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

agentpay

โดย Hellotravisssรุ่น 0.9.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Hellotravisss/agentpay

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Enforced budgets for agents paying x402 APIs: the gateway holds the wallet, not the agent.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "agentpay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentpay-gateway"
      ],
      "env": {
        "AGENTPAY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENTPAY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agentpay --env AGENTPAY_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENTPAY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y agentpay-gateway

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentpay": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentpay-gateway"
      ],
      "env": {
        "AGENTPAY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENTPAY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentpay": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentpay-gateway"
      ],
      "env": {
        "AGENTPAY_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENTPAY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGENTPAY_URL env
    agentpay gateway URL
  • AGENTPAY_API_KEY ความลับ env
    Agent key from POST /admin/keys

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Hellotravisss 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 32417 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 52% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

agentpay ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AGENTPAY_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.0) เข้า registry 36 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

FOGA node

โดย garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agentpay

A cross-rail spend-policy gateway for AI agent payments. It sits between your agents and anything that charges them money — x402-style paid APIs, Alipay/WeChat-style agent payments, whatever comes next — and answers the question every company deploying paying agents will have to answer:

*"How do I let my agent spend money — across several payment rails — without giving it my wallets?"*

Agents never hold payment credentials. They call paid resources through the gateway, which:

  1. intercepts the 402 Payment Required handshake and collects every payment option the merchant accepts,
  2. routes to one rail (agent's rail preference first, ties broken by cheapest cost in the policy's base currency),
  3. checks the payment against that agent's spend policy — budgets and caps are denominated in one base currency and enforced across all rails and currencies via exact FX conversion,
  4. executes approved payments on the chosen rail,
  5. retries the request with the payment proof and returns the unlocked response,
  6. writes every decision — denials included — to an append-only audit log.
                       ┌────────────────────────────────────────────────┐      ─▶ paid API (x402, USDC)

agent ──HTTP──▶ │ gateway │ (no keys, no wallet) │ policy ─ fx ─ router ─ ledger ─ audit ─ rails │ ─▶ paid API (Alipay, CNY) └────────────────────────────────────────────────┘ ─▶ ...

The built-in dashboard ( GET /admin ) — live spend vs. budgets, per-rail breakdown, and one-click approve/reject on held payments.

For how it's built and *why* — design principles, the full 402 request lifecycle, and where the simple parts grow — see docs/ARCHITECTURE.md.

Where it fits — the neutral layer

The platforms are racing to let agents spend, and each is building a closed loop: Alipay's ACT delegated-payment protocol, WeChat Pay's isolated "AI card" with user-set authorization scope and spend limits, x402 for crypto-native APIs. Every platform wants agents spending inside *its* wallet, on *its* rail — and the design they keep converging on (a wallet isolated from your real account, scoped authorization, per-spend limits, big payments held for confirmation, a full audit trail) is exactly the control surface this project is built around. The thesis is no longer speculative; it's where the giants are pointing their capex.

But a company running real agents doesn't get to live in one loop. Its agents pay an x402 API in USDC, a vendor in CNY, the next thing in whatever ships next quarter — and no single platform gives it one neutral view across all of them: one base-currency budget, one audit trail, one policy, one place where the agent never holds a credential. The more these closed loops fragment, the more that spanning layer is missing.

That layer is agentpay. It sits *above* the rails — x402, Alipay, WeChat, mock — behind a two-method interface (rails/rail.ts), so budget, policy, FX, routing, and audit are written once and every rail plugs in underneath. It's rail-neutral and self-hosted by design: the value is precisely the part no platform racing to own its own loop will build for you.

Quick start

npx agentpay-gateway      # gateway on http://127.0.0.1:4020, dashboard at /admin (mock rails)

From source:

npm install

npm test # 110 tests: money, FX, policy, x402 v1+v2, MCP, persistence, approvals, security, e2e npm run demo # walkthrough: 2 rails, 2 currencies, 1 unified USD budget, human-in-the-loop npm run dev # start the gateway on :4020 (dashboard at http://localhost:4020/admin)

The demo runs a merchant that accepts USDC (x402-style) or CNY (Alipay-style); two agents with different rail preferences get routed differently, and one USD budget governs both — a 0.36 CNY purchase consumes ~0.0504 USD of it. Per-transaction caps, payee blocklists, budget exhaustion, the per-rail spend breakdown, and the audit trail are all shown.

Install as an agent skill

There's a ready-to-install agent skill in skill/ — a step-by-step runbook an AI assistant (Claude Code, OpenClaw, …) follows to set agentpay up *for* you: install + self-test, write a deny-by-default policy, launch the gateway, reroute the agent's paid calls through `/proxy`, then operate it (spend, audit, approvals, live policy edits) and harden for production. It bundles policy templates and a troubleshooting + API reference. Point your assistant at skill/SKILL.md, or install it from a skill marketplace.

Use from Claude / Cursor (MCP)

Try it in two minutes: npx -p agentpay-gateway agentpay-demo starts a gateway (mock money) plus a toy paid API. Ready-made agents for the Claude Agent SDK, Vercel AI SDK, OpenAI Agents SDK and LangChain are in examples/.

Give an MCP agent a budget it cannot exceed. The agentpay-mcp server holds only the agent's gateway API key — the wallet and the limits stay in the gateway. Unlike honor-system budget tools, the agent is never *asked* to check its budget; a payment over the limit simply isn't signed.

{

"mcpServers": { "agentpay": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "agentpay-gateway", "agentpay-mcp"], "env": { "AGENTPAY_URL": "http://127.0.0.1:4020", "AGENTPAY_API_KEY": " " } } } }

Tools: paid_fetch(url, method?, body?) — fetch any URL; the gateway pays x402/402 within policy. Denials and approval holds come back as tool errors the model can explain. check_budget() — spent today/this month vs limits (via the agent-scoped GET /v1/budget, which shows an agent only its own numbers).

Policies

Policies are deny-by-default: an agent with no policy entry cannot spend at all. See policies/example.json:

{

"fxRates": { "USDC:USD": "1", "CNY:USD": "0.14" }, // directional pairs, exact decimals "defaults": { "currency": "USD", "perTransactionMax": "1.00", "dailyBudget": "10.00" }, "agents": [ { "agentId": "research-bot", "enabled": true, "currency": "USD", // base currency for ALL limits below "railPreference": ["alipay-act", "x402"], // routing order when merchants accept several rails "perTransactionMax": "0.25", // cap on any single payment, in base currency "dailyBudget": "0.15", // UTC calendar day, across all rails/currencies "monthlyBudget": "3.00", // UTC calendar month "maxTransactionsPerDay": 200, "requireApprovalOver": "0.50", // hold payments >= this for human review (base ccy) "payeeBlocklist": ["merchant-shady"] // or "payeeAllowlist": [...] to whitelist instead } ] }

All money is exact decimal (bigint micro-units, 6 dp — USDC precision); FX conversions round up so budgets are enforced conservatively. No floats anywhere near amounts. Payments in a currency with no configured rate to the base currency are denied (no_fx_rate).

API

EndpointPurpose
ANY /proxy?url= Proxy a request; routes + pays on 402 if policy allows. Identify the agent via Authorization: Bearer (when keys are configured) or X-Agent-Id.
GET /adminWeb dashboard (single self-contained page) — live spend, pending approvals with approve/reject buttons, the audit trail, and inline policy editing.
GET /admin/policyThe full live policy config.
GET /admin/agentsConfigured agents with their resolved limits.
PUT /admin/agents/:idCreate or replace an agent's policy (validated). Takes effect on the next request; written back to the policy file.
DELETE /admin/agents/:idRemove an agent (reverts to deny-by-default).
GET /admin/keys · POST /admin/keys · DELETE /admin/keys/:idMulti-tenant API keys: list, mint (secret returned once), revoke.
GET /admin/spend/:agentIdUnified spend vs. limits in the base currency, plus a per-rail breakdown in native currencies.
GET /admin/audit?agent=&limit=Audit trail of every allow/deny/failure/hold.
GET /admin/approvals?status=List payments held for human review (filter pending/approved/rejected).
POST /admin/approvals/:idDecide a held payment: body `{ "decision": "approve" \"reject" }`.
GET /healthzLiveness.

Successful paid responses carry X-Gateway-Payment-Id, X-Gateway-Rail, and X-Gateway-Payment-Amount headers. Denials return 403 with the violated rule id (per_transaction_max, daily_budget, payee_blocklisted, no_fx_rate, approval_rejected, ...) so the agent can explain itself or back off.

Human-in-the-loop approvals

Set requireApprovalOver on an agent and any policy-approved payment at or above that base-currency amount is held instead of executed: the proxy returns 202 with an approvalId rather than paying. An operator approves or rejects via POST /admin/approvals/:id; the agent's retry then executes (approved) or is denied with approval_rejected. Each approval is single-use, so it unlocks exactly one payment. Budgets are still re-checked at execution time on the retry.

Persistence

By default the ledger, audit log, and approvals live in memory. Point any of them at a file to make state survive restarts — .sqlite selects a transactional SQLite backend (Node's built-in node:sqlite, no extra dependency), anything else is append-only JSONL:

LEDGER_FILE=./ledger.sqlite AUDIT_FILE=./audit.jsonl APPROVALS_FILE=./approvals.sqlite APIKEYS_FILE=./keys.sqlite npm run dev
Live FX rates

FixedRateProvider is fine for static pairs; CachingRateProvider wraps any async rate source (a RateFetcher, default httpRateFetcher hits exchangerate.host) with a TTL and a hard staleness limit. Past that limit a cached rate is refused (no_fx_rate) rather than used — a payment is never priced on a stale rate. Stablecoin pegs can be pinned so they never expire or fetch.

Editing policies (live)

Policies change at runtime — no restart. The PolicyManager owns the live config; every decision reads through it, so an edit takes effect on the next request. Two ways in, kept in sync:

  • Admin API / dashboard — PUT/DELETE /admin/agents/:id (the dashboard's edit pencils and "add agent" button drive these). Each edit is validated, audited as policy_changed, and written back to the policy file.
  • The file itself — npm run dev watches the policy file and hot-reloads out-of-band edits. The write-back and the watcher don't fight: reload() no-ops when the file is byte-identical to the in-memory state, so a self-write doesn't trigger a reload loop. (fxRates are built once at startup and not hot-reloaded.)
Multi-tenant API keys

Agents authenticate with Authorization: Bearer . Keys are minted per agent (an agent can hold several, for rotation) via POST /admin/keys or the dashboard — the raw secret is returned exactly once;

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx