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

Physbound

โดย JonesRobMรุ่น 0.3.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.JonesRobM/physbound

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Physical Layer Linter: validates RF and radar calculations against hard physical limits.

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": {
    "physbound": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add physbound -- uvx physbound

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "physbound": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "physbound": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "physbound"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub JonesRobM 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 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 32% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Physbound 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 (0.3.0) เข้า registry 2 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, LickityClick

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

LickityClick

โดย lickity.click

Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

PhysBound

Physical Layer Linter — an MCP server that validates RF and physics calculations against hard physical limits, catching AI hallucinations in engineering workflows.


LLMs generate plausible-sounding RF numbers that violate fundamental physics — throughput above the Shannon limit, antenna gains no aperture can produce, radar ranges the range equation forbids. PhysBound gives any MCP-compatible AI assistant six validated calculation tools, backed by CODATA constants (via SciPy) and dimensional analysis (via Pint). Impossible claims return structured PhysicalViolationError responses with the violated law, the computed limit, and a LaTeX explanation — not silent failures.

ToolWhat it validates
rf_link_budgetFriis link budgets: FSPL, received power, antenna gains vs. aperture/Harrington limits
shannon_hartleyThroughput claims against channel capacity C = B log2(1 + SNR)
noise_floorThermal noise kTB, Friis noise-figure cascades, receiver sensitivity
radar_rangeDetection-range claims against the monostatic radar range equation
antenna_gainGain limits, beamwidth, and far-field distance for a single antenna
radar_ambiguityPulse-Doppler unambiguous range/velocity, Doppler aliasing, range resolution

Installation

PhysBound is a standard stdio MCP server published on PyPI. The recommended launch command is uvx physbound, which fetches and runs the latest release in an isolated environment — no manual install step.

First run: uvx downloads ~60 MB of dependencies (SciPy, NumPy) the first time. Run uvx physbound once in a terminal to pre-cache them (Ctrl-C to exit); subsequent starts are instant.

Claude Code
claude mcp add physbound -- uvx physbound
Claude Desktop

Add to claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/, Windows: %APPDATA%\Claude\):

{

"mcpServers": { "physbound": { "command": "uvx", "args": ["physbound"] } } }

Cursor, Windsurf, and other MCP clients

Use the same JSON server entry as above in your client's MCP configuration file (Cursor: ~/.cursor/mcp.json; Windsurf: ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json).

Without uv

If you prefer a plain Python install (requires Python 3.12+):

pip install physbound

then set "command": "physbound" (with no args) in the client configuration.

Once configured, ask your assistant an RF question — *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"* — and it will answer with physics-validated numbers.

Command-Line Usage

The same validators are available directly from the terminal — useful in scripts and CI pipelines, since a physics violation exits with code 1:

$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 500e6

PHYSICS VIOLATION [Shannon-Hartley Theorem] Claimed throughput 500000000.0 bps exceeds Shannon limit of 100556153.5 bps by 397.2% Computed limit: 1.00556e+08 bps Claimed value: 5e+08 bps $ echo $? 1

$ physbound check shannon --bandwidth-hz 20e6 --snr-db 15 --claimed-throughput-bps 100e6

Shannon-Hartley Capacity: ... # exit code 0

Available subcommands: check {link-budget, shannon, noise, radar-range, antenna, radar-ambiguity} (flags mirror the MCP tool parameters; add --json for the full structured result) and serve --transport {stdio,http} for running the MCP server over HTTP. See physbound check --help for details.

What LLMs Get Wrong

Sixteen real hallucination patterns, each caught by PhysBound's test suite:

#CategoryLLM HallucinationPhysBound TruthVerdict
1Shannon-HartleyA 20 MHz 802.11n channel with 15 dB SNR can achieve 500 MbpsShannon limit: 100.6 Mbps (not 500 Mbps)CAUGHT
2Shannon-HartleyA 100 MHz 5G channel with 20 dB SNR delivers 2 GbpsShannon limit: 665.8 Mbps (not 2000 Mbps)CAUGHT
3Antenna ApertureA 30 cm dish antenna at 1 GHz provides 45 dBi gainPhysical limit: 12.1 dBi (Harrington); aperture eta=1: 9.9 dBi; typical dish: 7.4 dBi (eta=0.55) (not 45 dBi)CAUGHT
4Thermal NoiseReceiver noise floor of -180 dBm/Hz at room temperatureThermal noise floor: -174.0 dBm/Hz at 290K (not -180 dBm/Hz)CAUGHT
5Link Budget / FSPLWi-Fi at 2.4 GHz with 20 dBm TX reaches 10 km with -40 dBm RX powerActual RX power at 10 km: -94.1 dBm (not -40 dBm)CAUGHT
6Link Budget / FSPLA 1W transmitter at 12 GHz with 0 dBi antennas reaches GEO at -80 dBmActual RX power at GEO: -175.1 dBm (not -80 dBm)CAUGHT
7Link Budget / FSPLBluetooth at 2.4 GHz with 0 dBm TX and 0 dBi antennas reaches 1 km at -60 dBmActual RX power at 1 km: -100.1 dBm (not -60 dBm)CAUGHT
8Shannon-HartleyA 10 MHz LTE channel at 10 dB SNR supports 1 GbpsShannon limit: 34.6 Mbps (not 1000 Mbps)CAUGHT
9Noise CascadeReceiver NF is the same regardless of stage order: LNA(20dB/1.5dB) + Mixer(10dB/8dB)LNA first: 1.66 dB vs mixer first: 8.03 dB (penalty: 6.4 dB)CAUGHT
10Antenna ApertureA 10 cm patch antenna at 900 MHz provides 20 dBi gainPhysical limit: 4.4 dBi (Harrington, D < lambda); aperture eta=1: -0.5 dBi; typical: -3.1 dBi (eta=0.55) (not 20 dBi)CAUGHT
11Radar Range EquationDoubling transmit power doubles radar detection rangeRange increases by factor 1.189 (2^(1/4) = 1.189), not 2.0CAUGHT
12Radar Range EquationSmall drone (0.01 m^2 RCS) detectable at 200 km by 1 kW X-band radar with 30 dBi gainMax range: 2.7 km for 0.01 m^2 RCS at 1 kW X-band (not 200 km)CAUGHT
13Antenna GainA 0.5 m user-terminal dish at 12 GHz gives 50 dBi gainPhysical limit: 36.1 dBi (Harrington); typical dish: 33.4 dBi (eta=0.55) (not 50 dBi)CAUGHT
14Antenna GainA 3 m dish at 10 GHz is in its far field at 10 m, so gain can be measured thereFar-field distance 2D^2/lambda = 600 m; 10 m is in the near fieldCAUGHT
15Radar AmbiguityA 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measures 500 m/sv_ua = lambda*PRF/4 = +/-74.9 m/s (blind speed 149.9 m/s); 500 m/s aliases (not 500 m/s)CAUGHT
16Radar AmbiguityA 10 GHz pulse-Doppler radar can unambiguously cover 150 km and +/-300 m/s at onceR_ua*v_ua = c*lambda/8 = 1.123e+06 m^2/s for any PRF; claimed 4.5e+07 m^2/s (40x too large)CAUGHT

*Generated automatically by pytest tests/test_marketing.py -s*

Tools

Full derivations, sources, and worked examples for every formula are in docs/formulas.md.

rf_link_budget

Computes a complete RF link budget using the Friis transmission equation and validates antenna gains against physical limits.

Example: *"What's the received power for a 2.4 GHz link at 100 m with 20 dBm TX, 10 dBi TX gain, 3 dBi RX gain?"*

Returns FSPL, received power, wavelength, and — when antenna diameters are supplied — gain limit checks. Gains above the hard bound G_max = max((pi D / lambda)^2, (ka)^2 + 2ka) (the eta = 1 aperture value, or Harrington's bound for electrically small antennas) are rejected; gains above the typical dish value (eta = 0.55) are accepted with a warning. Also warns inside the far-field distance 2D^2/lambda and rejects negative losses.

shannon_hartley

Computes Shannon-Hartley channel capacity C = B log2(1 + SNR) and validates throughput claims.

Example: *"Can a 20 MHz channel with 15 dB SNR support 500 Mbps?"*

Returns theoretical capacity, spectral efficiency, and whether the claim is physically possible, including the exact percentage by which a violating claim exceeds the Shannon limit.

noise_floor

Computes thermal noise power N = k_B T B, cascades noise figures through multi-stage receivers with the Friis noise formula, and calculates receiver sensitivity.

Example: *"What's the noise floor for a 1 MHz receiver at 290 K with a two-stage LNA chain?"*

Returns thermal noise in dBm and watts, cascaded noise figure, effective input noise temperature T_e = 290 K * (F - 1), and receiver sensitivity.

radar_range

Computes the monostatic radar range equation R_max = [P_t G^2 lambda^2 sigma / ((4pi)^3 S_min L)]^(1/4) and validates detection-range claims.

Example: *"Can a 1 kW X-band radar with 30 dBi gain detect a 0.01 m^2 drone at 200 km?"*

Returns maximum detection range, minimum detectable signal, wavelength, and intermediate values. Catches the common fourth-root fallacy that doubling power doubles range.

antenna_gain

Analyses a single antenna from its diameter or physical area: gain limits, beamwidth, and far-field distance, with optional validation of a claimed gain.

Example: *"Can a 0.5 m dish at 12 GHz really give 50 dBi? What beamwidth should I expect?"*

Returns the physical gain limit (aperture or Harrington bound, and which one governs), typical gain at the given efficiency (default 0.55), effective aperture, half-power beamwidth estimates, far-field distance 2D^2/lambda, and — for a claimed gain — the implied aperture efficiency and validity.

radar_ambiguity

Computes pulse-Doppler ambiguity limits for a given carrier frequency and PRF.

Example: *"Can a 10 GHz radar at 10 kHz PRF unambiguously measure a 500 m/s target out to 150 km?"*

Returns unambiguous range R_ua = c / (2 PRF), unambiguous velocity v_ua = lambda PRF / 4, blind speed, Doppler shift and apparent (aliased) velocity, range resolution (c tau / 2, or c / 2B with pulse compression), minimum range, duty cycle, and the range-Doppler dilemma invariant R_ua v_ua = c lambda / 8. Rejects range, velocity, or resolution claims the PRF or pulse cannot support.

Physics Guarantees

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx