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

Hwatu

โดย hongnoulรุ่น 0.6.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.hongnoul/hwatu

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Verification browser for coding agents: headless WebKit, DOM eval, screenshots, pixel-diff.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub hongnoul 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4928 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 28% ของอีก 4928 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4928 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Hwatu 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 (0.6.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

GitHub

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

โดย githubใช้กันมาก★ 34.2Kอัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

บนเครื่องหรือคลาวด์

Desktop Commander

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

โดย wonderwhy-erใช้กันมาก↓ 709.6K/สัปดาห์★ 10.2Kอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Cloudflare MCP

Cloudflare MCP servers

โดย cloudflareกำลังโต★ 4.4Kอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ mcp.cloudflare.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

hwatu

Headless UI verification for coding agents

hwatu is a headless verification harness for coding agents: a warm WebKit daemon driven over CLI, MCP, or one JSON line per Unix-socket connection. Instead of "looks right to me", the agent gets one-call verified page checks in ~35 ms, pixel-diff scores it can climb, animations as numbers, and headless windows that never steal focus, at any parallelism. Jcode drives it natively as its browser backend. When a check needs a human (a CAPTCHA, a judgment call), hwatu focus materializes the same live session as a real window.

Documents

  • Agent guide: protocol, primitives, verification loops
  • Benchmarks: every number, measured, with methodology
  • Vision: durable product principles, native platform strategy
  • Human guide: hwatu as a tiling-WM browser, keybinds, hand-off
  • Roadmap: portfolio priorities and product boundaries
  • AI verification
  • Tiling-WM browser
  • Shared platform
  • macOS research: measured WKWebView probes, competitor scan, and why macOS is verification-only
  • Continuous improvement: activation metric, feedback loop, weekly cadence
  • Launch kit: reusable copy, channels, and measurement plan

Install

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/hongnoul/hwatu/main/scripts/install.sh | bash

One static binary plus your distro's webkitgtk-6.0 (the installer checks). On Arch: yay -S hwatu. From source: cargo build --release.

Then connect an agent:

hwatu setup             # detect Claude Code, Cursor, Jcode, or MCP

Verification, not vibes

  • "Pixel-perfect" is a claim. `match_percent: 97.49` is a measurement.
  • One tool call per page check, ~35 ms. The same pass through warm-server Playwright is 5 calls and ~9x slower.
  • Headless by default. No window pops, no focus stolen, you keep typing.
  • One static binary + your distro's webkitgtk. No Node, no 170 MB Chromium download.

hwatu setup detects supported coding agents without changing their config. Choose a client explicitly:

hwatu doctor

hwatu setup --client claude --scope project --dry-run hwatu setup --client claude --scope project hwatu demo

Setup is previewable (--dry-run), idempotent, and reversible (--undo). Manual MCP configuration is one portable entry:

{ "mcpServers": { "hwatu": { "command": "hwatu", "args": ["mcp"] } } }

Or skip MCP: every command is a short CLI call or one newline-delimited JSON line over a Unix socket.

Connecting hwatu makes its tools available; a project instruction tells the agent when to use them. Add this to AGENTS.md, CLAUDE.md, or Cursor rules:

## Frontend verification

Use Hwatu after frontend changes. Exercise the affected user journey and verify its intended visible, navigational, or persisted result with expect. A successful click or clean console is not proof of success. Check console for additional JavaScript and request failures after verifying the outcome.

Then make the task's proof concrete:

Implement display-name editing on /settings. Use Hwatu to enter “Test User,”

save it, verify the visible success state, reload, confirm persistence, and report any console errors.

The verification loop:

hwatu --headless localhost:3000        # its window; you never see it

hwatu --headless staging.example.com # the reference

hwatu diff --id 2 --other 1 --heatmap /tmp/heat.png

{"match_percent":85.13,"regions":[{"x":0,"y":160,"w":2048,...}]}

hwatu motion --id 1 # the reference's animations, as numbers

easing cubic-bezier(0.25,1,0.5,1), 300ms, marquee 29.78px/s ...

...agent edits code...

hwatu diff --id 2 --other 1

{"match_percent":97.49} # climbing beats guessing

This loop took a clone of stripe.com's landing page from 85.1% to 98.8% pixel match. Reproduce it: scripts/demo/. A second real-agent scenario (four responsive viewport diffs, then live human hand-off) with evidence manifests: scripts/demo-aiuc/.

A full verification pass (open, load, eval, screenshot, close) is one command, one tool call, ~35 ms median (benchmarks):

hwatu check localhost:5173 --eval 'document.title' --shot=/tmp/after.png

{"title":"My App","eval":"My App","shot":"/tmp/after.png",

"console":[...],"load_ms":13,"total_ms":35}

For a repeatable repo-level contract that also owns the preflight, local dev server, responsive screenshots, source-staleness check, and evidence report:

hwatu verify .hwatu/about.verify.json

The same executor is exposed to MCP clients as verify_ui, so agent harnesses do not rebuild the orchestration loop. See the agent guide.

Generated HTML in hand and no server? hwatu render is the same one-call pass with the markup as input: no temp file, no python3 -m http.server:

echo '<h1>generated</h1>' | hwatu render --stdin --shot=/tmp/gen.png

{"rendered":true,"shot":"/tmp/gen.png","load_ms":5,"total_ms":28}

React to load, console, download, and window events without polling.

hwatu watch --kinds load,console

{"event":"load","seq":1,"window_id":7,"data":{"state":"started",...}}

MCP clients call subscribe_events for the same stream as notifications/hwatu/event. Full protocol and verification loops: agent guide.

Elsewhere, headless is decided at launch and a human can never see the session. In hwatu it is a window property, switchable live, in both directions: hwatu focus promotes any headless session to a real window for the human, state intact.

challenge is detection and hand-off only, by design: no solver APIs, no token injection, no fingerprint games.

The hand-off destination

The hand-off works because hwatu is also a real browser, built for tiling WMs. hwatu opens a window like your terminal opens a shell (your WM is the tab bar, there is none in the window): mainstream keybinds (ctrl+l, ctrl+f, ctrl+k palette, rebindable), native ad blocking (~119k EasyList rules compiled into WebKit's content-extension engine, zero JS in the request path), Chromium-curve scrolling, and unified shortform controls. Every window shares the one warm daemon (~56 MB per extra window), suspends when unfocused, and crash-restores at its last URL. Honest gaps: no Widevine or passkeys in WebKitGTK. WM configs (hyprland, sway, niri), keybinds, and setup: docs/human.md.

Features

  • Headless / background / focused as a *per-window* property, switchable live
  • Human hand-off: hwatu focus drops the live session into your tiling WM
  • Pixel-diff scoring: match percent + diff regions + heatmap (diff)
  • Animations as numbers: duration, easing, velocity (motion)
  • Deterministic animation frames: pin all animations at time t (seek)
  • Page state as JSON, tokens not pixels (snapshot)
  • Real input events with structured errors (click / type / scroll / upload)
  • JS errors, console output, failed requests (console)
  • Push event subscriptions as JSON lines or MCP notifications (watch)
  • One-call page assertions with polling (expect)
  • CAPTCHA / anti-bot detection with structured wait/resume (challenge)
  • MCP server, plain CLI, and a 1-line JSON socket protocol
  • A real browser as the hand-off destination: keybinds, media, ad blocking, crash restore

Why not Playwright or chrome-devtools-mcp?

Three ways to give an agent a browser:

How it runsWhat it costs the agent loop
Cold library (Playwright, launched per task)engine starts when the script doesfast to *call*, slow to *run*: every check pays engine startup; no state survives between tasks
Warm browser (your Chrome + devtools-mcp)a full human browser stays residentresources spent on tabs, extensions, sync, UI you never render, and its windows steal *your* focus while you work
hwatu"the coldest warm daemon": engine hot, everything else absent8 ms spawns, 35 ms verified checks, invisible until *you* ask to see it (focus), interruptible in both directions

hwatu keeps exactly what makes checks instant (engine, GPU context, compiled adblock, a prewarmed WebView) and nothing that serves a human *unless that human asked for a window*. That is why it idles warm without a tab bar, and why a kept-warm Playwright server driven the same way costs 341 ms per client to hwatu's 39 (benchmarks).

The second difference is what comes back. Playwright and chrome-devtools-mcp are automation APIs: they let an agent *drive* a browser, then hand back raw screenshots and DOM to eyeball. hwatu is a *verification* browser: the measurement primitives (check, diff, motion, expect) are built in, a window costs 13 ms, and headless is a window property, not a launch mode.

How hwatu compares

Legend: ✅ Yes / built-in · 🟡 Partial / limited · ❌ No

CapabilityPlaywrightchrome-devtools-mcphwatu
Verify pass (load + eval + screenshot), warm in-process82 msn/a35 ms
Verify pass as a warm *service* (fresh client per check)341 msn/a39 ms
Tool calls per verify pass551
Pixel-diff score + regions + heatmap🟡 1❌✅
Animations as numbers, pinned mid-flight❌ 2🟡 3✅
Headless ↔ headed on a *live* session❌❌✅
Human hand-off mid-session, state intact❌❌✅
No focus stealing at N parallel agents🟡 4🟡 4✅
CAPTCHA detection + structured wait/resume❌❌✅
No Node, no per-version browser download❌❌✅

1 toHaveScreenshot compares against stored goldens: pass/fail for test suites, not a score an agent can climb.

2 Standard practice is to disable animations or fast-forward to the end state to avoid flakes.

3 Raw CDP can query animation state, but there is no numeric summary of easing/velocity/keyframes.

4 Fine headless; every headed window pops and takes focus.

Comparison reflects each project at the time of writing;

corrections are welcome. Honest caveats: Playwright still wins

cold start (190 vs 435 ms, paid once per boot) and memory; hwatu

renders WebKit not Chromium (keep a Playwright matrix in CI for

engine-specific bugs), and it is Linux-only today. Full

head-to-head data and methodology:

[docs/benchmarks.md](docs/benchmarks.md

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx