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

EcoScope

โดย krnztรุ่น 0.1.0-alpha.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.krnzt/ecoscope

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Agent-native ecological data discovery, analysis, visualization, and provenance

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

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

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

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub krnzt 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 32572 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 30% ของอีก 32572 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32572 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

EcoScope 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 (0.1.0-alpha.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR

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

AvaHR

โดย avahr.com

Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

WildDatum

WildDatum is a local-first ecological data workbench exposed as a standard Model Context Protocol server. It lets Codex, Claude, and other MCP agents discover, materialize, query, visualize, select, and cite scientific data without putting credentials, private paths, or millions of rows into model context.

NEON plus public ERDDAP services from EMSO ERIC, ICOS Carbon Portal, and Euro-Argo/Ifremer are built-in remote providers. Local tabular, raster, vector, point-cloud, image, hyperspectral, and N-dimensional array sources use the same provider-independent manifest, query, view, selection, and provenance model.

“Compare this NEON LiDAR tile with its hyperspectral cube. Show them together,

let me select an individual return or image pixel, then query the exact source

point or spectrum behind my selection.”

_A real WildDatum browser session using Rerun Web Viewer: a 6.6-million-point NEON LAS tile, a 500×500×107 reflectance cube, immutable provenance, and a verified selection mapped back to LAS source row 2,543,044._

The human–agent loop

scientific question

→ discover products, sites, and local assets → construct and approve a reproducible data plan → materialize immutable, checksum-verified sources → query and render a bounded multimodal Rerun view → human clicks, brushes, filters, or selects → WildDatum records that interaction as scientific state → agent queries the exact selected source data → export results, transformations, provenance, and citation

The visualization is not just a picture for the model to inspect. EcoViewSpec is authoritative view state and SemanticSelection is authoritative interaction state. A Rerun recording is a regenerable rendering artifact. For verified WildDatum point batches, an instance pick maps back to an exact LAS/LAZ source row; for a mapped cube, an image click maps back to the complete source spectrum. For linked trajectories and vertical profiles, a map or profile point maps back to the exact physical CSV/TSV, Parquet, or Arrow record, including provider-native QC values.

What works in the alpha

  • A normal MCP 2026-07-28 stdio server registerable with Codex and Claude Code.
  • Public NEON catalog discovery plus reproducible plan, approval, background materialization, checksum, release, license, and citation handling.
  • Public EMSO, ICOS ERDDAP, and Euro-Argo catalog discovery plus validated tabledap/griddap subsets, redirect-aware approval, streaming materialization, license, citation, and live-source provenance.
  • Out-of-band local imports with streaming fingerprints and opaque agent-facing dataset IDs.
  • Arrow/DataFusion tabular queries, spatial raster/vector queries, indexed COPC reads, and bounded HDF5/NetCDF/Zarr N-dimensional slices.
  • Native and browser Rerun views for tables, images, GeoTIFFs, vectors, LiDAR, mapped scientific cubes, and linked geographic trajectories/vertical profiles.
  • Durable human selections that can be converted into provenance-linked source queries and exported as CSV, Parquet, COG, or RO-Crate where applicable.
  • Language-neutral community provider subprocesses with a provider-neutral v2 JSON-RPC contract; an RI contributor can work in Rust, Python, R, Go, or another language without adding provider-specific MCP tools.

Alpha.3: linked scientific views

The main branch can now inspect the scientific structure of an existing local or materialized dataset without exposing its private path:

wilddatum inventory ds_...

wilddatum suggest-views ds_lidar... ds_cube... wilddatum create-suggested-view suggest_... ds_lidar... ds_cube... wilddatum resolve-selection-links sel_...

The equivalent registered MCP tools are inspect_scientific_inventory and suggest_views; create_view_from_suggestion accepts one of those opaque suggestion IDs, and resolve_selection_links evaluates applicable rules after a human selection. Inventories contain bounded fields, arrays, axes, units, CF/QC relationships, evidence, and unresolved decisions. Suggestions remain deterministic and side-effect free until accepted. On acceptance WildDatum recomputes the suggestion, rejects client-invented IDs, and persists an EcoViewSpec v2 with explicit scientific panels, encodings, and versioned link rules. Existing v1 views remain readable.

For the official NEON teaching pair, WildDatum reads the 107 measured wavelengths, selects bands nearest 650/550/450 nm, and ranks a 3D point-cloud + RGB + spectrum workspace first. Cube-pixel → spectrum is marked exact. WildDatum also extracts LAS WKT/GeoKey CRS metadata and the HDF5 EPSG, Map_Info, spatial extent, scale factor, and no-data value. The teaching cube's Map_Info origin disagrees with its declared reflectance extent by 500 m, and its footprint does not overlap the teaching LAS tile, so point → image pixel correctly remains unavailable for that pair instead of pretending that proximity is registration.

Accepted point-cloud + spectral-cube views render through the same pinned Rerun adapter and browser explorer as manually created views. The browser reports the view-spec version and panel/link counts. A cube-pixel pick automatically materializes its exact wavelength-aware spectrum as a durable result with the selection and link rule in its provenance. Unavailable link rules remain visible structured state and create no result rather than becoming guessed interactions. Link evaluation refuses stale selections after the view revision changes.

For datasets with the same authoritative CRS, an internally consistent north-up affine transform, and overlapping footprints, an exact point pick can now derive the source cube pixel and immediately chain into the complete wavelength-aware spectrum. The derived pixel, both link decisions, and the spectrum result remain inspectable through the normal MCP, CLI, and browser interfaces.

After resolution, the browser regenerates the authoritative view as a complete Rerun recording with a magenta source/derived pixel marker and the linked wavelength/value series inside its spectrum panel. The structured selection and result provenance still drive the overlay; the browser does not reconstruct it from canvas coordinates.

Linked trajectory/profile views now accept CSV, TSV, Parquet, GeoParquet, Arrow IPC, and Feather sources. One map can drive up to eight QC-aware value profiles. Inclusive depth/pressure/height ranges and deterministic per-profile point budgets reduce visual load while transparent source slots preserve exact Rerun-instance → physical-record identity for every displayed format.

Detailed support and caveats are in the format matrix. Design boundaries are documented in architecture and implementation decisions. Planned Research Infrastructure, visualization, and deployment work is tracked in the public roadmap.

Install and see it work

The alpha ships self-contained macOS universal and Linux x86-64 packages. You do not need Rust, Node.js, CMake, or a separate Rerun installation:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/krnzt/wilddatum/v0.1.0-alpha.3/scripts/install.sh | sh

The installer verifies the release SHA-256, installs under ~/.local by default, and runs wilddatum setup. Set WILDDATUM_INSTALL_DIR to choose another prefix. If ~/.local/bin is not already on your PATH, add it before continuing.

Existing EcoScope alpha installations remain readable. WildDatum falls back to legacy ECOSCOPE_DATA_DIR, ECOSCOPE_CACHE_DIR, ECOSCOPE_WEB_DIST, default application-data directories, and NEON keychain entries when their WildDatum equivalents are absent. The installer also leaves an ecoscope command alias when it can do so without replacing a user-owned file.

Create a deterministic LiDAR + hyperspectral demonstration and open it in the bundled Rerun browser viewer:

wilddatum demo synthetic

The generated LAS and HDF5 files pass through the same import, manifest, cube mapping, Rerun recording, and selection-query paths as user data. No network or credentials are needed. An opt-in official NEON teaching-data demonstration is also available (roughly 224 MiB):

wilddatum demo neon --accept-download

Register the normal MCP server

WildDatum is published as io.github.krnzt/wilddatum in the official MCP Registry. It is also a normal local stdio server: Codex, Claude Code, and any compatible host launch the same wilddatum mcp process and discover its tools.

wilddatum register codex

wilddatum register claude

Both registration commands are safe to repeat and preserve an existing WildDatum entry. Platform-specific MCPB bundles are attached to every release for hosts and registries that install MCPB packages.

Equivalent host commands are:

codex mcp add wilddatum -- /absolute/path/to/wilddatum mcp

claude mcp add --scope user wilddatum -- /absolute/path/to/wilddatum mcp

Generic MCP configuration:

{

"mcpServers": { "wilddatum": { "command": "/home/you/.local/bin/wilddatum", "args": ["mcp"] } } }

After registration, the host launches WildDatum like any other local MCP server, negotiates the protocol, discovers its tools, and receives bounded structured results rather than bulk scientific files.

Use local scientific files

wilddatum import examples/observations.csv

wilddatum datasets wilddatum preview ds_... --limit 20 wilddatum create-view --name "Site comparison" ds_... wilddatum open view_...

Local paths are selected in the terminal, never passed as an MCP argument. The private SQLite registry retains the source path; agents receive an opaque ID, checksum, display name, scientific metadata, and provenance. The same path supports the raster, vector, point-cloud, image, and cube formats in the format matrix.

Linked trajectories and vertical profiles

Profile/trajectory rendering is a validated recipe over ordinary CSV, TSV, Parquet, GeoParquet, Arrow IPC, or Feather data, not a provider-specific renderer. Start locally with the deterministic demo:

wilddatum demo profile-trajectory

The agent workflow is the same for a local import or materialized ERDDAP table:

user imports a compatible local table, or agent materializes a provider subset

→ create_view → configure_profile_trajectory_view → open_view → human selects a map or profile observation → inspect_view → query_selection → exact source record with native identifiers, values, units, and QC

The recipe explicitly names trajectory/profile identifiers, time, longitude, latitude, vertical coordinate and direction, one primary plus optional additional displayed values, units, fill values, and accepted native QC codes. It can also apply an inclusive source-coordinate vertical range and a per-profile display budget. WildDatum validates those fields against the source before authoring the exact-row mapping; the browser cannot declare a source index trusted, and sampling never changes the source instance slots.

_The shipped synthetic profile demo in Rerun Web Viewer. The sele

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx