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

Lotus Wisdom

โดย linxuleรุ่น 0.9.1i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.linxule/lotus-wisdom

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Contemplative reasoning with Lotus Sutra wisdom framework and ext-apps visualization.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

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://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http lotus-wisdom https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "url": "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "lotus-wisdom": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "lotus-wisdom": {
      "type": "http",
      "url": "https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "lotus-wisdom": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "lotus-wisdom-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://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ชื่อและคำอธิบายเครื่องมือตามที่ server ตอบมาเมื่อ 6 พ.ย. 2569 ผู้ทำเป็นคนเขียน ไม่ใช่เรา แสดงเป็นข้อความล้วน

  • lotuswisdom

    Contemplative reasoning tool. Use for complex problems needing multi-perspective understanding, contradictions requiring integration, or questions holding their own wisdom. **Workflow:** Always start with tag='begin' (returns framework). Then continue with contemplation tags. Do

  • lotuswisdom_summary

    Get a summary of the current contemplative journey

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub linxule ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • ✓ ผ่าน

    endpoint ตอบ

    ตอบกลับใน 218 ms (HTTP 200)

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ไม่ต้องล็อกอิน

  • ✓ ผ่าน

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    อ่านคำอธิบายเครื่องมือ 2 ตัวแล้ว ไม่พบคำสั่งแอบแฝงถึง AI

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32623 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 88% ของอีก 32623 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32623 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Lotus Wisdom ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 3 จาก 3 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.1) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา

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, Draugr

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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Draugr

โดย draugr-dev

Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

🪷 Lotus Wisdom MCP Server

An MCP server implementation that provides a tool for problem-solving using the Lotus Sutra's wisdom framework, combining analytical thinking with intuitive wisdom.

Available at: https://lotus-wisdom-mcp.linxule.workers.dev/mcp

Features

  • Multi-faceted problem-solving approach inspired by the Lotus Sutra
  • Step-by-step thought process with different thinking techniques
  • Meditation pauses to allow insights to emerge naturally
  • Interactive visualization via MCP ext-apps (Claude Desktop, Cursor, ChatGPT) — a pixel halo that lights one segment per step, in night and day variants that follow the host theme; keyboard-accessible and respects reduced motion
  • MCP Prompts (contemplate, deep-inquiry) for one-step guided contemplative sessions
  • Structured tool output (structuredContent + outputSchema) alongside the text response
  • Tracks both tag journey and wisdom domain movements
  • Available as a local stdio package (npx) or a hosted remote Connector
  • Final integration of insights into a clear response

Background

This MCP server was developed from the Lotus OS prompt, which was designed to implement a cognitive framework based on the Lotus Sutra. The MCP server format makes this framework more accessible and easier to use with Claude and other AI assistants.

The MCP server exposes the framework through tools and prompts. How well a model follows that framework depends on the model and host.

Implementation Details

The server implements a structured thinking process using wisdom domains inspired by the Lotus Sutra:

Wisdom Domains and Tags

The server organizes thoughts using wisdom domains (all valid values for the tag input parameter):

  • Entry (🚪): begin
  • Begin your journey here - receives the full framework before contemplation starts
  • Skillful Means (🔆): upaya, expedient, direct, gradual, sudden
  • Different approaches to truth - sometimes direct pointing, sometimes gradual unfolding
  • Non-Dual Recognition (☯️): recognize, transform, integrate, transcend, embody
  • Aspects of awakening to what's already present - recognition IS transformation
  • Meta-Cognitive (🧠): examine, reflect, verify, refine, complete
  • The mind watching its own understanding unfold
  • Process Flow (🌊): open, engage, express
  • A natural arc that can contain any of the above approaches
  • Meditation (🧘): meditate
  • Pausing to let insights emerge from stillness
Thought Visualization

In clients that support MCP ext-apps, each step renders inline as an interactive halo (see Interactive Visualization below). For every client, each step also returns:

  • Journey tracking showing both the tag path and the wisdom-domain movements
  • Domain-specific labels and the current contemplation text
  • Structured output (structuredContent + outputSchema) for programmatic consumers

Note: The local stdio server can emit per-step trace lines to its console (stderr) when run with LOTUS_DEBUG=true, helping developers follow the thinking process.

Process Flow
  1. The user submits a problem to solve
  2. The model begins with tag='begin' to receive the full framework
  3. The model continues with contemplation tags (open, examine, integrate, etc.)
  4. Each thought builds on previous ones and may revise understanding
  5. The tool tracks both the tag journey and wisdom domain movements
  6. Meditation pauses can be included for clarity
  7. When status='WISDOM_READY' is returned, the tool's work is complete
  8. The model then expresses the final wisdom naturally in its own voice

Available Tools

lotuswisdom

A tool for problem-solving using the Lotus Sutra's wisdom framework, with various approaches to understanding.

Begin your journey with `tag='begin'` - this returns the full framework (philosophy, domains, guidance) to ground your contemplation. Then continue with the other tags.

Inputs:

  • tag (string, required): The current processing technique (must be one of the tags listed above)
  • content (non-empty string, required): The content of the current processing step, including begin
  • stepNumber (integer, optional, default 1): Current number in sequence
  • totalSteps (integer, optional, default 5): Estimated total steps needed
  • nextStepNeeded (boolean, optional, default true): Whether another step is needed
  • isMeditation (boolean, optional): Whether this step is a meditative pause
  • meditationDuration (integer, optional): Duration for meditation in seconds (1-10)
  • previousJourney (string, optional): The journey string from a previous response, e.g. "begin → open → examine". Lets the AI carry journey continuity forward in stateless clients (such as the remote Worker), where the server keeps no session state.

Returns: a JSON text block and structuredContent validated against the tool's outputSchema. Every successful response includes journey for continuity, including begin and completion. Completion also retains finalJourney for compatibility. For begin, the full framework is in the text block; structured output contains its status, welcome, contemplation, journey, domain journey, and step counts. Other result variants retain their fields in both representations.

A meditation step with nextStepNeeded: false completes the inquiry with WISDOM_READY; ongoing meditation steps return MEDITATION_COMPLETE.

Response statuses include:

  • Processing status with current step information, wisdom domain, and journey tracking
  • FRAMEWORK_RECEIVED status on a begin step
  • MEDITATION_COMPLETE status for meditation steps
  • WISDOM_READY status when the contemplative process is complete

The tool declares readOnlyHint, idempotentHint, destructiveHint: false, and openWorldHint: false. These are host hints, not a guarantee of zero side effects: local stdio calls update the in-memory journey, and the hosted worker records usage analytics. The tools do not modify user files or external business data.

lotuswisdom_summary

Get a summary of the current contemplative journey.

Inputs:

  • previousJourney (string, optional): The journey string from a previous response, used to reconstruct the summary in stateless clients.

Returns:

  • Journey length
  • Domain journey showing movement between wisdom domains
  • Summary of all steps with their tags, domains, and brief content

MCP Prompts

The server registers two prompts that scaffold a guided contemplative session (surfaced as slash commands or prompt pickers in clients that support MCP Prompts):

  • `contemplate` — argument question: opens a single-question contemplation, instructing the model to start with tag='begin', iterate, and speak the wisdom only once status='WISDOM_READY'.
  • `deep-inquiry` — argument topic: begins a longer inquiry that moves deliberately across the wisdom domains (process → meta-cognitive → non-dual → meditation).

Usage

The Lotus Wisdom tool is designed for:

  • Breaking down complex problems requiring multi-faceted understanding
  • Questions that benefit from both direct and gradual approaches
  • Problems where apparent contradictions need integration
  • Situations requiring both analytical and intuitive understanding
  • Tasks that benefit from meditative pauses to allow insight
  • Questions containing their own inherent wisdom

Example Usage

Here's how a conversation with Claude might flow when using the Lotus Wisdom MCP server:

User: "Help me understand the relationship between freedom and responsibility."

Claude would begin the journey with tag='begin' to receive the framework, then continue:

  1. First, enter the contemplative space:
{

"tag": "begin", "content": "Entering contemplation on freedom and responsibility.", "stepNumber": 1, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

→ Returns `FRAMEWORK_RECEIVED` with full framework
  1. Then, establish an opening thought:
{

"tag": "open", "content": "The question explores the relationship between freedom and responsibility, which contain an apparent tension but also deep connection.", "stepNumber": 2, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Engage with different perspectives:
{

"tag": "direct", "content": "Freedom and responsibility are two sides of the same coin. True freedom isn't absence of constraints but the capacity to choose our response within constraints.", "stepNumber": 3, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Perhaps take a meditation pause:
{

"tag": "meditate", "content": "Contemplating how freedom without responsibility becomes chaos, and responsibility without freedom becomes oppression.", "stepNumber": 4, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true, "isMeditation": true }

  1. Integrate the understanding:
{

"tag": "integrate", "content": "Freedom and responsibility mutually enable each other. Our freedom to choose gives rise to our responsibility for what we choose, and our willingness to take responsibility expands our freedom.", "stepNumber": 5, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": true }

  1. Express the final understanding:
{

"tag": "express", "content": "The paradox resolves when we see that authentic freedom includes responsibility as its natural expression.", "stepNumber": 6, "totalSteps": 6, "nextStepNeeded": false }

When the tool returns status: 'WISDOM_READY', Claude then speaks the final wisdom naturally, integrating all the insights from the contemplative journey.

Installation

Install via Smithery for one-click setup, or follow the manual instructions below.

Requires Node.js 18+. The server runs locally via npx.

CLI Install (one-liner)
# Claude Code

claude mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

Codex CLI (OpenAI)

codex mcp add lotus-wisdom -- npx -y lotus-wisdom-mcp

Gemini CLI (Google)

gemini mcp add lotus-wisdom npx -y lotus-wisdom-mcp

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

OSConfig path
macOS~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
Linux~/.config/Claude/claude_desktop_config.json
{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

VS Code

Add to .vscode/mcp.json (workspace) or open Command Palette > MCP: Open User Configuration (global):

{

"servers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Note: VS Code uses "servers" as the top-level key, not "mcpServers". Other VS Code forks (Trae, Void, PearAI, etc.) typically use this same format.

Cursor

Add to ~/.cursor/mcp.json (global) or .cursor/mcp.json (project):

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Windsurf

Add to ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json (Windows: %USERPROFILE%\.codeium\windsurf\mcp_config.json):

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Cline

Open MCP Servers icon in Cline panel > Configure > Advanced MCP Settings, then add:

{

"mcpServers": { "lotus-wisdom": { "command": "npx", "args": ["-y", "lotus-wisdom-mcp"] } } }

Cherry Studio

In Settings > MCP Servers > Add Server, set Type to STDIO, Command to npx,

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx