GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Xrm/Power Platform/Dataverse MCP for devs, Azure CLI auth, Web API and multi-environment support
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATHต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jaj-dataverse-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jaj-dataverse-dev-mcp"
],
"env": {
"DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add jaj-dataverse-dev --env DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y jaj-dataverse-dev-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jaj-dataverse-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jaj-dataverse-dev-mcp"
],
"env": {
"DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"jaj-dataverse-dev": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"jaj-dataverse-dev-mcp"
],
"env": {
"DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jjohnsen 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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Lightweight MCP server for day-to-day Dataverse and Power Platform development.
Connect your agents to multiple Dataverse environments using your existing Azure CLI identity. The server exposes a thin, agent-friendly layer over the Web API for data, metadata, solutions, components, troubleshooting, and development tasks.
Agent → MCP → Azure CLI identity → Dataverse Web API
Add the server to .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "dataverse-dev": { "command": "npx", "args": [ "-y", "jaj-dataverse-dev-mcp" ] } } }
Save the file and press Start. The first start may take some time while npx downloads the package.
Sign in with Azure CLI:
az login
Create environments.json in your project root with the environments you need:
{
"environments": { "dev": { "url": "https://org8ffb6d07.crm.dynamics.com/", "allowWrite": true } } }
Open Copilot and try:
That's it!
Other MCP-compatible agents follow the same pattern: run jaj-dataverse-dev-mcp over stdio and provide access to your local Azure CLI session and connection configuration.
Add the server to claude_desktop_config.json:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "dataverse-dev": { "command": "npx", "args": ["-y", "jaj-dataverse-dev-mcp"], "env": { "DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH": "C:/Users/you/project/environments.json" } } } }
Save the file and fully quit and restart Claude Desktop (config changes aren't picked up by simply closing the window).
Continue from *"Sign in with Azure CLI..."* in Quick Start for VS Code + GitHub Copilot
There are already several Dataverse MCP implementations, including Microsoft's own tooling.
This project grew out of day-to-day development work where agents frequently needed capabilities beyond the available specialized tools. In many cases, the agent could solve the task successfully by constructing Dataverse Web API requests directly.
This MCP embraces that approach.
Instead of hiding Dataverse behind a large abstraction, it provides broad access to the Web API through a thin wrapper.
It is also designed for developers and consultants who regularly move between projects, customers, and Dataverse environments.
One MCP server can work with multiple Dataverse environments while using existing Azure CLI identity. No separate app registration, client ID, or client secret is required.
# Authentication is based on your current Azure CLI identity:
az login
az login --tenant # Specific tenant, if your tenant is not the default az login --allow-no-subscriptions # Tenant without subscriptions az login --use-device-code # Remote/headless environments
az account show
Environments are configured in environments.json in the project root and identified by friendly names such as dev, test, prod. Agents use these names when selecting which Dataverse environment to work with.
If an environment is in a different tenant than the default Azure CLI tenant, add a tenantId for that environment.
DATAVERSE_ENVIRONMENTS_PATH can be used to override the config file path at runtime.
Example:
{
"environments": { "dev": { "url": "https://YOUR-DEV.crm.dynamics.com/", "allowWrite": true }, "test": { "url": "https://YOUR-TEST.crm4.dynamics.com", "allowWrite": false }, "prod": { "url": "https://YOUR-PROD.crm4.dynamics.com", "allowWrite": false, "tenantId": "xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx" } } }
For better agent behavior, add Dataverse-specific instructions to the project where you use the MCP.
Copy docs/examples/copilot-instructions.md to .github/copilot-instructions.md in the workspace where you use the MCP server, then customize it for your project:
YOUR-dev, YOUR-test, and YOUR-prod with the environment names from environments.jsonYOUR_DEFAULT_SOLUTION with the unique name of the primary Dataverse solutionCommit the customized file to the project repository so all contributors use the same guidance.
The package can also be launched manually with stdio as default transport:
npx -y jaj-dataverse-dev-mcp
For development or clients that use Streamable HTTP add --http.
Although the MCP is intentionally a thin wrapper around the Dataverse Web API, it can support a broad range of development and troubleshooting tasks, for example:
This makes it useful for both direct development tasks and agent-driven workflows where the agent inspects Dataverse, decides on the next action, and performs it through the MCP.