BankWeave

Name: BankWeave
Author: LSUDOKO

โดย LSUDOKOรุ่น 3.0.1i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์

ชื่อใน registryio.github.LSUDOKO/bankweave

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read-only FalkorDB tools for cross-bank AML investigations: rings, money paths, echo-proof claims.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
การใช้งานiยังไม่ได้วัด★ –

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
รันบนเครื่องของผู้ทำ สิ่งที่คุณถามจะผ่านเครื่องของเขา
ทะเบียนไม่ได้ระบุ key ที่ต้องใส่

ต้องเตรียมก่อน

รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

เปิด Settings → Connectors
กด Add custom connector
วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://bankweave-api.onrender.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add bankweave -- docker run -i --rm ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "url": "https://bankweave-api.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "bankweave": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "bankweave": {
      "type": "http",
      "url": "https://bankweave-api.onrender.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "bankweave": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp:3.0.0"
      ]
    }
  }
}

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ

https://bankweave-api.onrender.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub LSUDOKO ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
… 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 32686 ตัวในหมวดนี้
ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 66% ของอีก 32686 ตัวในหมวดนี้
ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32686 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

BankWeave ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (3.0.1) เข้า registry 19 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, Verbaly

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

Verbaly

โดย AronSoto

i18n for coding agents: extract, check and translate an app's text, with drafts a person approves

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้

ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

BankWeave

Many banks, one ring, every claim proven.

BankWeave is a team of AI agents that investigates money-laundering alerts across several banks, with FalkorDB as its shared brain. It clears innocent alerts fast, exposes laundering rings that no single bank can see, and backs every conclusion with a graph path you can click through. It also knows how many *independent* reasons it has for each belief, notices when one of them dies, and refuses to file a report it can't prove.

Tracks: 01 Agents That Act on Connected Data (primary), 02 Agent Memory and Coordination, Best blog post
Live deployment: https://bankweave.vercel.app (UI on Vercel) · API https://bankweave-api.onrender.com/docs (Render) · graph: FalkorDB Cloud (ap-south-1)
MCP Registry: published as io.github.LSUDOKO/bankweave (v3.0.0, streamable HTTP)
Use it from Claude: claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp, or as a stdio package: claude mcp add bankweave -- docker run -i --rm ghcr.io/lsudoko/bankweave-mcp (17 read-only FalkorDB tools, each returning the Cypher it ran; docs/MCP.md)
Proof in FalkorDB's own browser: screenshots and a recording of the ring, PageRank, card taps, SAR provenance and vector search running on our Cloud instance
Understand it in five minutes: the 3D explainer (eight scenes, each one FalkorDB call) and the graph explorer (twelve presets, run live)
Demo video: watch on YouTube, on the landing page or download the MP4 (narrated, captions burned in): a whiteboard explainer of the problem, the problem film's close, then the live product on FalkorDB Cloud, the hardware edge, MCP and FalkorDB's own browser. Build it yourself: video/build.py --long
Blog post: docs/BLOG.md

Running now on real data. The production instance on FalkorDB Cloud holds IBM's labelled AML transactions for 6 banks: 3,024 accounts, 24,990 transfers, 36 graphs (6 bank graphs, the consortium graph with 10,178 nodes and 37,448 edges, 27 case graphs, agent memory and the typology knowledge base). The agents have triaged 1,208 alerts: 1,113 cleared with a stated reason and 95 escalated into cases, each case with claims, evidence, the Cypher behind every piece of evidence, a provenance-gated report and a signed Merkle seal.

BankWeave is an independent project built for FalkorDB Graph Hacks. It is not a FalkorDB product and is unrelated to FalkorDB's QueryWeaver or Weights & Biases Weave.

The problem

Alert fatigue. Rule-based transaction monitoring flags single signals without context; industry sources put 85-95% of alerts as false positives.
Fragmented visibility. A bank only sees transactions that touch it. Laundering schemes spread across institutions, so each bank's slice looks innocent.
Unprovable reports. A suspicious activity report (SAR) has to justify itself, and today that justification is assembled by hand.

What BankWeave does

Loads IBM's public AMLworld laundering dataset into one isolated FalkorDB graph per bank plus a consortium graph that links them with salted, hashed account ids.
A team of agents (Orchestrator, Triage, Investigator, Skeptic, Reporter with a separate Auditor, Archivist) works the alert queue through a task blackboard stored in the graph, calling native FalkorDB algorithms as tools (also served over MCP).
Innocent alerts are cleared in milliseconds with a reason; suspicious ones become cases, each in its own case_ graph, where claims are linked to evidence and the query that produced it.
A trust layer built from three 2026 papers keeps the agents honest (below).
Humans approve every action. Everything is measured against IBM's labels on a scoreboard.

What's new in 3.0

Area	What you can do	Where
Console	A sidebar listing all fourteen pages with live counts, Ctrl K search over pages and cases, and one card system across every page: stat cards from live queries, status chips, rounded charts	every page
Dashboard	Open cases, alerts decided, independent claims, actions awaiting a human; claim support for the latest cases; the next approval; the agent team; an alert-triage gauge; FalkorDB Cloud latency, graphs and memory	`/command`
Graph explorer	A FalkorDB-browser-style page: pick a graph, write Cypher (`GRAPH.RO_QUERY`, writes rejected by the engine), see an Obsidian-style force graph with labels, hover neighbourhoods and a property panel. Twelve presets, each a FalkorDB feature on our data: cross-bank ring, `algo.pageRank`, `algo.labelPropagation`, `algo.wcc`, `algo.SPpaths`, Double Metaphone full-text, HNSW vector KNN, shared identity, the agents' alert-to-claim chain, a SAR's provenance, the typology KB, learned procedures	`/explorer`
3D explainer	Scroll through eight scenes on a three.js stage: six bank slices and per-graph ACL, hashed ids stitching the consortium, `algo.wcc` clearing an alert, the ring one bank sees 37.5% of, PageRank hub and `algo.SPpaths`, six paths collapsing to four origins, a KYC cascade, a Merkle root signed by a hardware key. Every number comes from the API; each scene shows the Cypher it ran	`/explainer`
Hosted MCP	`claude mcp add --transport http bankweave https://bankweave-api.onrender.com/mcp`: 17 read-only tools (cases, echo-proof claims, money paths, rings, hubs, components, vector and phonetic search, triage, typologies, guarded Cypher), 3 prompts, 2 resources	`/mcp`, docs/MCP.md
Landing	Centred hero over glossy blue bubbles with word-by-word type, the live console rising out of it, a "what's new" bento, the evaluation shown as highlighted screenshots of the live page, the real-tool recordings and the FalkorDB Browser proof	`/`
Real tools, recorded	The ESP32 sketch running in Wokwi posts a real card tap to the live API, and EMVLab decodes the field 55 it printed	Hardware Lab, below

Landing	Dashboard

Graph explorer: cross-bank ring on the consortium graph	3D explainer: the ring as one bank sees it

Graph explorer: `algo.pageRank` hubs (hover focuses one community)	3D explainer: six bank slices, each sees only its own graph

Alert queue	Case workspace

Approvals	Hardware Lab

Proof in the official FalkorDB Browser

The same data the agents use, opened in FalkorDB's own browser (browser.falkordb.com, connected to our FalkorDB Cloud instance: FalkorDB v4.22, 36 graphs, about 81 MB). Every query below is read-only and was typed into the browser; the timings are the engine's own RT readout. The connection bar with the instance hostname is cropped out.

Query	What it proves
Cross-bank ring: the case spanning the most banks, its accounts, banks and transfers (12 nodes, 166 edges, 1.85 ms)	one Cypher query sees the whole ring that no single bank graph contains
`CALL algo.pageRank('Account','TRANSFERS')` top 12 (3.55 ms)	the hub detection the Investigator calls is native GraphBLAS, not Python
`(:Account)-[:CARD_TXN]->(:Terminal)` (5 nodes, 29 edges, 0.41 ms)	the POS/ATM taps, including the one sent from the Wokwi ESP32, are real edges in the consortium graph; the Terminal node carries `POS-MUM-…`, Mumbai, GPS 19.076, 72.8777
`(:SAR)-[:CONTAINS]->(:Sentence)-[:CITES]->(:Claim)-[:SUPPORTED_BY]->(:Evidence)` in `case_C-70431130` (0.61 ms)	every report sentence cites a claim, and every claim rests on evidence: the provenance gate is a graph pattern
`db.idx.vector.queryNodes('Account','behavior_vec',10, …)` (0.36 ms)	HNSW vector search finds behaviour twins at five different banks
Accounts at different banks sharing a `Device` or `IP` (291 nodes, 220 edges, 2.79 ms)	the identity links the consortium uses to join bank slices

Cross-bank ring	`algo.pageRank`

Card taps into terminals (the Wokwi tap included)	The Mumbai POS node and its properties

SAR → sentence → claim → evidence	HNSW vector KNN

Shared devices and IPs across banks	FalkorDB Cloud console: the instance (Free tier, ap-south-1, v4.22.0, healthy)

Hosted MCP, called live (no install, plain HTTP):

$ curl -s -X POST https://bankweave-api.onrender.com/mcp -H 'Content-Type: application/json' \

-H 'Accept: application/json, text/event-stream' \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list","params":{}}' 17 tools: engine_overview, list_graphs, graph_schema, list_cases, get_case, explain_claim, account_network, trace_money_path, find_rings, top_hubs, connected_components, similar_accounts, search_customers, list_alerts, triage_alert, typology_guidance, run_readonly_cypher

$ ... "method":"tools/call","params":{"name":"top_hubs","arguments":{}} {"graph": "consortium", "result": [{"account": "e8ccd1faa8d3a4ba", "bank": "001", "score": 0.0027...}, ...

The top account matches row 1 of the PageRank query in the FalkorDB Browser above.

What's new in 2.0

Area	What you can do	Where

| Command Center | Live alerts, open cases, independently supported claims, evidence awaiting review, FalkorDB healt

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

BankWeave

ภาพรวม

สามเสาของ PopNx MCP

ใช้ทำอะไรได้

ติดตั้ง

ก่อนติดตั้ง

หรือรันในเครื่องคุณ

หรือรันในเครื่องคุณ

หรือรันในเครื่องคุณ

หรือรันในเครื่องคุณ

ทำอะไรได้บ้าง

ผลตรวจเบื้องต้นi

ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

ยังมีคนดูแล

มีสัญญาอนุญาต (license)

endpoint ตอบ

ล็อกอินแบบ OAuth

คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

คำถามที่พบบ่อย

ตัวที่ใช้แทนได้

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

Verbaly

README จากผู้ทำ

BankWeave

The problem

What BankWeave does

What's new in 3.0

Proof in the official FalkorDB Browser

What's new in 2.0