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

Sabline

โดย gowrishankar-infraรุ่น 8.8.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.gowrishankar-infra/sabline

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Run code an AI wrote without handing it everything you can reach.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "sabline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sabline-lang",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sabline -- npx -y sabline-lang mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "sabline": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sabline-lang",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sabline": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sabline-lang",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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 gowrishankar-infra 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 32661 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 57% ของอีก 32661 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32661 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sabline 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 (8.8.0) เข้า registry 30 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Claude Checkpoint MCP

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

Claude Checkpoint MCP

โดย daniel-munoz

MCP server that checkpoints Claude Code session context to survive crashes and token limits

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Sabline

Run code an AI wrote without handing it everything you can reach.

Each function declares what it may touch. You grant the run one folder, one host or a number of calls, and the runtime refuses anything else the moment it's tried.

Not a security boundary by itself: an interpreter in the program's own process enforces the budget. From 8.4 the operating system is asked to hold the same budget under it - fully on Linux, partly on macOS and on Windows - and each run says which it got (THREAT_MODEL.md, docs/confinement.md).

Playground · Documentation · Guides · Reference · Paper

Formerly Velaris - why the name changed

Who it is for. The person about to run a program a model wrote - on a laptop, in CI, behind an MCP server - who wants what it can touch bounded by what they said, not by what the program says about itself. It bounds programs written in Sabline, not a Python or shell script the same model might write instead.

See it refuse, in one command - no arguments, no network, under a minute. It writes the kind of script an agent writes (read ./.env, post it to a webhook), runs it with no budget given, and shows the refusal and the run's receipt; then the same task inside a budget:

pip install sabline-lang

sabline demo

error[E310] 'read_file' needs the 'fs' effect, which this run does not allow (it allows: io)

exit 1. receipt: refused; E310 (fs) at line 6; grants used: none 3 setting(s); the report is in out/report.txt

It writes what it runs and reads nothing of yours; --keep leaves the files, and sabline receipt show renders either receipt as a page.


This project was called Velaris until 8.6.0. The name belongs to an unrelated company in the same market (velaris.io), so it was given up rather than contested. Everything else is unchanged, and nothing written against the old name stops working in 8.x: the velaris command, import velaris, the VELARIS_* environment variables, a committed velaris.capabilities, and a velaris.audit/1 or velaris.receipt/1 document are all still read, each saying once that the name has changed. docs/renamed.md lists every published address and where it now points; STABILITY.md says what goes in 9.0.


pip install sabline-lang

sabline agent_output.vel

That program cannot open a socket, read a file, call Python, or ask the clock. Not "shouldn't" — the runtime refuses, and a refusal cannot be caught and carried past. You do not have to read the code, understand it, or trust the compiler's analysis of it.

Since 5.0 that is what a run with no --allow gets: io, the console. It used to be all seven effects, which meant the answer to "what may this program do?" was "everything" until an operator said otherwise. Widen it by naming what the program needs (--allow io,fs:read:./data); --allow all grants every effect and writes one line to stderr saying so.

--allow io,ffi:math,json grants Python for those modules only; a call that reaches any other module — named, or reached through an attribute of a granted one — is refused (E311). A granted module can still do whatever that module itself can do: ffi:os is the operating system. Since 3.0 the same grammar narrows every coarse effect: fs:read:./data, fs:write:./out, net:api.example.com:443, net:*.example.com, and @100 for at most that many operations in a run; env is its own effect, so an io-only program cannot read the environment. timeout and max_memory_mb are available through the library and every door, and on a door the operator's limits are ceilings a caller cannot raise. It is still not a security boundary - but the caveats every review raised, the ffi cliff, unbounded execution, and fs and net with no path or host list, are now precise permissions rather than holes. It is a real guard for the situation everyone is now in — running a program someone, or something, else wrote.

The other half: promises, proven

fn discount(price: Int) -> Int

requires price >= 0 ensures result >= 0 { return price - 10 }

error[E700] promise cannot be kept: 'discount' ensures result >= 0 - proven without running the program: price = 5 gives result = -5

That ensures is not a comment or a runtime assert. The Z3 theorem prover verifies it for every possible input before execution — and refutes it with an exact counterexample when it lies.

A rule the customer wrote

A commerce platform lets each customer write their own discount rule. This one has the shape most of them have: a percentage off once the basket passes a threshold, a flat amount off as well, and a cap on the two together.

record Rule {

percent: Int // this much off, once the basket is above: Money of INR // worth at least this, flat: Money of INR // and this much off as well, cap: Money of INR // but never more than this, all together }

fn discount_for(total: Money of INR, rule: Rule) -> Money of INR requires total >= money(0, "INR") requires rule.percent >= 0 requires rule.percent <= 100 requires rule.flat >= money(0, "INR") requires rule.cap >= money(0, "INR") ensures result >= money(0, "INR") ensures total - result >= money(0, "INR") { let off = money(0, "INR") if total >= rule.above { off = percent_of(total, rule.percent, 100, "half_up") } off = off + rule.flat if off > rule.cap { off = rule.cap } if off > total { off = total } return off }

The two ensures are what the platform needs to know about a rule it did not write: a discount is never a surcharge, and what is left after it is never negative. Both are settled for every basket and every rule the types allow, before the program runs. examples/discount.vel is the whole program — five of the five functions that make a promise proven, and it runs under --allow io.

examples/discount_bad.vel is the same rule with the last if deleted. The cap still holds the discount to a fixed ceiling; nothing holds it to what the basket is worth:

$ sabline check examples/discount_bad.vel

examples/discount_bad.vel:54: [E700] promise cannot be kept: 'discount_for' ensures total - result >= money(0, "INR") - proven without running the program: rule = Rule(percent: 0, above: 0, flat: 2, cap: 1), total = 0 gives result = 1

The amounts are in paise: a basket worth nothing, a flat discount of two paise held down to a cap of one, and one paisa handed back anyway. The program does not run.

A sandbox answers a different question. It can stop this rule reading a file or opening a socket; it cannot tell you whether the arithmetic holds.

A key it cannot print

Effects say a program printed something. They do not say whether what it printed was the secret. Secret of T (6.0, 7.0) is the other half: the compiler tracks the value, and refuses any program that hands it to anything that emits.

fn key() -> Secret of Text uses env {

return env("API_KEY", "") // env() gives a Secret of Text }

fn authorization(k: Secret of Text) -> Secret of Text { return "Bearer " + k // still a Secret of Text }

examples/secret.vel reads an API key, builds the request that would carry it, and prints a summary of that request. examples/secret_bad.vel is the same program with one more line:

$ sabline examples/secret_bad.vel --allow env,io

error[E560] argument 1 of 'print' is Secret of Text, and 'print' performs io - a Secret cannot be printed, written, sent or passed to Python. It came from env(), line 27, through 'key', which returns Secret of Text (line 58) --> examples/secret_bad.vel, line 58

Nothing ran, nothing was logged, and no reviewer had to notice the line. A list of secrets, a map of them, or a record with one secret field carries it too, so the whole structure is refused at a sink — a Request record holding the key cannot be printed either.

And a program cannot look at the key either. key == "" is a Secret of Bool, not a Bool, and an if or while on one is E563. That is the rule that makes the rest mean something: with length and code_at, a plain Bool from == is not one bit, it is a loop that reads the whole key out —

while at < 3 {

for c in alphabet { if code_at(key, at) == code_at(c, 0) { // E563 found = found + c } } at = at + 1 } print("recovered: " + found) // the whole key

— so a rule that stopped print(key) and allowed that would be a decoration, not a type. The line is drawn at the branch.

declassify(value, "why") is the only way out. It needs uses declassify in the signature, a reason written in the call, and the declassify grant at run time — and it is what the audit reports, so a consumer can ask whether a program ever lets a secret out without running it:

$ sabline audit examples/secret.vel --json | jq .secrets

{ "sources": ["env"], "declassifies": false, "declassifications": [] }

To look at a secret, a program says so — declassify(key == "", "…") gives back a Bool you can branch on, at the cost of the effect, the grant and a reason in the audit. That is the trade: not silence, a statement.

What this does not do: it only sees values env() and read_file_secret() produced, so a password read with read_line, or handed in through args(), or fetched from a vault over net, is an ordinary Text with no protection at all. And it is not non-interference — a program still chooses how long to run and whether to stop. SPEC.md §3.1 states the rules and THREAT_MODEL.md states the limits.

Related work

TACIT ("Securing Agents With Tracked Capabilities", ACM CAIS '26; arXiv 2603.00991) has agents write Scala 3, whose capture checking tracks file, network and command capabilities as values in the type system; CaMeL has a model turn the user's request into a restricted subset of Python and tags every value with its prov

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx