Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Rent GPUs at live prices and serve any Hugging Face model, with spend caps for AI agents.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http arrakis https://arrakis.goodailabs.com/mcp --header 'Authorization: Bearer {token}'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"arrakis": {
"url": "https://arrakis.goodailabs.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"arrakis": {
"type": "http",
"url": "https://arrakis.goodailabs.com/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {token}"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization ความลับ HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน
search_gpusSearch GPU machines you can rent now at live prices: B300, B200, H200, RTX PRO 6000, RTX 5090, H100 and more. Free; changes nothing. Use it before rent_gpu and to answer what a GPU costs right now. Rows come best first: what the GPU can do (capability, H100 = 1.0), its price and
get_market_summaryLive market summary by GPU family: cheapest price per GPU-hour, GPUs available and machines. Free; needs no token; changes nothing.
get_partner_earningsFor partners (agents and people who bring customers to Arrakis): your partner codes with the link and a message to share, what each earns you (a share of what the customers you bring pay), the customers your codes brought (each with what they paid and earned you, and your link ta
join_partner_programJoin the Arrakis partner program and get your own partner code, link and a message to share. The account earns a share of what the customers it brings pay, as cash (paid through Stripe to the person or company you act for, once they set up payouts in the console) or Arrakis credi
get_balanceThe account balance (what it can pay now, what the running machines cost per hour, when the money runs out, whether rentals are paused and whether auto-recharge tops it up from a saved card) and this token's spend cap: the limit, what is committed, what is left, the longest renta
rent_gpuRent one machine found by search_gpus, for work you run yourself over SSH (training, fine-tuning, batch jobs). To serve a model, use plan_deploy then deploy_model instead: one call sets up the machine, the engine and an OpenAI-compatible endpoint. COSTS MONEY: price per GPU-hour
plan_deployWhat serving a Hugging Face model takes, before anything is rented: the GPU memory it needs and the machines it fits on right now, best value first, each with its hourly price and a rough speed. Free; rents and changes nothing. Call it first whenever the person wants a model runn
deploy_modelServe any model from Hugging Face on a machine of the person's, like a hosted inference API but on their own GPU: vLLM or SGLang for text models, vLLM-Omni or SGLang for image and video models (FLUX, Qwen-Image, Wan), vLLM-Omni for speech and music, llama.cpp for a GGUF file (own
list_imagesImages a machine can boot, for rent_gpu's template_id: the Arrakis images (PyTorch, CUDA toolkit, Ubuntu; SSH, login banner and tools built in) and the account's saved ones, with download size. Any other public image works through rent_gpu's image. Free; changes nothing.
list_instancesEvery machine on the account with its state, price per hour, SSH command, removal time and any notice from its host. Check it at the start of a session: a machine left running keeps billing until its removal time. Free; changes nothing.
get_instanceOne machine now: state (PENDING or PROVISIONING while it boots, which is free; RUNNING when ssh_command works; then TERMINATED or FAILED), price per hour, ssh_command, removed_by, any notice from its host (host_notice and host_notice_at, host_down_since) and, once it ended, ended
get_eventsEvents on your machines, newest first: machine.ready (with its SSH command), machine.ended (reason says why: evicted when its host took it back or stopped working, otherwise stopped, removal_time, out_of_funds, paused or failed) and machine.notice (its host will take it back or r
terminate_instanceStop a machine now and delete it with everything on its disk; billing stops (the hour already started is paid). Copy results off first, for example with scp or rsync over its ssh_command. Cannot be undone; terminating a machine that already ended changes nothing.
instance_ssh_keysList, add or take off the SSH keys that can log in to a running machine. With only instance_id: the keys on it (fingerprint, comment, the saved key's name). add_ssh_key_ids / add_public_keys: more keys can log in (a teammate's, a new laptop's), at once. remove_fingerprints: those
schedule_removalChange when a machine is removed automatically (ISO 8601, UTC). It bills until then, and removal deletes the machine and its disk. Use it to end a rental early when the job will finish sooner, or, with a token that has no spend cap, to extend a long run. A token with a spend cap
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ทะเบียนไม่ได้ระบุ repo ของโค้ด จึงยังจับคู่ผู้ลงทะเบียน (goodailabs.com) กับโค้ดไม่ได้
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตอบกลับใน 191 ms (HTTP 200)
ไม่ต้องล็อกอิน
อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 15 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 2 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ไม่พบ README ใน repo