GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Model Context Protocol server for Google's Jules AI coding agent
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
JULES_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"google-jules": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"google-jules-mcp-server"
],
"env": {
"JULES_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add google-jules --env JULES_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y google-jules-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"google-jules": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"google-jules-mcp-server"
],
"env": {
"JULES_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"google-jules": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"google-jules-mcp-server"
],
"env": {
"JULES_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub georgeracu ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: JULES_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ 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
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
If you're searching for a way to drive Google's Jules coding agent from Claude, Cursor, VS Code Copilot, or any other MCP client, this is that bridge. google-jules-mcp-server is an unofficial Model Context Protocol server that exposes the full Jules API (v1alpha) as 13 tools, so your assistant can create sessions, poll status, approve plans, and fetch the resulting pull request without you leaving the chat.
Developers running Jules across many repositories at once use it to let their AI assistant manage the whole async workflow: kick off a task, check on it later, and hand back a PR link when it's done, instead of switching to the Jules web app to babysit progress. Every response is validated at runtime through Zod schemas, so a drifted Jules API response fails loudly rather than silently breaking downstream code.
Model Context Protocol (MCP) server for Google's Jules AI coding agent — unofficial. Lets AI assistants like Claude create and manage asynchronous coding tasks through the Jules API v1alpha.
Jules is Google's AI coding agent that executes development tasks in isolated cloud VMs — generating code, fixing bugs, writing tests, updating dependencies, and refactoring across files. This server exposes the full Jules API surface as 13 MCP tools, covering repository sources, session lifecycle, and activity logs.
Tasks run asynchronously and typically complete in 5–60 minutes depending on complexity.
The server is organized by Jules resource domain rather than as one flat file:
src/
├── index.ts # entrypoint: connects the stdio transport ├── server.ts # createServer(): wires the MCP server + all tool registrations ├── core/ # transport-agnostic: auth, HTTP client, retry/backoff, typed errors, logging └── resources/ ├── sources/ # jules_list_sources, jules_get_source ├── sessions/ # session lifecycle (create/list/status/message/approve/output/delete/archive/unarchive) └── activities/ # jules_list_activities, jules_get_activity
Each resource module owns its own Zod schemas, a typed API client, and its MCP tool registrations. Zod schemas are the single source of truth: TypeScript types are inferred from them (z.infer), and every Jules API response is validated at runtime through core/http-client.ts — so a drifted API response fails loudly as a JulesResponseValidationError instead of silently producing undefineds downstream.
core/http-client.ts also centralizes retry-with-backoff (bounded, honors Retry-After) and a typed error hierarchy (JulesAuthError, JulesNotFoundError, JulesRateLimitError, JulesServerError, JulesClientError, JulesNetworkError, JulesResponseValidationError) so callers can distinguish failure modes programmatically rather than pattern-matching error strings.
The package is published on npm as google-jules-mcp-server. Most MCP clients can run it directly via npx — no separate install step needed, skip to step 2.
If you'd rather install it once instead of letting your client invoke npx on every launch:
npm install -g google-jules-mcp-server
This puts a google-jules-mcp binary on your PATH.
Building from source (for contributors, or to run unreleased changes):
git clone https://github.com/georgeracu/google-jules-mcp-server.git
cd google-jules-mcp-server npm install npm run build
Get a key from https://jules.google.com/settings#api. Set it directly in your MCP client's server config (see below) — that's the only place it needs to live for normal use.
If you're building from source and want to run npm run test:smoke or use .env for local scripts:
cp .env.example .env
Claude Desktop — edit the config file (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS, %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json on Windows):
{
"mcpServers": { "jules": { "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"], "env": { "JULES_API_KEY": "your_actual_jules_api_key_here" } } } }
Claude Code:
claude mcp add jules -s user -e JULES_API_KEY=your_actual_jules_api_key_here -- npx -y google-jules-mcp-server
GitHub Copilot CLI:
copilot mcp add jules -e JULES_API_KEY=your_actual_jules_api_key_here -- npx -y google-jules-mcp-server
Or edit ~/.copilot/mcp-config.json directly:
{
"mcpServers": { "jules": { "type": "local", "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"], "env": { "JULES_API_KEY": "your_actual_jules_api_key_here" }, "tools": ["*"] } } }
VS Code (Copilot Chat agent mode) — via terminal:
code --add-mcp '{"name":"jules","command":"npx","args":["-y","google-jules-mcp-server"],"env":{"JULES_API_KEY":"your_actual_jules_api_key_here"}}'
Or add to .vscode/mcp.json (workspace) or via MCP: Open User Configuration (user-level):
{
"servers": { "jules": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"], "env": { "JULES_API_KEY": "your_actual_jules_api_key_here" } } } }
Cursor — add to ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json (project-only):
{
"mcpServers": { "jules": { "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"], "env": { "JULES_API_KEY": "your_actual_jules_api_key_here" } } } }
OpenAI Codex CLI:
codex mcp add jules --env JULES_API_KEY=your_actual_jules_api_key_here -- npx -y google-jules-mcp-server
Or edit ~/.codex/config.toml directly:
[mcp_servers.jules]
command = "npx" args = ["-y", "google-jules-mcp-server"] env = { JULES_API_KEY = "your_actual_jules_api_key_here" }
If you installed globally instead, replace "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"] with "command": "google-jules-mcp", "args": [] (and any npx -y google-jules-mcp-server in a CLI command above with just google-jules-mcp).
If you're running from a local clone instead, use "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/google-jules-mcp-server/build/index.js"] (an absolute path to build/index.js).
Behind a corporate proxy — to support enterprise/corporate proxy setups without requiring any server-side config, the server automatically picks up proxy settings from the environment. The underlying EnvHttpProxyAgent (from undici) honours the standard HTTPS_PROXY, https_proxy, HTTP_PROXY, http_proxy, and NO_PROXY variables. What catches people out is that your MCP client spawns the server as a child process, so a variable exported in ~/.zshrc never reaches a GUI-launched app. Set it in the same env block as your API key:
{
"mcpServers": { "jules": { "command": "npx", "args": ["-y", "google-jules-mcp-server"], "env": { "JULES_API_KEY": "your_actual_jules_api_key_here", "HTTPS_PROXY": "http://proxy.example.com:8080", "NO_PROXY": "localhost,127.0.0.1" } } } }
Proxied requests are broken in 0.2.3 and earlier, where every call fails on a gzipped response the client never decoded. If you hit that, upgrade rather than reconfigure.
Restart your client after editing its config.
Ask your assistant: "List my Jules repositories." You should see the jules server connected with 16 tools available.
| Tool | Purpose |
|---|---|
jules_list_sources | List GitHub repositories connected to Jules |
jules_get_source | Get details (branches, visibility) for one connected repository |
jules_create_session | Start a new asynchronous coding task |
jules_list_sessions | List sessions and their states |
jules_list_stuck_sessions | List sessions awaiting plan approval or user feedback, following pagination automatically |
jules_get_status | Check a session's status and recent activity |
jules_send_message | Send a follow-up instruction to a running session |
jules_approve_plan | Approve a session's execution plan (when requirePlanApproval was set) |
jules_get_session_output | Retrieve the final output (PR details) of a completed session |
jules_delete_session | Permanently delete a session |
jules_archive_session | Archive a session without deleting it |
jules_unarchive_session | Restore an archived session |
jules_wait_for_session | Wait/poll for a session to reach a terminal state |
jules_execute_and_wait | Create a session and wait for it to complete in one call |
jules_list_activities | Get a session's detailed activity log |
jules_get_activity | Get a single activity by ID |
Everything these tools return lands in your assistant's context window, and an autonomous coding session can produce very long agent messages, progress descriptions and plans of hundreds of steps. The server therefore caps what it hands back, and says so in-band whenever it cuts something, so the assistant can decide whether to go and fetch the rest.
| Tool | Cap |
|---|
| jules_get_status | 100 characters per activity i
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo