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

Fanout

โดย labstackรุ่น 2026.11.0-alphai★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.labstack/fanout

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Investigate OpenTelemetry traces, metrics, and logs, and manage personal dashboards.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://{fanout_host}/mcp

ที่อยู่มีส่วน {…} ที่มีแต่คุณรู้ (เช่นบัญชีของคุณ) ให้คัดลอกไปแก้ก่อน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http fanout 'https://{fanout_host}/mcp'

ที่อยู่มีส่วน {…} ที่มีแต่คุณรู้ (เช่นบัญชีของคุณ) ให้คัดลอกไปแก้ก่อน

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "fanout": {
      "url": "https://{fanout_host}/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่มีส่วน {…} ที่มีแต่คุณรู้ (เช่นบัญชีของคุณ) ให้คัดลอกไปแก้ก่อน

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "fanout": {
      "type": "http",
      "url": "https://{fanout_host}/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://{fanout_host}/mcp

ที่อยู่มีส่วน {…} ที่มีแต่คุณรู้ (เช่นบัญชีของคุณ) ให้คัดลอกไปแก้ก่อน

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ที่อยู่ต้องใส่ค่าของคุณเอง เราจึงอ่านรายการเครื่องมือแทนไม่ได้

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub labstack ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ต้องใส่ค่าของบัญชีคุณในที่อยู่ก่อน จึงตรวจแทนไม่ได้

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ต้องใส่ค่าของบัญชีคุณในที่อยู่ก่อน จึงตรวจแทนไม่ได้

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 95% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32455 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Fanout ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2026.11.0-alpha) เข้า registry เมื่อวาน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SSTracker free youth training

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

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Fanout

Observability your agents can operate. Send OpenTelemetry to one binary, then investigate with Fanout's built-in agent or connect your own over MCP.

Fanout keeps OpenTelemetry traces, logs, and metrics in one binary and one data directory, with no external storage services to operate. Fanout is pre-release and changes without migration paths; the browser client, built-in agent, MCP tools, dashboards, and alerts are preview capabilities (status). Start with the documentation or run it below.

  • OTLP ingest over gRPC and HTTP, with local Parquet storage and DuckDB analytics.
  • An investigation agent that answers questions about your telemetry in plain language.
  • An MCP server for external agents using the same typed query tools.
  • Dashboards across traces, logs, and metrics, and alerts on service error rate, latency, throughput, and log volume.

Quick start

Docker
docker run --name fanout --restart unless-stopped -p 7520:7520 \

-v fanout-data:/var/lib/fanout/data \ -e FANOUT_AUTH_CODE_SECRET=$(openssl rand -hex 32) \ labstack/fanout:latest

Open the one-time setup URL printed by the container and create the first administrator. Fanout displays the ingest token exactly once; save it with your collector secrets. For later sign-in without SMTP, mint a 15-minute, single-use link against the running container's control database:

docker exec fanout fanout login-link admin@example.com

The UI, API, MCP, and both OTLP transports share port 7520. See installation for image defaults and bind-mount ownership, and first boot for setup and SMTP login.

Native binary

Install a checksum-verified release for Linux or macOS, amd64 or arm64:

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/labstack/fanout/main/scripts/install.sh | sh

export FANOUT_AUTH_CODE_SECRET=$(openssl rand -hex 32) fanout

Set FANOUT_VERSION to a release tag, such as v2026.10.23-alpha, to pin a release, and FANOUT_PREFIX to choose the installation directory. Native installs bind 127.0.0.1:7520; set FANOUT_ADDR=:7520 for remote access, then follow the same first-boot setup.

Send telemetry

A standard OTLP/HTTP exporter can use the saved ingest token:

export OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL=http/protobuf

export OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT=http://localhost:7520 export OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS="authorization=Bearer%20$INGEST_TOKEN"

For a Collector on the same private container network, the forwarding side is:

exporters:

otlp_http/fanout: endpoint: http://fanout:7520 headers: Authorization: "Bearer ${env:INGEST_TOKEN}"

service: pipelines: traces: { receivers: [otlp], exporters: [otlp_http/fanout] } metrics: { receivers: [otlp], exporters: [otlp_http/fanout] } logs: { receivers: [otlp], exporters: [otlp_http/fanout] }

Use an existing otlp receiver, set INGEST_TOKEN, and replace fanout with the Collector's reachable private hostname. OTLP/gRPC uses localhost:7520 locally; see send telemetry for TLS and HTTP/2 setup.

Enable chat

Select FANOUT_AI_PROVIDER=anthropic and inject ANTHROPIC_API_KEY, or select FANOUT_AI_PROVIDER=openai and inject OPENAI_API_KEY, then restart Fanout; the selected provider requires its key at startup. With no provider, chat is disabled and the other features still work. See AI settings.

Connect an MCP client

Set FANOUT_PUBLIC_URL to your stable, externally reachable HTTPS origin, then point a remote MCP client at that origin's /mcp endpoint. The client discovers and registers through OAuth; you authorize its scopes in the browser. Fanout serves MCP 2026-07-28 and, through the initialize handshake, 2025-11-25 and 2025-06-18 over Streamable HTTP. See connect over MCP for setup and permissions.

How it compares

If you useWhere Fanout differs
Grafana with Loki, Tempo, and MimirThat stack keeps a service and a query language per signal, plus object storage underneath. Fanout keeps one process, one data directory, and one typed contract across all three signals, at the cost of the horizontal scale those components are built for.
SigNozBoth are OTLP-native and self-hosted. SigNoz composes a collector, ClickHouse, and query services; Fanout compiles ingest, authoritative Parquet storage, indexed trace reads, DuckDB analytics, alerting, and the browser client into one binary.
JaegerJaeger covers traces and expects a storage backend you run separately. Fanout ingests traces, logs, and metrics into the same store, with nothing else to deploy.
Prometheus with GrafanaPrometheus pulls metrics and is excellent at them. Fanout accepts pushed OTLP for all three signals and is built around investigating a specific incident rather than maintaining long-range metric series.
Datadog, Honeycomb, Grafana CloudThose are managed services: someone else runs the storage, the scaling, and the upgrades, and your telemetry leaves your network to get there. Fanout is a binary you run, on data that stays on your disk.
An OpenTelemetry Collector piped into ClickHouseThe same shape, assembled by hand: collector, database, dashboards, and the glue between them. Fanout is that assembly as one program, with an agent and an MCP server already wired to the same query contract.

Fanout is a single node. It has no clustering, no replication, and no object tier; a deployment that outgrows one machine's disk and CPU has outgrown Fanout.

Architecture

One process contains ingest, storage, query, alerts, the agent, MCP, and the React client. Browser and agent clients share a typed observability contract.

Parquet holds telemetry, DuckDB query state is rebuildable, and SQLite holds transactional product state. See how storage works for durable ingest, indexed reads, and compaction while reads continue.

Configuration

Configuration is environment-only: built-in defaults followed by nonempty process environment values, validated before data files or listeners open. Settings are read once at startup; every change requires a restart.

Environment variableDefaultPurpose
FANOUT_ADDR127.0.0.1:7520UI, API, MCP, and both OTLP transports
FANOUT_DATA_DIR./dataParquet, query state, and control SQLite
FANOUT_AUTH_MODElocalLogin link or SMTP, or oidc
FANOUT_AUTH_CODE_SECRET—Required in local mode, 32+ characters
FANOUT_AI_PROVIDER—Empty disables chat; anthropic or openai enables it
ANTHROPIC_API_KEY—Required for Anthropic chat
OPENAI_API_KEY—Required for OpenAI chat
FANOUT_RETENTION_DAYS30Telemetry retention window
FANOUT_MCP_ENABLEDtrueServe the MCP endpoint at /mcp

Every secret accepts _FILE instead of its value; see the settings reference for validation and runtime secret delivery for deployment examples.

Advanced DuckDB sizing

Fanout sizes DuckDB automatically; measured workloads can override memory, connections, and threads as described in DuckDB sizing.

For TLS, health checks, backups, upgrades, retention, and recovery, see the operator runbook.

Performance

Fanout v2026.10.8-alpha accepted 415,859 mixed OpenTelemetry items/s over 303.5 seconds on a Hetzner Cloud ccx33 (8 dedicated vCPUs, 32 GB RAM), with telemetrygen on a separate ccx33. The ingest run on 16 October 2026 passed every quality gate. See the performance methodology. Fanout Bench reproduces the measurement on your hardware.

Build from source

  • Go 1.27.3 and a C/C++ toolchain on native Linux or macOS, amd64 or arm64. Build with just build or bash scripts/with-duckdb.sh go build ./cmd/fanout; the wrapper supplies DuckDB's pinned headers, static libraries, and CGO flags. The first build needs network access to download the checksum-verified engine.
  • [Bun](https://bun.sh) — compiles the browser assets
  • Node.js 24.19.0 — runs development helpers and builds the documentation site
  • [just](https://just.systems) — task runner
  • A 32-character authentication code secret
git clone https://github.com/labstack/fanout.git

cd fanout just install # browser dependencies and git hooks just build # browser assets, then the binary

Run it with the minimum configuration:

export FANOUT_AUTH_CODE_SECRET=$(openssl rand -hex 32) # must be 32+ characters

./bin/fanout

Open http://localhost:7520 and follow first-boot setup. SMTP and chat are optional; without SMTP, run ./bin/fanout login-link admin@example.com with the same configuration and data directory.

Development

Run just to list recipes, just check for the full gate, just test for Go tests, and just ui to rebuild embedded browser assets. See CONTRIBUTING.md for environment setup, generated assets, hooks, and project layout.

Releases

Versions are CalVer — vYYYY.M.N[-alpha|-beta|-rc], numbered from 0 within each month across all maturity suffixes. Fanout is alpha (for example, v2026.10.23-alpha); GA has no suffix. Container tags omit the leading v, and every release moves latest. Tagged releases publish identical manifests to Docker Hub (labstack/fanout) and GHCR (ghcr.io/labstack/fanout); GHCR is canonical and also carries development images.

Image tagPoints at
labstack/fanout:latestthe newest release, mirrored on Docker Hub
labstack/fanout:2026.10.23-alphathat exact release, mirrored on Docker Hub
ghcr.io/labstack/fanout:latestthe newest release
ghcr.io/labstack/fanout:2026.10.23-alphathat exact release
ghcr.io/labstack/fanout:mainthe tip of main
ghcr.io/labstack/fanout:sha- one specific commit

See docs/release.md for platforms, checksums, provenance, and verification.

C

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx