Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Search, read, create, and organize Workflowy nodes with breadcrumb context.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
WORKFLOWY_API_TOKENค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
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
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jbeshir ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: WORKFLOWY_API_TOKEN
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.2) เข้า registry 11 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
| Variable | Required | Description |
|---|---|---|
WORKFLOWY_API_TOKEN | Yes | Your Workflowy API token |
WORKFLOWY_API_URL | No | Custom API URL (default: https://workflowy.com) |
Requires Go 1.27.3+.
go install github.com/jbeshir/mcp-servers/workflowy/cmd/workflowy-mcp@latest
docker build -t workflowy-mcp ./workflowy
docker run -e WORKFLOWY_API_TOKEN= workflowy-mcp
Add to your Claude Desktop configuration (claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "workflowy": { "command": "/path/to/workflowy-mcp", "env": { "WORKFLOWY_API_TOKEN": " " } } } }
claude mcp add workflowy -- env WORKFLOWY_API_TOKEN=<your-token> /path/to/workflowy-mcp
| Tool | Description |
|---|---|
search_nodes | Search nodes by keyword and/or completion date range (completed_after/completed_before, unix seconds) across name and note fields |
get_node | Get full details of a node by ID |
list_children | List child nodes of a parent, sorted by priority |
create_node | Create a new node |
update_node | Update an existing node's properties |
delete_node | Delete a node |
move_node | Move a node to a different parent |
complete_node | Mark a node as completed |
uncomplete_node | Mark a node as not completed |
list_targets | List system locations (home/inbox) and user shortcuts |
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.bullets (default), todo, h1, h2, h3, code-block, or quote-block.Projects > Backend > Auth), giving context for where a node sits in the hierarchy.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:
internal/server/) — Registers 10 tools, parses arguments, formats JSON responses with breadcrumb paths.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.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.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
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.