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

MCP Factory

โดย jaimenbellรุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.jaimenbell/mcp-factory

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Manifest-driven MCP server scaffolder and runtime hub for tool integrations.

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

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "factory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add factory -- uvx jaimenbell-mcp-factory

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "factory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "factory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

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 jaimenbell 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 18428 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 23% ของอีก 18428 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18428 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Factory 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 (0.1.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Winecellarbuilders

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 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

MCP Factory

*The test count is verifiable below (python -m pytest tests/ → 348 passed, 8 skipped) and enforced in CI by scripts/check_readme_counts.py, which fails the build if this README's counts drift from the live suite.*

60-Second Quickstart

From PyPI (registry users):

pip install jaimenbell-mcp-factory

mcp-factory-hub --serve

equivalent: python -m mcp_factory --serve

From a git checkout (contributors): see the python hub_server.py ... examples throughout this README — hub_server.py at the repo root is a backward-compat wrapper around the same mcp_factory.cli module the console script runs, so behavior is identical either way.

The manifest-driven engine behind the MCP Integration Sprint. Write one mcp.yaml for a bot repo and the factory generates the server stub and the ~/.claude.json entry; run the hub and it serves every bot's tools through a single MCP endpoint.

The SDK wrapper is the easy part. What makes an MCP server safe to put in front of a real internal tool — scoped auth/env, fail-soft error handling, validated manifests, a collision-safe registry, and a real test suite — is the engineering this engine is built around. That same production layer is hand-built per engagement; the factory scaffolds it, it doesn't fake it.

Browse before you reply

This repo is public so you can verify the discipline instead of taking my word for it. Every claim below maps to a file you can open:

ClaimWhere it livesWhat to look for
Validated, env-scoped manifestsmcp_factory/manifest.pystrict from_dict validation (raises on missing/invalid fields); the env_required / env model that scopes which secrets a server may see
Fail-soft subprocess proxyingmcp_factory/runtime/subprocess_adapter.pytyped SubprocessError, lazy start, JSON-RPC error surfacing, timeout/OSError-guarded teardown + atexit cleanup — a dead bot returns a clean error, it doesn't crash the hub
Collision-safe, manifest-driven registrymcp_factory/runtime/registry.py · registry.jsonCollisionError on duplicate . names; the registry is built from manifests, not hand-maintained
Tested on a clean checkouttests/348 passed, 8 skipped, 0 failed (Python 3.12); the 8 skips are real integration tests or lint checks that no-op when the thing they need is absent

Honesty rails: 348 is the real, reproducible count on a clean checkout — the same number the public CI run produces and gates on. mcp-factory generates the *scaffold* and runs the hub — it does not "generate the production server" or carry any client/CI claims. The hardened production layer (per-tool auth boundaries, the full failure set, two-axis version-pinning) is built per engagement on top of this engine. That applies to both Python scaffold styles below — see "Two Python styles" for exactly what the fastmcp variant does and doesn't add on top of that baseline.

Quick Start

Factory mode (generate config from one manifest)
# Reference an existing MCP server (no code generated — just the config entry)

python hub_server.py --manifest examples/fleet_health.yaml

Scaffold a new MCP server from scratch

python hub_server.py --manifest my_bot/mcp.yaml --output-dir my_bot/

Dry run — preview without writing

python hub_server.py --manifest my_bot/mcp.yaml --dry-run

Self-verify: compare factory output to live ~/.claude.json entry

python hub_server.py --manifest examples/fleet_health.yaml --verify ~/.claude.json

Output always goes to ~/.claude.json.factory-test by default — never to the live ~/.claude.json. Copy entries manually after review.

Scan mode (batch-register all bots)
# Dry-run diff: show what would change in ~/.claude.json

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects

Apply: write ~/.claude.json after backing it up

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects --apply

Force-update entries already registered

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects --apply --force

--scan discovers all projects/*/mcp.yaml files, validates each, and diffs them against the current ~/.claude.json. Default root is C:\path\to\projects. With --apply, a timestamped backup is created at ~/.claude.json.scan-backup- before writing.

Skip logic: manifests whose name already exists in ~/.claude.json are skipped unless --force is passed. This prevents accidentally overwriting manually-crafted entries.

Serve mode (runtime hub — single MCP for all bots)
# Run the hub as a live MCP server (stdio transport)

python hub_server.py --serve

Serve with multiple scan roots (repeatable)

python hub_server.py --serve \ --scan-root C:\path\to\projects \ --scan-root C:\path\to\Claude

Register+serve in one step (scan --apply then start hub)

python hub_server.py --register \ --scan-root C:\path\to\projects \ --scan-root C:\path\to\Claude

The hub scans all mcp.yaml manifests under each --scan-root at startup, then exposes every bot's tools under the . namespace (e.g., fleet-health.fleet_status, my-bot.run_scan). Tools are proxied to per-bot subprocess MCP servers with lazy startup.

Hub meta-tool: _hub.list_bots returns the registered bots and their subprocess status.

Hub is pre-registered in ~/.claude.json as mcp-factory-hub (see scripts/register_hub.py).

Node.js template

Factory generates Node.js stubs when runtime.type: node is set in mcp.yaml:

runtime:

type: node command: "node" output: "path/to/server.js"

Generated stubs use @modelcontextprotocol/sdk with stdio transport and zod for argument validation. See examples/node_example.yaml for a working demo.

Two Python styles: raw SDK vs. FastMCP

For runtime.type: python, the factory can scaffold either of two styles from the exact same manifest:

runtime:

type: python command: "python" style: raw # default — official mcp SDK, hand-rolled list_tools/call_tool

style: fastmcp # FastMCP v3 (PrefectHQ/fastmcp), decorator-based tool registration

Both styles read the same tools: / env_required: fields and produce a server that speaks the same stdio JSON-RPC wire protocol — the runtime hub's SubprocessAdapter proxies either one without any adapter changes (see tests/test_fastmcp_template.py::TestFastmcpServeSmoke for a live generate-and-call test).

style: raw (python_server.py.j2)style: fastmcp (python_fastmcp.j2)
SDKofficial mcp package, mcp.server.Serverfastmcp (pinned exact fastmcp==3.4.2 — 4.0.0b1 is a beta that breaks sampling/roots, do not float)
Tool registrationmanual @server.list_tools() / @server.call_tool() dispatchone @mcp.tool(...)-decorated function per tool
Arg schemahand-built JSON Schema dict per argAnnotated[type, Field(description=...)] on real Python parameters — FastMCP derives the JSON Schema, including required/optional, from the signature
Tool body# TODO: implement stubsame stub, wrapped in try/except Exception — a runtime error in a filled-in implementation returns a structured {"status": "error", ...} instead of crashing the process
env_requirednot enforced at scaffold levelrendered into a _check_required_env() startup check that warns to stderr if a declared var is missing — a presence check, not credential validation

Gaps, stated honestly: neither style implements per-tool authorization, rate limiting, or the "full failure set" the hub-level subprocess_adapter.py gives you for free (typed errors, lazy start, atexit cleanup) — that's still a per-engagement build on top of either scaffold. The fastmcp template's fail-soft wrapper and env-presence check are new, real code (read mcp_factory/templates/python_fastmcp.j2), not a marketing claim about auth — they were added because FastMCP's decorator model made them cheap to include cleanly; they have not (yet) been backported to the raw template, which is why the two styles differ slightly in what ships out of the box. If your engagement needs FastMCP-specific features beyond this (resources, prompts, HTTP/SSE transport, middleware-based auth), the generated file is a normal FastMCP app — extend it directly.

See examples/fastmcp_example.yaml for a working demo manifest.

mcp.yaml Schema

name: my-bot                   # REQUIRED — unique MCP server name (key in claude.json)

description: > # REQUIRED — shown in Claude's tool descriptions What this bot does and when to use it.

runtime: # REQUIRED type: python # python | node | binary command: "C:\\Python314\\python.exe" # full path to interpreter script: "path/to/server.py" # existing server (skips scaffold generation) output: "path/to/out.py" # where to write generated scaffold (omit = auto) style: raw # python only: raw (default) | fastmcp — see "Two Python styles"

tools: # REQUIRED — list of MCP tools to expose

  • name: tool_name # REQUIRED — programmatic identifier title: "Tool Name" # Optional — human display name (see below) description: > # REQUIRED — used by Claude for routing What this tool does. annotations: # Optional — the four MCP behaviour hints readOnlyHint: true # tool does not modify anything destructiveHint: false # tool does not perform destructive updates idempotentHint: true # repeat calls have no additional effect openWorldHint: false # tool does not touch an open external world args: # Optional list of arguments
  • name: arg_name # REQUIRED type: string # string | number | boolean | object | array required: true # default: true description: "..." # shown in Claude's tool schema

env_required: # env var names that must be set at runtime

  • MY_API_KEY

env: # static env vars injected into claude.json entry MY_API_KEY: "" # leave value empty — fill in ~/.claude.json manually

tags: [trading, health] # for documentation / future routing priority: high # high | medium | low

Key rules
  • runtime.script + existing file → factory references it, skips scaffold
  • runtime.script + missing file → validation error (use runtime.output for new scaffolds)
  • runtime.output → explicit path for generated stub (absolute recommended)
  • Neither script nor output → error at config-write step
title and annotations

Both are optional and both are worth declaring.

title is the human display name, which lets name stay a programmatic identifier. Display precedence is title → annotations.title → name; the factory exposes only the top-level title so one manifest cannot declare two competing display names.

annotations matters more than it looks. The four hints have pessimistic defaults — destructiveHint and openWorldHint both default to true, readOnlyHint to false —

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx