Twin Me Up

Name: Twin Me Up
Author: GitDakky

โดย GitDakkyรุ่น 0.2.1i★ –iรันบนเครื่อง

ชื่อใน registryio.github.GitDakky/twin-me-up

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

A personal work twin for every AI agent: your confirmed guidance and explicit grants, enforced.

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
ค่าที่คุณต้องใส่เอง: TWINMEUP_HOME

ต้องเตรียมก่อน

PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add twin-me-up --env TWINMEUP_HOME='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx twin-me-up

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "twin-me-up": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "twin-me-up": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "twin-me-up"
      ],
      "env": {
        "TWINMEUP_HOME": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

TWINMEUP_HOME env
Directory holding your twin. Defaults to ~/.twinmeup. Run `twinmeup init` there first.

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 GitDakky 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 32678 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 63% ของอีก 32678 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32678 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Twin Me Up 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 (0.2.1) เข้า registry 22 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Starreel

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

Starreel

โดย starreel

Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Teach it once. Every agent you use works the way you would, and asks before it acts.

Quick start · One-prompt install · How it works · Works with · The research · Safety

Why

You probably use more than one AI agent. Each one starts from zero. It does not know what you care about, which corners you never cut, or which decisions you always want to make yourself. So you repeat yourself, correct the same mistakes, and hope nothing consequential happens before you look.

Twin Me Up is a small, local, open-source service that gives every agent the same answers to three questions:

How does this person want this kind of work done? Your confirmed guidance, criteria, exceptions and red lines, briefed to the agent at the start of work.
Am I allowed to do this? Explicit grants, scoped to a workflow and a set of actions, with optional expiry. Anything not granted returns ask. Optional hooks enforce that outside the model.
What did I just learn? Your decisions and corrections become candidate lessons. Only you can confirm them.

It is not a chatbot of you, a personality clone or an autonomous replacement for you. The evidence does not support those claims, and the research explains why.

What makes it different


Learning you ratify	Agents propose lessons. Only you confirm, revise, reject or retire them. Every lesson keeps its origin, sources and history.
Authority you grant	Agents act on explicit grants for a workflow and named actions, optionally expiring. Actions in the reserved `twin.` namespace can never be granted to anyone.
Enforcement outside the model	Pre-action hooks for Hermes, Claude Code and pi block or escalate ungranted tool calls. They fail closed.
Evidence, not vibes	Freeze held-out decisions, then test the twin against a generic assistant and a rules-only baseline. Results come with sample-size warnings.
One twin, every agent	One MCP server, a native pi extension, a CLI bridge and function-calling schemas. Thirteen agent systems and frameworks documented, ten verified live.
Yours	Local SQLite with owner-only files, a tamper-evident audit log, portable export, and erasure that removes everything derived from a record. No telemetry.

Compared with what you might use today

	A rules file or system prompt	Built-in agent memory	Twin Me Up
Works across every agent you use	Copied into each one	Within one product	One twin, over MCP
Learns from your corrections	No	Often, automatically	Yes, as proposals
You approve what it learns	You write all of it	Usually after the fact	Always, before it counts
Stops actions you have not allowed	No	No	Yes: grants, `ask` and hooks
Shows whether it actually helps	No	No	Held-out tests against baselines
Where your data lives	Your files	The vendor	Your machine

Quick start

You need Python 3.11 or later and uv (or pipx). macOS and Linux are tested. Windows should work but is untested.

uv tool install twin-me-up        # or: pipx install twin-me-up

twinmeup init # your name and a passphrase, in your own terminal twinmeup connect --list # every supported agent system twinmeup connect claude-code # the exact steps for one of them, with your paths twinmeup doctor # check everything, including a live MCP handshake

twinmeup init asks for your name and a passphrase. The passphrase guards everything only you should do: confirming lessons, granting authority, exporting and erasing. Agents are never given it, and those commands refuse to run without it.

Only need the MCP server? After twinmeup init, any MCP client can start it with uvx twin-me-up. Prefer the latest code? uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up.

Upgrading? Run uv tool upgrade twin-me-up (or pipx upgrade twin-me-up), then twinmeup doctor. The FAQ explains what an upgrade changes for your twin.

Using Claude Desktop? After twinmeup init, download the .mcpb desktop extension from the latest release and open it. One bundle works on macOS, Windows and Linux.

Install with one prompt

Already working inside an agent? Paste this into it.

Copy-paste install prompt

Install Twin Me Up for me and connect it to yourself. Twin Me Up is a local, open-source

work twin: it learns how I make decisions, briefs you at the start of work and tells you when you need my approval. Repository: https://github.com/GitDakky/twin-me-up

Work step by step and show me each command you run.

Install it. Prefer uv: uv tool install twin-me-up If uv is not available, use pipx: pipx install twin-me-up If PyPI cannot be reached, install from GitHub instead: uv tool install git+https://github.com/GitDakky/twin-me-up Then check with: twinmeup version

Ask me to run twinmeup init myself, in my own terminal, and wait until I say it is done. It sets my name and a passphrase that only I know. Do not run it for me, do not ask me for the passphrase, and never type a passphrase anywhere.

Run twinmeup connect --list, pick the entry that matches you (or generic), then run twinmeup connect and carry out the steps it prints to register the MCP server and install the skill. If it offers optional enforcement hooks, show me the action map and the hook configuration first, and install them only if I agree.

Run twinmeup doctor and report the result.

If your system needs a new session to load MCP tools, tell me. Otherwise call twin_brief for workflow "general" and summarise what it says.

While you work with my twin:

Call twin_brief at the start of a piece of work.
Call twin_authorise before anything consequential: sending, paying, publishing, deleting or committing on my behalf. If the answer is "ask", prepare a draft, request my approval with twin_request_approval, and act only once twin_approval_status says it is approved.
Give every write a request_id, so a retry never records anything twice.
When I correct you, record it with twin_record_correction.
Never try to confirm lessons, approve requests, grant authority, export or erase. Those are mine, and the twin will refuse you anyway.

The agent installs the package, connects itself and checks the result. The two steps that matter stay with you: choosing the passphrase, and approving any enforcement hooks. The prompt is also in docs/install-prompt.md.

How it works

flowchart LR

you([You]) twin[("Your twin local store")] agent["Any agent"] hook{{"Pre-action hook"}} you -- "confirm lessons grant and approve" --> twin twin -- "candidate lessons to review" --> you agent -- "twin_brief twin_authorise request approval" --> twin agent -- "record decisions and corrections" --> twin agent -. "every governed tool call" .-> hook hook -- "ungranted: block or ask" --> agent hook -- "checks grants" --> twin

The loop

Orient. At the start of work the agent calls twin_brief. It gets your confirmed guidance for the workflow, with boundaries and escalation rules always included, and a list of what it is authorised to do.
Check. Before anything consequential it calls twin_authorise. The answer is allow only when a live grant covers the action. Otherwise it is ask: the agent prepares a draft, requests your approval and waits for your decision.
Learn. When you make a decision or correct the agent, it records the decision or the correction and proposes lessons from it.
Ratify. You review the queue and confirm, revise or reject each lesson. Only confirmed lessons reach future briefs.
Prove. You freeze held-out decisions and test the twin against two baselines before trusting it with more.

Tools your agents get

Tool	What it does
`twin_brief`	Your confirmed guidance and current authority for a workflow. Call it at the start of work.
`twin_authorise`	May I do this now? Returns `allow` with the covering grant, or `ask`.
`twin_request_approval`	Ask you to approve one action. You decide in your own terminal.
`twin_approval_status`	Has the request been approved, declined or not yet decided?
`twin_search`	Find confirmed guidance relevant to a question.
`twin_review_queue`	Unconfirmed lessons to show you for review.
`twin_track_record`	Evidence and stage for a workflow: learning, corrections, evaluations and grants.
`twin_next_questions`	The most valuable unanswered questions about a recorded decision.
`twin_record_decision`	Capture a real decision: situation, options, choice, reasons.
`twin_amend_decision`	Merge your answers to follow-up questions into a recorded decision.
`twin_record_correction`	Record when you edit, override or reject the agent's work.
`twin_propose_lesson`	Propose a lesson. It has no authority until you confirm it.

What only you can do

These commands need your passphrase, so agents cannot run them.

Command	Purpose
`twinmeup init`	Set your name and passphrase
`twinmeup lesson confirm`, `reject`, `revise`, `retire`	Decide what your twin has learned
`twinmeup grant add`, `revoke`	Give or withdraw authority
`twinmeup approvals approve`, `decline`	Decide what agents have asked to do
`twinmeup eval create`, `add-case`, `from-episode`, `freeze`	Build held-out evaluation sets
`twinmeup export`	Write a portable bundle of your twin
`twinmeup erase episode`	Erase a decision and everything derived from it

Approvals

An agent that needs an action it has not been granted asks for it, then waits:

twin_authorise says ask. The agent prepares a draft and calls twin_request_approval with a one-line summary of what an

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

Twin Me Up

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

Starreel

README จากผู้ทำ

Why

What makes it different

Compared with what you might use today

Quick start

Install with one prompt

How it works

The loop

Tools your agents get

What only you can do

Approvals