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

Kitsune MCP

โดย kaiser-dataรุ่น 0.22.7i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.kaiser-data/kitsune-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Hot-reload for MCP servers + mount any community server mid-session, Docker optional. No restarts.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SMITHERY_API_KEY

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "kitsune": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "kitsune-mcp"
      ],
      "env": {
        "SMITHERY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add kitsune --env SMITHERY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y kitsune-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "kitsune": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "kitsune-mcp"
      ],
      "env": {
        "SMITHERY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "kitsune": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "kitsune-mcp"
      ],
      "env": {
        "SMITHERY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • SMITHERY_API_KEY ความลับ env
    Smithery API key for accessing 3,000+ verified MCP servers. Get yours at smithery.ai/account/api-keys

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 kaiser-data 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 86% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1393 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Kitsune MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SMITHERY_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.22.7) เข้า registry 6 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 15 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

🦊 Kitsune MCP Let your agent test the MCP server it's building.

Edit a tool, reload("dev") , call it again. No client restart. ⭐ Saved you a restart? Star it on GitHub so others find it. 📖 Documentation · Hot-reload tutorial · Tools reference

AI agents installing this server (Cline, Claude Code, Cursor, …): follow llms-install.md. No clone or build needed. Add the uvx kitsune-mcp entry to your MCP settings.

One prompt: Claude finds the bug, fixes it, reloads, checks again. Real recording, 31 s.


Why

Your agent edits an MCP tool, but the client still runs the old process. Someone has to restart it before the agent can test the fix.

With Kitsune, connect, call and reload are tools. The agent runs the whole loop itself:

connect("uv run my-mcp-server", name="dev")  # start your server

shapeshift("dev") # its tools appear in the client call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"})

… the agent (or you) edits the tool …

reload("dev") # restart on fresh code, remount call("summarize", arguments={"url": "https://example.com"}) # new code, same session

No Docker needed: connect() runs your own server as a plain local process, so the loop stays fast.

It also mounts any of 130,000+ servers from 7 registries mid-session. If Docker is installed, community packages run caged.

Try it: hot-reload tutorial · examples/demo-hot-reload/

Install

Claude Code

claude mcp add -s user kitsune -- uvx kitsune-mcp

Any other client (Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Cline, Zed, …):

{

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

Also on PyPI (pip install kitsune-mcp, then "command": "kitsune-mcp") and npm (npx kitsune-mcp, delegates to uvx).

Requirements: Python 3.12+ · uv · node/npx for npm-based servers · Docker optional: not used for hot-reload, only to cage community servers when installed.

Three things it does

LoopWhat you get
MCP REPLconnect → shapeshift → edit → reload → callIterate on your own server without restarting the client
Long-tail reachsearch → shapeshift → call → shapeshift()Use a server once without adding it to your config forever
Try before you trustconfirm=True + Docker cage + version pinsRun community npm/PyPI code contained, not as your user
Borrow a server you never configured
search("web scraping")

shapeshift("firecrawl", tools=["scrape_url"]) # mount one tool, not the whole server call("scrape_url", arguments={"url": "https://example.com"}) shapeshift() # drop it, session stays up

Try a community package, caged
search("pdf", registry="glama")

shapeshift("mcp-pdf-tools", confirm=True) # npm/PyPI run in hardened Docker when available call("extract_text", arguments={"path": "report.pdf"}) shapeshift()

Add credentials mid-session
auth("BRAVE_API_KEY", "sk-...")  # saved to ~/.kitsune/.env, no restart

shapeshift("brave", tools=["brave_web_search"])

Full live walkthrough: docs/demo-realtime.md.

When to use it, when not to

Use Kitsune when…Skip it when…
You're building an MCP server and want an edit/reload loopYou only use 1–3 trusted servers (configure them natively)
A task needs a server that isn't in your configEvery turn hits the same server (keep it always-on)
You want to evaluate community MCP code without installing it for goodYou want lower token use: the base cost is ~1,774 tokens/turn, and modern clients already defer tool schemas
Your MCP config is crowded (GATEWAY)You need a sub-second first call (cold mount takes ~1–15 s)

How it works

shapeshift(server_id) picks a transport (stdio, HTTP+SSE, WebSocket, Docker), connects, reads tools/list, and registers each tool as a native tool with the server's real schema. The client receives notifications/tools/list_changed and sees first-class tools, with no wrapper in between. shapeshift() with no argument removes them and closes the connection.

search() covers the official servers repo, the MCP Registry, Glama, npm, PyPI, GitHub (github:owner/repo) and Smithery (hosted servers, free API key).

Tools

Default profile: 9 tools, ~1,774 tokens/turn (measured with python examples/benchmark.py).

ToolRole
connect(command, name)Start a persistent local server, e.g. the one you're developing
reload(name)Release, restart on fresh code, remount, in one call
release(name)Stop a persistent server
search(query, registry?)Search 7 registries
shapeshift(server_id?, tools=[…])Mount a server's tools (all or a subset); no argument drops them
call(tool_name, arguments)Call a tool; the server is inferred when mounted
auth(var_or_server, value?)Set an env key or run an OAuth 2.1 browser flow
auto(task, server_hint=)Search, mount and call in one step
status()Current form, connection pool, session stats

KITSUNE_TOOLS=all (or the kitsune-forge command) adds developer tools: inspect (schemas, credential check, token cost), test (quality score 0–100), bench (p50/p95 latency), compare, prewarm, craft, setup, and more. See docs/tools.md. Companion skills for Claude Code: kitsune-dev, kitsune-improve.

Safety, in short

  • Community sources need consent. npm, PyPI and GitHub servers require confirm=True. The model can set that flag itself, so real approval belongs in your client's tool-approval UI.
  • `connect()` runs the command it is given, as your user, with no consent gate and no cage. It is meant for your own code. Approve connect calls in your client before the agent runs them.
  • Community packages run in a Docker cage by default when Docker is installed: no host filesystem, --cap-drop ALL, read-only root, memory and PID limits. Credentials are passed by name, never in argv.
  • Version pins (TOFU). A later malicious publish doesn't silently replace a version you already ran.
  • Opt-in action guard. A ~/.kitsune/policy.json checks every downstream call against allow/ask/deny rules, path roots and a host allowlist. ask goes to you through MCP elicitation.
  • Install commands are validated and launched without a shell. fetch() blocks private hosts and re-checks every redirect.

Don't run it unattended with production admin, billing or security credentials. The full model, including what it does not protect against: docs/safety.md.

More

  • Configuration: env and .env lookup, tool profiles, sandbox and trust settings, Smithery, GATEWAY, mount patterns
  • Performance: cold/warm latency and token cost compared with always-on servers
  • Transports · Compatibility · Agent patterns · Worked scenarios

Why "Kitsune"?

In Japanese folklore the kitsune (狐) is known for what it can *become*: it borrows a form, uses that power, casts it off and returns to itself. That is the product loop.

*I am not Japanese, and I use this name with the highest respect for the mythology and culture it comes from. The parallel felt too precise to ignore.*

Contributing

make dev     # install with dev dependencies

make test # pytest make lint # ruff

Issues and PRs welcome: github.com/kaiser-data/kitsune-mcp · CHANGELOG.md


*MIT License · Python 3.12+ · Built on FastMCP*

ถาม PopNx