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

Aperture MCP

โดย jaysinailabsรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.jaysinailabs/aperture-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Flag when a tracked commitment vanishes verbatim between two versions. A signal, not a judge.

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": {
    "aperture": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aperture-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add aperture -- uvx aperture-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "aperture": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aperture-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 jaysinailabs 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 32583 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 15% ของอีก 32583 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32583 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Aperture MCP 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 (0.2.0) เข้า registry 4 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, sync. labs

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

sync. labs

โดย synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Aperture

A commitment tripwire · git hook · CI · CLI · MCP

Did an agent quietly drop a commitment from your spec — and no one noticed?

English · 简体中文

AI agents now rewrite the documents that govern your work — specs, plans, ADRs, charters, AGENTS.md files. Somewhere in the edit, a constraint you set earlier can quietly disappear.

**Aperture is a *commitment tripwire*. You name the commitments you care about; it flags — word for word** — when one of them vanishes between two versions of a decision document.

Catching *"a commitment silently vanished"* is a tripwire job: it should fire on an event, deterministically, without asking permission. So Aperture ships that check on the surface that fits it best first — a git pre-commit hook / CI check that runs with no LLM, offline — and also as a CLI and an MCP server for agents to call mid-task. MCP is one adapter, not the whole product.

A signal, not a judge. It trips; *you* investigate.

Opt-in · runs locally · never trains on your data.


What it is (and what it is not)

Aperture compares two text states of the same decision — an earlier version and a later one — and surfaces a narrow, specific kind of decision drift: when a tracked commitment’s exact text disappeared. One engine, several surfaces:

  • git pre-commit hook / CI check — the deterministic form. Fires on the commit / PR event with no model in the loop, and blocks (or warns) automatically.
  • `aperture check` CLI — run the same check by hand between any two git states.
  • MCP server — so an agent can call the check while it edits (weaker as a tripwire, since it only runs if the agent *chooses* to call it — but useful mid-task).

What the engine does and doesn’t do:

  • ✅ It does: flag when a commitment you listed *verbatim* is present in version A and gone from version B — across commits, sessions, or authors. It returns a structured, comparable result with its own blind spots written on the label.
  • ❌ **It does *not*: understand meaning. It matches text as a case-insensitive substring, so it misses** a commitment that was *reworded / softened / paraphrased* (it looks dropped-free even though the promise weakened); it declines/abstains on a commitment that was merely *translated* (it can’t compare verbatim across scripts, so it returns degraded rather than false-flag); and it can still false-flag a commitment that was merely *reformatted* (the words moved, the meaning didn’t). It does not rank options, score quality, or tell you a change was *wrong*. That judgment stays with you. Moving to the deterministic git-hook makes the check *fire reliably* — it does not widen what it can see. Same narrow, verbatim signal.

If you want one sentence: Aperture is `grep` for vanished commitments, wired to fire on commit — and honest enough to admit what it can’t see.


Quickstart (≈2 minutes)

pip install aperture-mcp   # installs the `aperture` CLI + the MCP server (wire the CLI as a git hook — see below)

The PyPI package is named `aperture-mcp` because the bare name aperture was already taken on

PyPI. The -mcp suffix is a historical package-name artifact — the product is Aperture, and

MCP is only one of its surfaces. One pip install gives you all three below.

1. The deterministic tripwire — git pre-commit hook / CI (no LLM, offline)

Create a .aperture.toml — a watchlist of the commitments that must not silently vanish, per file:

fail_on_drop = true

[[watch]] path = "CHARTER.md" commitments = ["never train on your data", "data stays on the device"]

aperture check compares two git states and flags any watched commitment that disappeared verbatim:

aperture check                                    # HEAD vs working tree (default)

aperture check --staged # HEAD vs the staged index — for a pre-commit hook aperture check --ref-a origin/main --ref-b HEAD # any two refs — for CI on a PR

Exit code 1 blocks the commit when a watched commitment dropped (the default); --warn-only prints the finding but never blocks. It’s stdlib-only, makes no network calls, and runs no model.

Wire it as a pre-commit hook — either through the pre-commit framework (uses this repo’s .pre-commit-hooks.yaml):

# .pre-commit-config.yaml

repos:

  • repo: https://github.com/jaysinailabs/aperture-mcp rev: v0.2.0 hooks:
  • id: aperture-commitment-drift

…or as a standalone .git/hooks/pre-commit:

#!/bin/sh

exec aperture check --staged

…or run it in CI as a GitHub Action on every PR (needs fetch-depth: 0 so both sides are available — see examples/github-action/aperture-check.yml):

- uses: actions/checkout@v4

with: { fetch-depth: 0 }

  • run: pip install aperture-mcp
  • run: aperture check --ref-a ${{ github.event.pull_request.base.sha }} --ref-b ${{ github.sha }}

Kick the tires first with the bundled fixture (clone the repo): it trips on a dropped commitment

against checked-in before/after docs, no setup, fully offline —

python3 examples/git_decision_drift/git_decision_drift.py.

2. Mid-task, from an agent — the MCP server

The same check, callable by an agent while it edits. (An MCP tool only fires if the agent *chooses* to call it — a weaker delivery for a tripwire than the git-hook, but handy mid-task.)

{

"mcpServers": { "aperture-mcp": { "command": "aperture-mcp" } } }

Prefer zero-install? Point the client at uvx instead:

{ "command": "uvx", "args": ["aperture-mcp"] }.

3. Or from your own Python
from aperture import compare, Anchor, AnchorKind

result = compare( state_a="We commit to: ci-gates-green before release; data-never-leaves-device.", state_b="We commit to: data-never-leaves-device.", anchors=[Anchor(kind=AnchorKind.COMMITMENT, id="ci-gates-green")], ) print(result.status) # DROPPED_SILENTLY print(result.anchor_violations) # the commitment that vanished


A scene you’ll recognize

On a long task, your agent keeps rewriting the doc it works from — a plan, a spec — across sessions and edits. And every so often, a line that mattered just… vanishes.

*“Always ask before you delete anything.”* Gone. *“User data never leaves the device.”* Gone. *“The free tier stays free.”* Gone.

Nobody meant to drop them; nobody reads all 400 lines of the diff.

Aperture watches the exact lines you name. Put it on the commit — a hook that fires before the drop lands — and it won’t try to understand the doc or judge it; it just tells you which promise was there, word for word, and now isn’t. A tripwire, not a judge — and honest about the rest: soften a line, reword it, or change a number instead of deleting it, and it’ll slip past. Better you hear that now.


What trips it — and what slips past

Aperture is a heuristic. We measured it on our own gold corpus and we publish the numbers instead of a single flattering score, because *knowing where it’s blind is the product* — recall 0.400, precision 0.667 on a 100-case corpus, labeled by an isolated LLM-judge panel (it catches 26 of 65 real drifts; ~1 flag in 3 is noise), full breakdown in docs/measured-limits.md:

Kind of changeDoes Aperture flag it?
A watched commitment deleted verbatim✅ Reliably — this is the one thing it’s good at (24 of 24 in the corpus)
A commitment reworded / softened (“must” → “should”)❌ Missed — the text still “matches”
A commitment paraphrased / restructured❌ Missed
A number / scope / negation quietly changed❌ Missed
A commitment translated to another language⚠️ Declines (abstains) for a *natural-language* anchor — it can’t compare verbatim across scripts, so it returns degraded rather than false-flag (a commitment dropped and translated is missed)

The deterministic surface doesn’t widen the aperture. The git-hook fires reliably — but it still

only catches verbatim deletion. Every ❌ / ⚠️ row above is exactly as blind through the hook as

through MCP. What you gain is *when* it checks (on the commit, without anyone remembering to ask),

not *what* it can see.

Anchor style matters for that last row: the abstain applies to a natural-language anchor. A

code-identifier anchor (the ci-gates-green style the quickstart teaches) is treated as

*translation-stable* — Aperture keeps checking it across languages, so if that exact token disappears

it still flags DROPPED_SILENTLY (usually what you want for a stable identifier).

Takeaway: treat every flag as *“look here,”* never as *“this is wrong”* — and never assume silence means nothing drifted. Aperture catches the verbatim disappearance case well and is honest that it catches little else. That narrow, reliable signal is useful precisely *because* it doesn’t pretend to be more.

Hit one of those misses on your own docs? That's the single most useful thing you can send us —

report it in ~30s (your wording is optional). Real misses guide what

we fix next.

Why not just git diff / grep? You can reproduce the core check by hand. What Aperture adds is

that it’s wired to fire on the commit / PR event (as a hook or CI check) *and* callable

mid-task by an agent (over MCP); it returns a structured, directional result

(ok / degraded / DROPPED_SILENTLY / …); and it reports its own blind spots in the result

so a human can audit the gaps. It’s ergonomics + honesty around a simple, legible check — not a

smarter detector.


Why this exists

Long-running and multi-agent workflows drift. A constraint set in turn 3 / session 1 / by agent A gets quietly edited away forty turns later, in another session, by agent B — and nobody notices until it ships. Aperture is a preflight you can put on the documents agents maintain: name the commitments that must not silently vanish, and get a tripwire when one does — ideally on the commit itself, before the drop ever lands.

It is deliberately small and legible. It is not an AI that decides for you; it is a signal that helps *you* stay consistent with yourself.


Who it’s for

Teams and builders who (a) let AI agents edit repo-resident decision documents — specs, plans, ADRs, charters, and AGENTS.md files — and (b) keep those documents under version control. If your agents touch text that encodes promises, Aperture gives you a cheap, honest tripwire — on the commit, in CI, or mid-task — on the ones you can’t afford to lose silently.


Privacy

  • Opt-in and local. Aperture runs on your machine — the git-hook, the CLI, and the MCP server alike. It makes no network calls.
  • Never trains on your data. Your decision text is yours; it never leaves your process.
  • Usage logging is off by default and, when enabled, records only metadata (timestamp, tool, status, counts) — never your decision text or commitment wording.

Honesty about the demo

The repository ships a small hand-authored fixture ADR (a before/after pair under examples/git_decision_drift/fixtures/), where Aperture corre

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx