desktop (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS)

Tools

御府和田玉在售作品查询

Claude Code (`~/.claude.json`)

Cursor (`~/.cursor/mcp.json`)

Claude Desktop (`~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json` on macOS)