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

Promoshot

โดย GarAlexรุ่น 0.4.7i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.GarAlex/promoshot

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Headless MCP: author and render PromoShot .promo video projects (stills, GIFs, video).

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "promoshot": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/garalex/promoshot-mcp:v0.4.7"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add promoshot -- docker run -i --rm ghcr.io/garalex/promoshot-mcp:v0.4.7

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "promoshot": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/garalex/promoshot-mcp:v0.4.7"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "promoshot": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/garalex/promoshot-mcp:v0.4.7"
      ]
    }
  }
}

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 GarAlex 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 ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2193 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 78% ของอีก 2193 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2193 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Promoshot 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 (0.4.7) เข้า registry 9 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

promoshot

See it work: demo.md — technique prompts and open-ended creative briefs, each given to a fresh agent with only the skill and the MCP, its result beside the hand-built reference. The suite is in demos/.

The rendering engine behind PromoShot (App Store), and an open implementation of its project format. A .promo project is a folder — metadata.json plus its media — and this workspace is everything needed to validate, inspect, and render one to stills, image sequences, or mp4 with mixed audio: no app attached, byte-for-byte the same compositor the apps ship.

The design bet is that the format is the interface. An assistant, a script, or a person writes metadata.json; the engine renders it the same everywhere — the Mac and iOS apps (Metal + VideoToolbox), this repo's CLI, or a headless Linux box with no GPU at all (wgpu on lavapipe, ffmpeg as a subprocess). The format has three faces behind one truth: an authoring subset with four validated recipes (promo schema), the full document (--full), and a types-only JSON Schema generated from the parser's own structs (--types) — and the parser the validator runs is the parser the renderers use, so "validates" means "renders".

Not the other PromoShot

This is the open engine (and App Store app) for [PromoShot](https://promoshot.app) by Alexander Garmash — a full layer / keyframe / timeline editor for screen recordings, video, and photos (Mac; iPhone and iPad open the same .promo projects).

It is not the similarly named App Store apps that turn screenshots into template videos (for example “PromoShot: Screenshot to Video”). If you want keyframes, masks, GPU compositing, and an open .promo format, you want this one: promoshot.app · App Store.

Product listing / PAD

Consumer apps: promoshot.app · App Store. Software directories can ingest this PAD 4.0 file:

https://raw.githubusercontent.com/GarAlex/promoshot/main/promoshot.pad.xml

Crates

CrateWhat it owns
promo-modelThe format: wire structs, migrations, palette roles, schema.md
promo-timelineTimeline math: keyframes, trims, attachments, waits, validation
promo-gpuwgpu compositing: quads, borders, letterbox, vectors, color conversion
promo-textCaption shaping and effects (cosmic-text)
promo-enginePreview/export orchestration, frame cache, memory governor, PCM mixer
promo-mediaDecoder/encoder trait registry; ffmpeg-subprocess backend + conformance suite
promo-editorThe document's edit vocabulary: commands with undo, the wizard's arrangement, theme rules — what promo_apply and promo_slideshow are built on
promo-clipromo — render a project from the command line
promoshot-mcpMCP server over stdio, for agents

Build and verify

./check-all.sh          # fmt, clippy -D warnings, all tests, release build

Rendering video needs ffmpeg (and ffprobe) on PATH — frames are composited on the GPU and piped to it raw; ffmpeg only decodes and encodes. On a headless Linux machine, mesa-vulkan-drivers (lavapipe) is enough of a GPU.

Headless Linux, no GPU

The Linux release tarball carries its own CPU renderer: a lavapipe/ folder (Mesa's lavapipe, its libraries and a Vulkan loader; licences in lavapipe/NOTICES.txt) beside promo. Keep the folder next to the binary and a machine with no Vulkan driver at all — a fresh container, or a redeploy that dropped mesa-vulkan-drivers — still renders. promo picks, in order: a real GPU; the system's lavapipe; the bundled lavapipe (saying so once on stderr); SwiftShader, with a warning, since it is 10–50× slower than lavapipe. With none of them it lists what it tried and the fix (sudo apt-get install -y mesa-vulkan-drivers libvulkan1). PROMO_LAVAPIPE= points at the folder elsewhere; PROMO_LAVAPIPE=off never uses it. The binaries need glibc 2.39 (Ubuntu 24.04, Debian 13). A machine with no fonts at all still renders: text falls back to a built-in face (Tuffy) with a warning; install fonts-dejavu-core and fonts-liberation for real ones.

What a CPU costs, measured on a 703-frame 1080×1920 reel with narration:

Rendererpromo video
Mac GPU (Apple silicon, Metal)13.7 s
lavapipe, 8 cores18.9 s
lavapipe, 2 cores77 s
lavapipe, 1 core179 s

(lavapipe in an amd64-emulated ubuntu:24.04 container; SwiftShader took about half an hour on a comparable reel.)

promo video survives being killed. It encodes in segments (10 s of video each; --segment ) into .promo-parts/ beside the output, and the same command run again skips the finished segments and goes on from there, saying how many it found. The segments are joined without re-encoding, the soundtrack is mixed once for the whole range and muxed in at the join — no edge in the sound, in sync to the sample — and the folder is removed on success. The folder is keyed by a digest of the project's files and the render settings, so an edited project starts over instead of reusing stale segments. --from/--to take seconds (12.5) or frames (375f), to split a long render into chunks.

The CLI

cargo build --release -p promo-cli     # -> target/release/promo

promo schema # authoring subset + recipes; --full, --types promo validate [--strict] # "NOT OK" lists what will not render; --strict exits 1 on any finding promo inspect # canvas, layers, missing media, undefined colours promo upsert-keyframe --args '{"layer":"bg","time":2,"zoom":1.2}'

the MCP authoring tools as verbs (init, upsert-layer,

upsert-keyframe, apply, slideshow, explain, diff)

promo still --out f.png --time 2.5 promo frames --out frames/ --fps 30 --from 0 --to 4 promo video --out out.mp4 --fps 30 # resumable; --from/--to 12.5 or 375f

Add --json to any project command for machine output — one object on stdout, errors included, exit codes unchanged.

promo video mixes the soundtrack the apps would: trims and media cuts, held frames, speed with pitch preserved, keyframed volume, a focused narration ducking everything under it, and only the audio tracks the project keeps.

Headless renders are CLEAN — no watermark, and no license, serial or key will ever be asked for. (The Mac and iOS apps watermark free-tier renders; that is their App Store Pro line, and it stays on their side of the fence.)

The MCP server

promoshot-mcp speaks Model Context Protocol over stdio, so any MCP client can author, inspect and render projects. It owns no rendering code — every render shells to promo (found next to the executable, or on PATH, or via --promo), so the CLI stays the single contract.

Connect an agent

Two pieces: the MCP server (tools) and the skill (workflow). Neither is vendor-specific. Agents do not find this repo by themselves.

The apps open what this engine writes from PromoShot 3.0 on. The App Store's 2.3.1 reads projects up to minReaderVersion 17 (no nested compositions, no 3D) and cannot be launched with --mcp-stdio.

1. Build — or don't

cargo build --release -p promo-cli -p promoshot-mcp

binaries: target/release/promo target/release/promoshot-mcp

scripts/install-local.sh # …and on PATH, linked from target/release,

so every later build is what runs

No Rust toolchain? Grab the prebuilt pair from Releases (linux-x64, macos-arm64; each asset's sha256 is on the release), or pull the image: docker pull ghcr.io/garalex/promoshot-mcp — both carry promo and promoshot-mcp together.

Put both on PATH, or pass --promo to the server. Rendering video also wants ffmpeg/ffprobe on PATH. promo skill install then puts the agent skill where every agent tool on the machine reads it — the shared ~/.agents/skills (Codex, Gemini CLI, Cursor, GitHub Copilot, Grok Build) and the own folder of each tool found that reads only its own (Claude Code, Antigravity); promo skill prints it.

2. MCP (required for tools)

Claude Code / Cursor / any mcp.json:

{

"mcpServers": { "promoshot-headless": { "command": "/ABS/PATH/target/release/promoshot-mcp", "args": ["--workspace", "/ABS/PATH/Promo", "--root", "/ABS/PATH/Promo"] } } }

--workspace is where new projects go; --root fences which projects the server will touch — pointing both at one folder is the tidy setup. Both optional. --log appends one line per tool call — when, which tool, how many milliseconds, how it went — for a session's own accounting; the demo pages are built from it.

Client one-liners:

# Claude Code

claude mcp add promoshot-headless /ABS/PATH/target/release/promoshot-mcp

Grok Build

grok mcp add promoshot-headless -- /ABS/PATH/target/release/promoshot-mcp \ --workspace /ABS/PATH/Promo --root /ABS/PATH/Promo grok inspect # confirms the server registered

Docker — the host needs nothing but docker (details below)

docker build -t promoshot-mcp .

then command: docker, args: ["run","-i","--rm","-v","/ABS/PATH/Promo:/projects","promoshot-mcp"]

On a Mac with PromoShot 3.0 installed, the app is a server too — the same tools, with the person's open document, undo and approvals behind them. Switch Automation on in PromoShot's Settings, then register the app itself; it launches when the client starts it:

claude mcp add promoshot -- "/Applications/PromoShot.app/Contents/MacOS/PromoShot" --mcp-stdio

Settings ▸ Automation shows that line with this Mac's own path, and the URL form for clients that take one. promoshot names the app and promoshot-headless the binary, so both can be registered side by side; the skill asks which to use when both are there.

3. Skill (the workflow)

Same file everywhere: skill/SKILL.md.

REPO=https://github.com/GarAlex/promoshot

git clone --depth 1 $REPO /tmp/promoshot

Claude Code (Grok Build also scans this folder)

mkdir -p ~/.claude/skills/promoshot cp /tmp/promoshot/skill/SKILL.md ~/.claude/skills/promoshot/SKILL.md

Grok Build explicit path

mkdir -p ~/.grok/skills/promoshot cp /tmp/promoshot/skill/SKILL.md ~/.grok/skills/promoshot/SKILL.md

OpenAI Codex / many others

mkdir -p ~/.agents/skills/promoshot cp /tmp/promoshot/skill/SKILL.md ~/.agents/skills/promoshot/SKILL.md

Cursor project (in the repo the user is editing, not this engine repo)

mkdir -p .cursor/rules cp /tmp/promoshot/skill/SKILL.md .cursor/rules/promoshot.md

or: mkdir -p .agents/skills/promoshot && cp SKILL.md there

Any agent that reads instructions can be handed the file directly; it assumes only these tools (or the CLI).

4. Verify — ask the agent for a render:

Render examples/ProductCard.promo to a still at 3s.

One promo_validate, one promo_render_still, and a device-framed app demo comes back as a path. From there, "make me a promo for " is the loop the skill teaches.

The tools

Tools: promo_schema (authoring subset + four validated recipes; promo_schema_full is the whole format; promo_schema_types is the format as a generated, types-only JSON Schema — also checked in at docs/promo.schema.json for $schema editor au

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx