GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Stop vibecoding blind. Code graph so your AI stops breaking things across your codebase.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"lenspr": {
"command": "uvx",
"args": [
"lenspr"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add lenspr -- uvx lensprวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"lenspr": {
"command": "uvx",
"args": [
"lenspr"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"lenspr": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lenspr"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub kyrylopr 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 (0.1.1) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
Code intelligence for AI coding agents. Your AI sees dependencies before making changes.
Alpha (0.1.x) — works on real projects, used daily by the author. Expect rough edges.
AI assistants edit your code one file at a time. They don't see dependencies. They grep, read, guess — and break things three files away.
LensPR builds a dependency graph of your codebase and gives your AI structural understanding before it changes anything.
Requires Python 3.11+, macOS or Linux. For TypeScript/JS projects, also Node.js 18+.
pip install 'lenspr[all]'
lenspr init . lenspr setup .
Restart your IDE. Done. Your AI now has lens_* tools.
Add
.lens/to your.gitignore— the graph is local and rebuilt from source.
One call returns source code, who calls it, what it calls, and related tests:
> lens_context("auth.login_handler")
source: 42 lines callers: auth_routes.create_routes, test_auth.test_login_success callees: db.get_user, crypto.verify_password, jwt.create_token tests: test_login_success, test_login_wrong_password
Without LensPR your AI makes 5-7 grep/read calls and still misses things. With LensPR — one call, full picture.
Before any modification, the AI sees the blast radius:
> lens_check_impact("models.User")
severity: CRITICAL direct_dependents: 15 indirect_dependents: 23 affected_modules: auth, payments, notifications tests_covering: 3
The AI warns you, changes its approach, or asks for confirmation. No more blind edits.
> lens_vibecheck()
score: 86/100 (B) test_coverage: 17/25 — 67% functions tested dead_code: 20/20 — 0% dead code circular_imports: 15/15 — 0 cycles architecture: 12/15 — 1 violation documentation: 8/10 — 81% documented graph_confidence: 14/15 — 94% edges resolved
Track whether the codebase is improving or degrading over time.
LensPR connects frontend and backend into a single graph:
LoginModal.tsx → fetch("/api/auth/login")
↓ CALLS_API Backend: @router.post("/login") → login_handler() → db.query(User) [reads: users] → verify_password() → create_jwt_token()
Also tracks: database tables, Docker services, env vars, CI/CD workflows, SQL migrations.
| IDE | Setup |
|---|---|
| Claude Code | lenspr setup . — automatic |
| Cursor | Copy .mcp.json to .cursor/mcp.json |
| Any MCP client | lenspr serve |
Languages: Python (95%+ resolution via Jedi/Pyright) and TypeScript/JavaScript (85-95% via tree-sitter + TS Compiler API).
Infrastructure: .sql files, Dockerfiles, docker-compose.yml, GitHub Actions workflows, .env files — all parsed into the same graph.
Everything runs locally. Your code never leaves your machine.
| Impact Analysis | Severity (LOW → CRITICAL) before any change |
| One-Call Context | Source + callers + callees + tests in one request |
| Cross-Language | Frontend HTTP → backend routes, DB tables, Docker, env vars, CI/CD |
| Surgical Edits | Targeted find/replace within a function — no full file rewrites |
| Dead Code | Find unreachable functions (Django, FastAPI, Celery entry points) |
| Architecture Rules | Enforce layer boundaries — violations warn before changes apply |
| Git per Function | Blame, history, commit scope at function level |
| Session Memory | AI picks up where it left off across context resets |
| Auto-Sync | File watcher updates graph on every save |
| Health Score | 0-100 score across 6 dimensions — track quality over time |
60+ tools organized in 12 groups — enable only what you need with lenspr tools.
All tools by category
Navigation & Search (8): lens_context, lens_get_node, lens_search, lens_grep, lens_find_usages, lens_get_structure, lens_list_nodes, lens_get_connections
Modification (6): lens_update_node, lens_patch_node, lens_add_node, lens_delete_node, lens_rename, lens_batch
Analysis (6): lens_check_impact, lens_validate_change, lens_health, lens_dead_code, lens_dependencies, lens_diff
Quality (7): lens_vibecheck, lens_nfr_check, lens_test_coverage, lens_security_scan, lens_dep_audit, lens_fix_plan, lens_generate_test_skeleton
Architecture (9): lens_arch_rule_add, lens_arch_rule_list, lens_arch_rule_delete, lens_arch_check, lens_class_metrics, lens_project_metrics, lens_largest_classes, lens_compare_classes, lens_components
Git (4): lens_blame, lens_node_history, lens_commit_scope, lens_recent_changes
Infrastructure (5): lens_api_map, lens_db_map, lens_env_map, lens_ffi_map, lens_infra_map
Testing & Tracing (3): lens_run_tests, lens_trace, lens_trace_stats
Annotations (5): lens_annotate, lens_save_annotation, lens_batch_save_annotations, lens_annotate_batch, lens_annotation_stats
Session (4): lens_session_write, lens_session_read, lens_session_handoff, lens_resume
Temporal (2): lens_hotspots, lens_node_timeline
Explanation (1): lens_explain
lens_trace (Python 3.12+) resolves these at runtime.getattr, eval, dynamic imports can't be tracked statically.Try it. If it breaks, tell me.
MIT
Built because AI kept breaking my code.