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

Fossick

โดย Lipdogรุ่น 0.1.4i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Lipdog/fossick

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Search all of GitHub from your AI agent — find libraries, drill into repos, find code patterns.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "fossick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fossick-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add fossick -- uvx fossick-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "fossick": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fossick-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "fossick": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "fossick-mcp"
      ]
    }
  }
}

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 Lipdog 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7283 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 9% ของอีก 7283 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7283 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Fossick 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 (0.1.4) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Prospect across all of GitHub from your AI agent.

Find libraries, discover gems, search code patterns, and read real production code — across 200M+ repos, PyPI, and npm.


Contents

  • What is Fossick
  • Examples
  • Installation
  • Tools
  • Why Fossick
  • FAQ
  • Configuration
  • Development
  • License

What is Fossick

fossick /ˈfɒsɪk/ _verb_ (Australian/NZ) — to prospect or rummage for gems, especially the small-scale kind of mining where you sift creek beds and old tailings looking for what bigger operators missed.

That's exactly what this tool does — but for code.

Fossick gives your AI agent seven read-only tools to prospect across all of GitHub, PyPI, and npm, covering the full discovery loop end-to-end:

  1. Search and discover. Sift 200M+ repos with multi-query relevance ranking, find the small-but-good libraries that bigger tools bury, look up packages on PyPI and npm.
  2. Drill into any repo without cloning. Browse a remote repo's tree with depth and glob filters, read any file at any branch/tag/commit, and goto-definition for any class, function, or type — all on remote GitHub, no local checkout needed.
  3. Search code patterns across all of GitHub. Full-text, regex, qualifier-aware search across every public file — find how an API is _actually_ used in production, not just in the docs.

Useful any time you'd benefit from your agent reaching into the world's largest code corpus:

  • Pick the right library. Find a small, focused, actively-maintained option for any task — not just the most popular one.
  • Discover hidden gems. Surface the 500-star library that ranks higher on _relevance_ than the 50,000-star incumbent.
  • Drill into a repo you found. Walk its layout, read its README, find where its core API is defined — without git clone.
  • Find usage patterns in real code. Search how an API is called in production, then read the matched files in context.
  • Get inspired. See how others structured similar projects, what patterns they used, what tradeoffs they made.
  • Stay current. Discover what's trending, just-released, or new in an ecosystem — past your model's training cutoff.

It does not do code archaeology — git blame, PR history, version diffs. Reach for git and gh for that.


Examples

Once Fossick is connected, here's the kind of thing you can ask your agent.

Discover libraries and packages
  • _"Find me a small, actively-maintained Rust TUI library — something newer than ratatui."_
  • _"What are people using instead of LangChain these days?"_
  • _"Show me trending Python web frameworks released in the last 90 days."_
  • _"What's a good lightweight alternative to Pydantic for runtime validation?"_
Drill into a specific repo
  • _"Browse the structure of astral-sh/uv — what's in crates/?"_
  • _"Read the main __init__.py from pydantic/pydantic."_
  • _"Where is the Stream class defined in anthropics/anthropic-sdk-python?"_
  • _"What's the latest release of modelcontextprotocol/python-sdk and when did it ship?"_
Find code patterns in the wild
  • _"How do production FastAPI apps actually set up structured logging with structlog and asyncio?"_
  • _"Show me real examples of tokio::select! being used with timeout cancellation."_
  • _"Find Dockerfiles that build multi-stage Python images with uv."_
  • _"How are people calling the OpenAI API streaming endpoint from Go?"_
Vet a dependency before adopting it
  • _"Is the requests library still maintained?"_
  • _"Compare freshness of httpx vs aiohttp — last release dates, recent activity."_
  • _"Who actually uses msgspec? Show me real usage in production codebases."_
  • _"Find the GitHub repo behind the polars PyPI package and check its last release."_

Installation

Prerequisite: uv — install with curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh.

Then uvx will download and run Fossick on demand. No clone needed.

Claude Code

Three install scopes. Pick the one that matches how you want Fossick to be available — globally, shared with your team, or just for you in one project. The scope flag controls where the config gets written (Claude Code MCP scopes).

Global (recommended for personal use)

Available in every project on your machine. Stored in ~/.claude.json, private to your user account.

claude mcp add fossick --scope user uvx fossick-mcp
Team-shared (committed to git)

Stored in .mcp.json at the project root, checked into version control. Anyone who clones the repo gets the same MCP server. Use this when the whole team should have Fossick.

claude mcp add fossick --scope project uvx fossick-mcp
This project only (default)

Local scope is the default. Only enabled in the current project, only for you. Stored in ~/.claude.json under this project's path — not committed, not shared with collaborators.

claude mcp add fossick uvx fossick-mcp
Manual install

If you'd rather skip the CLI, write the config yourself. The JSON shape is the same regardless of scope — only the file changes:

  • ~/.claude.json for user / local scope
  • .mcp.json (project root) for project scope
{

"mcpServers": { "fossick": { "command": "uvx", "args": ["fossick-mcp"] } } }

Other clients

Cursor

Or add manually to ~/.cursor/mcp.json or .cursor/mcp.json:

{

"mcpServers": { "fossick": { "command": "uvx", "args": ["fossick-mcp"] } } }

VS Code

Or via CLI:

code --add-mcp '{"name":"fossick","command":"uvx","args":["fossick-mcp"]}'

Claude Desktop

Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):

{

"mcpServers": { "fossick": { "command": "uvx", "args": ["fossick-mcp"] } } }

Restart Claude Desktop after saving.

Windsurf

Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{

"mcpServers": { "fossick": { "command": "uvx", "args": ["fossick-mcp"] } } }

Cline

Edit cline_mcp_settings.json via the Cline extension's MCP settings panel:

{

"mcpServers": { "fossick": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["fossick-mcp"] } } }

Codex

codex mcp add fossick -- uvx fossick-mcp

Or edit ~/.codex/config.toml:

[mcp_servers.fossick]

command = "uvx" args = ["fossick-mcp"]

From source (development)

git clone https://github.com/Lipdog/fossick-mcp.git

cd fossick-mcp uv sync

Then point your MCP config at the local clone:

{

"mcpServers": { "fossick": { "command": "uv", "args": ["run", "--directory", "/path/to/fossick-mcp", "fossick-mcp"] } } }


Tools

Seven read-only tools, organized by their role in the discovery workflow.

Find candidates
ToolWhat it does
`search_repos`Discover repositories by topic, stars, language, recency, or trending. Pass multiple query phrasings in one call for better recall.
`search_packages`Direct lookup on PyPI or npm by package name. Returns version, description, links, and GitHub repo URL.
Evaluate a candidate
ToolWhat it does
`repo_tree`Browse a repo's file layout with depth and glob filtering.
`get_file`Read any file at any branch, tag, or commit.
`find_symbol`Goto-definition via real AST queries — find where a class, function, or type is actually declared, not just substring-matched.
`list_tags`View tags and recent releases. The fastest "is this still maintained?" check.
Search code across GitHub
ToolWhat it does
`search_code`Full-text search across every public file on GitHub. Supports repo:, language:, path:, boolean operators, and regex. Find real-world usage patterns, config examples, or anything else in the world's largest code corpus.

All tools are read-only, idempotent, and safe to auto-approve. Every response ends with hint-chained next steps so the agent knows what to do next.


Why Fossick

  • Built for the discovery workflow. Tools follow the natural shape: find candidate → drill into it → read the API → see how others use it. Hint-chained next-step suggestions keep your agent on rails through the whole loop.
  • Drill into any public repo without cloning. Browse remote repo trees with depth + glob filters, read any file at any branch/tag/commit, and run real AST-based symbol search to goto-definition for any class, function, or type — all on remote GitHub.
  • Multi-query search with smart ranking. search_repos accepts a list of phrasings in one call and applies composite relevance ranking that prioritizes literal match over raw popularity — surfaces the 500-star gem that beats the 50,000-star incumbent.
  • Lean on tokens by design. 7 focused tools (not 30+), formatted-markdown outputs (not JSON dumps), TTL caching, hint chaining that cuts agent reasoning turns, and multi-query search that bundles N requests into 1. Every tool description and response is sized to keep your context budget free for real work.
  • **Rate-l

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx