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

Martin Loop

โดย Keesan12รุ่น 0.9.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Keesan12/martin-loop

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

One system around coding agents to run, verify, recover, and hand off software work.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "martin-loop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add martin-loop -- npx -y @martinloop/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "martin-loop": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "martin-loop": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@martinloop/mcp"
      ]
    }
  }
}

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 Keesan12 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 92% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32403 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Martin Loop 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 (0.9.0) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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

MartinLoop

Give coding agents more work. Watch them less. Ship more.

MartinLoop lets you give coding agents real software jobs without babysitting every step.

Your coding agent still writes the code. MartinLoop keeps the job focused, bounded, and accountable — with limits, stop conditions, verification, recovery, and a clear outcome when the run ends.

Trust your coding agents with real work.

Built from thousands of agent runs where the problem was not just intelligence — it was whether you could give the agent a real job and confidently walk away.

Measure your loop tax: npx -y martin-loop@latest audit Get started: npx -y martin-loop@latest start Try the demo: npx -y martin-loop@latest demo

MartinLoop is part of the NVIDIA Inception program.

Start Here

Audit first — run npx -y martin-loop@latest audit to see how much API-equivalent Claude Code spend went into fix-and-retry loops. Add --offline for zero network access or --share for a shareable summary.

Install / onboard — run npx -y martin-loop@latest start, or install it globally with npm install -g martin-loop@latest.

Governed run — define an objective, verifier, budget, and iteration cap with martin run.

Verifier — completion requires fresh verifier evidence bound to the active run and workspace. A configured verifier proves only the checks it runs; VERIFIED is not a claim that the code is bug-free or automatically safe to merge.

Budget — set a hard spend ceiling with --budget-usd and an attempt ceiling with --max-iterations.

Receipts — inspect the latest result with martin dossier --latest and validate stored integrity with martin runs verify --latest.

Hosted sync (optional) — governed work is local-first. Configure MARTIN_API_TOKEN and MARTIN_TELEMETRY_ENDPOINT, then use martin sync status and martin sync flush to send preserved evidence to a dashboard later. See the quickstart.

MCP — install @martinloop/mcp@latest in a supported host or generate host configuration with martin mcp print-config.

Documentation — continue with the quickstart, CLI reference, or MCP setup.

When --model is provided, MartinLoop passes it through unchanged. Without --model, the authenticated host runtime chooses its own default. MartinLoop does not inject a hidden fallback model.

For AI Agents

MartinLoop is the system around the coding job.

The coding agent still writes the code. MartinLoop keeps the job, limits, verification, recovery, outcome, and history consistent around the work.

Use MartinLoop when a coding task needs:

  • clear job and success criteria
  • preflight readiness before agent spend
  • hard budget and iteration limits
  • allowed or denied edit scope
  • controlled retries and stop conditions
  • independent verifier commands
  • recovery and rollback evidence
  • a finite completion decision
  • run receipts, dossiers, history, failure classification, and post-run analysis
  • one consistent workflow across supported coding-agent runtimes

Canonical lifecycle:

DEFINE

-> PREFLIGHT -> CONTROL -> VERIFY -> RECOVER -> PROVE -> ANALYZE

The product-level flow is Definition of Done -> Controlled Run -> Verified Handoff.

For machine-readable context start with llms.txt, llms-full.txt, and MartinLoop for AI Agents.

One System Around the Run

Teams should not need to stitch together a separate script or point tool for every part of coding-agent execution. MartinLoop connects the control path around the agent from preflight through post-run evidence.

StageMartinLoop role
DefineCapture the objective, verifier, budget, scope, and finish line.
PreflightCheck readiness and required workflow evidence before agent spend.
ControlEnforce budgets, attempts, path boundaries, policy, and stop conditions while the coding agent works.
VerifyRun configured checks and bind the evidence to the active run and workspace.
RecoverPreserve recovery and rollback state when another attempt or human review is required.
ProveProduce the authoritative VERIFIED, STOPPED, or NEEDS REVIEW handoff plus receipts.
AnalyzeInspect run history, cost provenance, failure classes, dossiers, and shareable evidence after execution.

MartinLoop does not replace Git, GitHub, CI, dedicated security scanners, observability platforms, code review, or the coding agent itself. It gives those workflows one governed execution record to inspect.

Change the worker. Keep the job.

MartinLoop is model-agnostic by design. The job, limits, verification, recovery, and outcome are separate from the worker underneath.

Native coding-agent CLIs and OpenAI-compatible model runtimes use different execution paths, so MartinLoop only describes a worker as fully supported when that execution path has been publicly released and validated.

Why MartinLoop

AI coding agents can create more software than ever. The problem is trusting them with bigger jobs without turning yourself into their full-time manager.

Agents drift. They retry. They break unrelated things. They say "done" too early. And a run that was supposed to save time can create even more work to review.

MartinLoop keeps the job accountable outside the agent itself: clear boundaries, hard limits, configured checks, recovery information, and an explicit outcome.

The goal is simple:

Give the agent more responsibility without giving it unlimited freedom.

Why Teams Adopt MartinLoop

  • Less babysitting — give agents larger jobs without watching every step.
  • Clear boundaries — keep scope, attempts, and spend inside the limits you set.
  • Checks before "done" — configured verification decides whether the evidence passed.
  • Understand failures — know why the run stopped instead of digging through logs.
  • Recover cleanly — preserve enough evidence to retry, repair, roll back, or hand off.
  • One workflow across agents — keep the job consistent as the worker underneath changes.

More software. Less supervision.

See Your Loop Tax

Before changing your workflow, measure it:

npx -y martin-loop@0.9.0 audit

MartinLoop reads Claude Code session history locally and reports how much API-equivalent agent spend happened inside fix-and-retry loops, how often verifier commands failed, the longest retry chain, and sessions that ended red. Session contents stay local. Use --offline to disable even the public pricing lookup, and --share to create a screenshot-ready SVG plus Markdown summary.

Then put limits around the next run:

npx -y martin-loop@0.9.0 enable --engine codex

npx -y martin-loop@0.9.0 run " " --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 3

2-Minute Install Path

If MartinLoop detects more than one supported coding-agent runtime, save the one you want to use before the first governed run. For example:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

Replace codex with claude or gemini when that is your intended runtime.

npx -y martin-loop@latest start

npx -y martin-loop@latest demo cd martin-loop-demo npm install npx -y martin-loop@latest run "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 1

Quick Start

Try MartinLoop in a disposable demo workspace:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

npx -y martin-loop@latest start npx -y martin-loop@latest demo npx -y martin-loop@latest --version cd martin-loop-demo npm install npx -y martin-loop@latest run "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test" --budget-usd 2 --max-iterations 1 npx -y martin-loop@latest dossier --latest npx -y martin-loop@latest share --latest

Optional global install:

npm install -g martin-loop

martin-loop --version

If this flow is useful, open an issue with feedback so we can keep improving the public experience.

start prints the first-run guided path. run auto-checks doctor, session-start, and preflight, then executes when the environment is ready. Use --proof only when you intentionally want an explicit no-spend lane.

Inspect-first flow:

npx -y martin-loop@latest enable --engine codex

npx -y martin-loop@latest doctor npx -y martin-loop@latest session-start npx -y martin-loop@latest preflight "Summarize the demo workspace and prove tests still pass" --verify "npm test"

share --latest writes three files into the selected run directory under share/: run-receipt.json, run-receipt.md, and proof-card.svg.

Release notes for MartinLoop 0.6.5: MartinLoop 0.6.5.

Release notes for MartinLoop 0.6.6: MartinLoop 0.6.6.

Release notes for MartinLoop 0.6.7: MartinLoop 0.6.7.

Release notes for MartinLoop 0.6.8: MartinLoop 0.6.8.

Release notes for MartinLoop 0.7.0: MartinLoop 0.7.0.

Release notes for MartinLoop 0.7.1: MartinLoop 0.7.1.

Release notes for MartinLoop 0.8.0: MartinLoop 0.8.0.

Release notes for MartinLoop 0.8.1: MartinLoop 0.8.1.

Release notes for MartinLoop 0.8.2: MartinLoop 0.8.2.

Release notes for MartinLoop 0.8.3: MartinLoop 0.8.3.

Release notes for MartinLoop 0.8.4: MartinLoop 0.8.4.

Release notes for MartinLoop 0.8.5: MartinLoop 0.8.5.

Release notes for MartinLoop 0.8.6: MartinLoop 0.8.6.

Release notes for MartinLoop 0.8.7: MartinLoop 0.8.7.

Release notes for MartinLoop 0.8.8: MartinLoop 0.8.8.

Release notes for MartinLoop 0.8.9: MartinLoop 0.8.9.

Release notes for MartinLoop 0.9.0: MartinLoop 0.9.0.

Swarm Mode Demo

Run the deterministic 15-agent launch-board demo without provider calls or spend:

npx -y martin-loop@0.9.0 demo --swarm

That default result is local simulation evidence only: it is non-governed, is not persisted to the Swarm run store, and does not evaluate signed receipt integrity. Inspect simulation output through the `demo

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx