GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Designs, prices, and deploys AWS/GCP cloud infrastructure from plain-English requirements.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"insideout": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http insideout https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcpclaude mcp add insideout -- docker run -i --rm docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"insideout": {
"url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"insideout": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"insideout": {
"type": "http",
"url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"insideout": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน insideout.luthersystems.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.36.3) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Cloud infrastructure automation. Describe your application in natural language and InsideOut will design, configure, deploy, and manage production-ready backend infrastructure -- in minutes, not weeks.
Works standalone or integrated directly into AI app builders via MCP.
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills
Works with Claude Code, Codex, Cursor, Kiro, Windsurf, and 30+ other tools.
[View on Skills.sh](https://skills.sh/luthersystems/insideout-agent-skills/insideout) | [Try the web app](https://insideout.luthersystemsapp.com/) -- no install required.
Setting up cloud infrastructure is slow, error-prone, and requires deep DevOps expertise. Teams spend weeks on plumbing -- networking, security, storage, scaling configuration -- before writing a single line of product code.
InsideOut eliminates this. You describe your application; InsideOut handles the rest: architecture design, Terraform generation, cost estimation, deployment, and ongoing management.
Before InsideOut: Weeks of manual infrastructure setup, Terraform authoring, and cloud configuration. With InsideOut: Backend infrastructure deployed in minutes, managed continuously.
| Capability | Manual Terraform | InsideOut |
|---|---|---|
| Time to deploy | Days to weeks | Minutes |
| Security defaults | Manual | Automatic |
| Cost visibility | Post-deploy billing | Pre-deploy estimates |
| Observability setup | Manual | Day one |
| AI app builder integration | None | Native (Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity) |
| Terraform ownership | Yes | Yes (generated, exportable) |
Once installed, just ask:
"Build me a scalable backend for my golang microservices app on AWS with a DB and auth."
InsideOut will:
You: "I need infrastructure for an e-commerce platform, 1k monthly users on AWS"
Riley: "I'd recommend ECS for your containers, RDS PostgreSQL for your database, ElastiCache Redis for sessions, and an ALB. Estimated cost: ~$350/month. Want me to adjust anything?"
You: "Looks good, generate the Terraform"
[Generates production-ready Terraform files]
You: "Deploy it"
[Deploys to AWS, streams logs in real-time]
| User | Use case |
|---|---|
| Solo developers | Ship a production backend without DevOps expertise |
| Startup engineering teams | Move from idea to deployed infrastructure in minutes |
| AI app builders | Integrate infrastructure automation directly into AI-native development workflows |
| Enterprise teams | Standardise infrastructure with best practices and cost controls |
| DevOps / platform engineers | Faster architecture and IaC workflows |
If you'd rather describe what you want than manually wire it together -- this is for you.
| Path | Best for | Install |
|---|---|---|
| This repo (recommended for Codex) | Portable skill across multiple AI tools | npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills |
| [Claude Code plugin](https://github.com/luthersystems/insideout-claude-code) | Best native Claude Code experience | /plugin marketplace add luthersystems/insideout-claude-code |
| [Kiro power](https://github.com/luthersystems/insideout-power) | Best native Kiro experience | Add power from GitHub: luthersystems/insideout-power |
| [Web app](https://insideout.luthersystemsapp.com/) | No install required | Open in browser |
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills
For the full plugin experience (slash commands, agents, hooks, auto-approve):
/plugin marketplace add luthersystems/insideout-claude-code
/plugin install insideout
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent codex
Activate by typing $insideout -- Codex will detect the missing MCP server and prompt you to install it automatically.
Fallback: If the auto-install doesn't trigger, run:
codex mcp add insideout --url https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent cursor
Then add the MCP server to your Cursor MCP config:
{
"mcpServers": { "insideout": { "type": "http", "url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp" } } }
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent windsurf
Add MCP via Windsurf MCP Marketplace or manually in settings.
For the full power experience (steering files, design pattern guides, auto-approve):
luthersystems/insideout-powernpx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent antigravity
Then add the MCP server in Antigravity: "..." menu → MCP Servers → Manage MCP Servers → View raw config:
{
"mcpServers": { "insideout": { "serverUrl": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp" } } }
Note: Antigravity uses
serverUrl, noturl.
git clone https://github.com/luthersystems/insideout-agent-skills.git
cp -r insideout-agent-skills ~/.agents/skills/insideout
The ~/.agents/skills/ directory is the standard cross-tool location. Most AI coding tools will detect skills here automatically.
| Category | AWS | GCP |
|---|---|---|
| Compute | EC2, ECS, EKS, Lambda | Compute Engine, Cloud Run, GKE, Cloud Functions |
| Database | RDS PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache, OpenSearch | Cloud SQL, Firestore, Memorystore |
| Networking | VPC, ALB, CloudFront, API Gateway | VPC, Load Balancing, Cloud CDN, API Gateway |
| Storage | S3 | Cloud Storage |
| Security | WAF, KMS, Secrets Manager, Cognito | Cloud Armor, Cloud KMS, Secret Manager, Identity Platform |
| Messaging | SQS, MSK (Kafka) | Pub/Sub |
| Observability | CloudWatch, Managed Grafana | Cloud Logging, Cloud Monitoring |
| AI/ML | Bedrock | Vertex AI |
| CI/CD | CodePipeline, GitHub Actions | Cloud Build |
| Backup | AWS Backup | GCP Backups |
Architecture patterns: AI Stack, Microservices, Serverless. Azure support is upcoming.
Describe your application in natural language. InsideOut generates the architecture, configuration, and Terraform. Review, tweak, and deploy -- all from one place.
Get cost estimates for your exact stack before committing. No surprise bills; pricing is surfaced at design time.
Security best practices applied automatically. Observability configured from day one -- no retroactive setup needed.
You own the generated Terraform files. Use InsideOut defaults or override any setting. No lock-in; the output is standard infrastructure-as-code.
Luther Systems sets up and manages critical infrastructure. Ongoing updates and operational support included.
InsideOut uses a multi-agent AI system behind a single MCP server:
| Agent | Role |
|---|---|
| Riley | Infrastructure advisor -- leads the design conversation |
| Hippo | Cost estimation and pricing optimization |
| Joy | User experience and requirement gathering |
| Etch | Terraform code generation |
| Core | Architecture validation and best practices |
| Axel | Deployment orchestration |
From your perspective, you're talking to Riley. The other agents work behind the scenes. These capabilities are exposed as tools inside your AI environment, so you use them conversationally.
See SECURITY.md for detailed data flow documentation.
InsideOut uses a library of battle-tested, standard Terraform modules composed for common infrastructure patterns.
Can I use InsideOut without the InsideOut UI? Yes. InsideOut integrates with Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity, and any MCP-compatible AI development environment, allowing you to design, price, and deploy infrastructure directly from your editor without opening the InsideOut interface.
Do I own the generated Terraform? Yes. InsideOut generates standard Terraform files that you own and can export, modify, or use independently of the platform.
Can I override the default configuration? Yes. InsideOut applies best-practice defaults but every setting is overridable. You control the final configuration before deployment.
What clouds does InsideOut support? AWS and Google Cloud Platform. AWS has the deepest support with the widest range of resource types. Azure support is upcoming.
Is InsideOut suitable for AI application backends? Yes. InsideOut explicitly supports AI stack architectures and is designed to work within AI-native development environments like Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity, and other MCP-compatible tools.
How does pricing work? Cost estimates for your exact stack are surfaced before deployment. Contact Luther Systems for platform pricing: contact@luthersystems.com
Luther Systems is an enterprise infrastructure and automation company founded in 2015, headquartered in London, UK. Our mission is to accelerate the advent of the automated enterprise.
Founded by a team who spent years automating complex processes for some of the world's largest financial institutions, Luther Systems builds platforms that bring enterprise-grade infrastructure and operations to teams of every size.
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo