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

Lamdis Exchange

โดย lamdis-aiรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryai.lamdis/exchange

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Pay people nearby for physical work: find out if something is true, or have it done.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http exchange https://exchange.lamdis.ai/mcp --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "exchange": {
      "url": "https://exchange.lamdis.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "exchange": {
      "type": "http",
      "url": "https://exchange.lamdis.ai/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • Authorization ความลับ HTTP header
    Optional. Bearer lam_sk_... agent key for the full buyer side, or an operator session token for the supply side. Leave it off for the eight guest tools.

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน lamdis.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32464 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 32% ของอีก 32464 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32464 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Lamdis Exchange ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

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, yontu

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

yontu

โดย senrecep

Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

lamdis

Escrow and proof of completion for work that happens outside software — and shared, permissioned context for the agents doing it.

State what should become true. Hold the money against it. Nothing moves until evidence satisfies what was stated. Who does the work is deliberately not the interesting part: an executor authenticates with a hosted identity or a signed keypair, so a person, another agent, a robot or a vendor's own crew are the same thing to the protocol.

Your agent, in your threads, in one command

curl -fsSL https://lamdis.ai/install | sh

cd your-project lamdis "add a zero guard to Div() and verify it" # the agent, in this repo lamdis # interactive lamdis serve # the app, for your threads

At the terminal, lamdis is a coding agent: six bounded tools (read, list, search, edit, write, run), a repo map up front so the prompt prefix stays stable, distilled command output, and a verify step it is told to run. Every task is a thread named after the repository, and every run is recorded there: what it read, what it changed, what it ran, what it cost. Any model OpenRouter serves, or a local one with -url http://localhost:11434/v1.

A thread is a workspace shared between you, your agent, and whoever you choose. Everything anyone writes there, the agent included, is the record. You decide who sees which part, and the agent keeps working there when you are not.

curl -fsSL https://lamdis.ai/install | sh

lamdis serve # opens the app claude mcp add lamdis -- lamdis mcp # lets Claude Code read and write your threads too

One static binary. No runtime, no toolchain, no account. The node generates its own keypair on first run and keeps everything in ~/.lamdis. Put an OpenRouter key in ~/.lamdis/.env as LAMDIS_OPENROUTER_KEY and the agent is on.

What the agent is:

  • Chat is the record. Ask it something and both the question and the answer are signed entries in the thread, next to your notes.
  • It has its own key. Your key signs a delegation for it in every thread it writes to, so anyone reading the thread can tell you from your agent without trusting a label. It can never share or grant access.
  • It works on its own. Give a thread standing instructions and it runs when a new entry arrives (yours, a collaborator's, another agent's) or on a schedule. Every run leaves a record: what it read, which tools it called, what it fetched, what it cost.
  • It stops and asks. When a choice is yours, it writes a question with options into the thread and waits. Your answer resumes it.
  • Outside reach is opt-in and recorded. On its own it fetches only from domains you list and calls only the MCP tools you allowlist in ~/.lamdis/agent.json; tools you mark confirm wait for your yes each time. Private and local addresses are always refused. Pages and tool results reach the model as data, never as instructions.

Threads carry lanes, so you can grant somebody else's agent the summary lane while keeping content to yourself — they see "migration on track, two blockers", not "vendor stuck on clause 7". Permissions are a deterministic fold over a signed control lane: deny by default, and only person-signed entries change anything.

The exchange

The settlement half runs at exchange.lamdis.ai. No account is needed for a first job.

Try it in ten seconds, with nothing

No account, no key, no card. This posts a job into the sandbox and it runs the real machinery — claimed, evidence submitted, verified, settled, receipt — in about ten seconds.

curl -sX POST https://exchange.lamdis.ai/v1/tasks \

-H 'content-type: application/json' \ -d '{"kind":"observe","predicate":"the sign is up at the front", "lat":42.3314,"lon":-83.0458,"radius_m":150, "fee_minor":800,"sandbox":true}'

That returns a job and a token. Ten seconds later:

curl -s https://exchange.lamdis.ai/v1/jobs/$JOB/receipt -H "authorization: Bearer $TOKEN"

The receipt says "sandbox": true, "evidence_synthetic": true, "paid_minor": 0, and states in words that nobody was dispatched and nothing was paid. A sandbox job never reaches the public board, never touches the ledger, and is never anchored. It exists so you can build the whole integration before a single real person is involved.

Integrations

Already using an agent framework? Each of these installs straight from this repository — nothing is on npm or PyPI — and gives the agent the same three tools: lamdis_check_feasible, lamdis_run_job (sandbox by default) and lamdis_job_status. None needs an account, and the sandbox costs nothing.

frameworkinstall
LangChainpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/langchain"
OpenAI Agents SDKpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/openai-agents"
CrewAIpip install "git+https://github.com/lamdis-ai/lamdis-protocol.git#subdirectory=integrations/crewai"
Vercel AI SDKpnpm add "github:lamdis-ai/lamdis-protocol#path:integrations/vercel-ai" — npm: npx degit lamdis-ai/lamdis-protocol/integrations/vercel-ai vendor/lamdis then npm install ./vendor/lamdis
from lamdis_langchain import lamdis_tools      # or lamdis_openai_agents, lamdis_crewai

llm.bind_tools(lamdis_tools)

import { lamdisTools } from "@lamdis/ai-sdk-tools";

generateText({ model, tools: lamdisTools, prompt: "..." });

Each package README has a ten-line example that runs against the live sandbox and the exact JSON every tool returns; see integrations/.

One line, from any agent

claude mcp add --transport http lamdis https://exchange.lamdis.ai/mcp

Or install the Claude Code plugin, which adds the server and a skill that teaches the agent how to use it honestly — feasibility first, sandbox to try, hand the person the pay link, never claim work is arranged until it is taken:

claude plugin marketplace add lamdis-ai/lamdis-plugins

claude plugin install lamdis@lamdis-plugins

The same skill ships here at skills/lamdis/SKILL.md. Agents that discover by well-known paths find an A2A card at /.well-known/agent-card.json and the OpenAPI at /openapi.yaml.

Any MCP client works, and no credential is needed for the guest tools: check_feasible, observe_world, do_in_world, find_out, job_status, job_receipt, job_evidence, list_bids. Pass sandbox: true to any of them to run against the sandbox.

A real job

A job posted for real comes back with a pay_at link and a token: send the person the pay link. Their card is authorised for the job's ceiling, not charged; the job goes on the board when that lands, and the card is charged once, at the end, for exactly what was paid out on proof.

Coverage today is zero. Nobody has registered as an operator yet, so check_feasible will honestly tell you a real job would sit unclaimed, and it records where the work was asked for so supply can be recruited there — see /v1/demand. If you can do physical work somewhere, say where. That is the constraint, and it is not hidden anywhere in this repository.

The TypeScript and Python clients live in sdk/ and are not published to npm or PyPI yet; use them from source, or curl, or the MCP endpoint. See examples/ for a first job from Claude Code, the OpenAI Agents SDK, LangChain, the Vercel AI SDK, n8n and the shell.

Where to look

agents.mdthe exchange written for an agent: the anonymous flow, the token, the money rules, the operator side
spec/openapi.yamlthe REST surface, OpenAPI 3.1, every field from the Go
sdk/typescript · sdk/pythonlamdis clients, zero dependencies
examples/one file per framework, each under forty lines
exchange.lamdis.ai/docs · /llms.txtthe live reference

How the money works

Amounts are integer minor units, USD. The exchange currently keeps nothing from what a worker earns. Posting from an account holds the job's ceiling in escrow; posting anonymously authorises a card for it instead, and only proof captures. An observation pays for honest evidence whichever way the answer turns out, so a "no" is worth as much as a "yes"; a do-job pays on completion, with an attempt fee for a documented failed trip. Earnings wait 24 hours for the buyer to look — release early, or hold on a named ground and a panel that is neither party decides within seven days. Every receipt is signed and states its confidence ceiling honestly (0.85 with a capture location, 0.72 without), because capture is not yet attested in hardware.

The supply side is the same endpoint: an operator's agent, signed in with the operator's own session, can find_work, take_job, place_bid, set_capacity and be pushed signed offers to a webhook.

The protocol underneath

Permissioned shared context for AI agents.

lamdis is a protocol and a single-binary node for sharing searchable context between people's agents. Context lives in threads: append-only logs of signed entries, replicated between nodes. Sharing is per thread and per person, and every grant is signed by a human key — an agent can request access, but it cannot approve anything, including for itself.

Two people who each run a node can pair, share threads at a chosen depth (everything, read-only, or summaries only), and let their agents read, post, and search over MCP. Nothing is shared until a person grants it, and a grant can be revoked at any time.

Install

Download a binary from releases (macOS, Linux, Windows; no dependencies), or build from source:

cd node && go build -o lamdis ./cmd/lamdis
Quick start
lamdis init                                # create your identity (a keypair)

lamdis thread new "pool project" lamdis post pool "pump arrived, sitting in the garage" lamdis search pump

Search is full-text by default. For semantic search, point the node at any OpenAI-compatible embeddings endpoint:

export LAMDIS_EMBED_URL=http://localhost:11434/v1   # e.g. Ollama

export LAMDIS_EMBED_MODEL=nomic-embed-text

Sharing with another person

Each person runs their own node. Pair once by URL; identities are exchanged automatically:

lamdis serve                                     # both sides keep this running

lamdis peer add jane http:// :8420

lamdis grant payments jane contribute,read,search # full collaboration lamdis grant payments jane summary,search # or: the gist only lamdis access payments # who sees this thread lamdis revoke payments jane

Commands take a thread's title (or a unique fragment of it) and a peer's name. The other side runs lamdis sync (or sync -watch 30s) to exchange entries.

Scopes:

scopegrants
contributeappend entries
readreplicate and read the whole thread
summaryreplicate the summary lane only; raw entries are never transmitted
searchquery; results are filtered to the holder's read level

The summary scope is enforced at the sender: entries a peer is not entitled to are not filtered on arr

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx