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

Workflowy

โดย jbeshirรุ่น 1.0.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.jbeshir/workflowy-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Search, read, create, and organize Workflowy nodes with breadcrumb context.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WORKFLOWY_API_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • WORKFLOWY_API_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    Workflowy API token from workflowy.com/api-key

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 jbeshir 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7250 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 76% ของอีก 7250 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7250 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Workflowy ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WORKFLOWY_API_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.2) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

workflowy-mcp

An MCP server that provides full read/write access to Workflowy. Search, create, organize, move, and complete nodes from any MCP-compatible client such as Claude Desktop or Claude Code. The server communicates over stdio and caches Workflowy's export endpoint to stay within API rate limits.

Getting Started

Requirements
Configuration
VariableRequiredDescription
WORKFLOWY_API_TOKENYesYour Workflowy API token
WORKFLOWY_API_URLNoCustom API URL (default: https://workflowy.com)
Install from source

Requires Go 1.27.3+.

go install github.com/jbeshir/mcp-servers/workflowy/cmd/workflowy-mcp@latest
Docker
docker build -t workflowy-mcp ./workflowy

docker run -e WORKFLOWY_API_TOKEN= workflowy-mcp

Claude Desktop

Add to your Claude Desktop configuration (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "workflowy": { "command": "/path/to/workflowy-mcp", "env": { "WORKFLOWY_API_TOKEN": " " } } } }

Claude Code
claude mcp add workflowy -- env WORKFLOWY_API_TOKEN=<your-token> /path/to/workflowy-mcp

Tools

ToolDescription
search_nodesSearch nodes by keyword and/or completion date range (completed_after/completed_before, unix seconds) across name and note fields
get_nodeGet full details of a node by ID
list_childrenList child nodes of a parent, sorted by priority
create_nodeCreate a new node
update_nodeUpdate an existing node's properties
delete_nodeDelete a node
move_nodeMove a node to a different parent
complete_nodeMark a node as completed
uncomplete_nodeMark a node as not completed
list_targetsList system locations (home/inbox) and user shortcuts

Key Concepts

  • Nodes — The basic unit in Workflowy. Every bullet, heading, todo, and code block is a node. Nodes form a tree: each node can have children, and every node except the root has a parent.
  • Targets — Named system locations (home, inbox) and user-defined shortcuts. You can use target keys anywhere a parent ID is accepted, so you can create nodes in your inbox without knowing its UUID.
  • Layout modes — Each node has a display mode: bullets (default), todo, h1, h2, h3, code-block, or quote-block.
  • Breadcrumb paths — Search results include the full chain of ancestor names (e.g. Projects > Backend > Auth), giving context for where a node sits in the hierarchy.
  • Hierarchical completion — Completing a parent node implicitly completes all its children. The server understands this when filtering search results, so a child under a completed parent is treated as completed even if it has no completion timestamp of its own.

Architecture Overview

graph LR

Client["MCP Client"] Server["MCP Server 10 tools"] Cache["Export Cache TTL 60s+"] HTTP["HTTP Client Bearer token auth"] API["Workflowy REST API"]

Client -->|"JSON-RPC over stdio"| Server Server -->|"reads"| Cache Server -->|"writes"| HTTP Cache -->|"cache miss"| HTTP HTTP -->|"HTTPS"| API

The server has three internal layers:

  • MCP Server (internal/server/) — Registers 10 tools, parses arguments, formats JSON responses with breadcrumb paths.
  • Export Cache (internal/cache/) — TTL-based cache of the full node export. Uses double-checked locking (RWMutex) to coalesce concurrent fetches. Minimum TTL is 60 seconds to respect Workflowy's rate limit on the export endpoint.
  • HTTP Client (internal/client/) — Thin REST client. All requests use Bearer token authentication. Read operations go through the cache; write operations call the API directly and then invalidate the cache.

Data Flow

Read path (search, get, list)
sequenceDiagram

participant C as MCP Client participant S as MCP Server participant Ca as Export Cache participant H as HTTP Client participant A as Workflowy API

C->>S: search_nodes(query) S->>Ca: GetAllNodes() alt Cache hit (within TTL) Ca-->>S: Cached nodes else Cache miss or expired Ca->>H: ExportNodes() H->>A: GET /api/v1/nodes-export A-->>H: All nodes (JSON) H-->>Ca: []Node Ca-->>S: Fresh nodes end S-->>C: Matching nodes with breadcrumb paths

Write path (create, update, delete, move, complete)
sequenceDiagram

participant C as MCP Client participant S as MCP Server participant Ca as Export Cache participant H as HTTP Client participant A as Workflowy API

C->>S: create_node(name, parentId) S->>H: CreateNode(request) H->>A: POST /api/v1/nodes A-->>H: Created node ID H-->>S: CreateNodeResponse S->>Ca: Invalidate() S-->>C: "Created node with ID: ..."

Write operations bypass the cache entirely, call the Workflowy API directly, and then invalidate the cache so the next read fetches fresh data.

ถาม PopNx