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

InsideOut (Riley)

โดย luthersystemsรุ่น 0.36.3i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrycom.luthersystems.insideout/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Designs, prices, and deploys AWS/GCP cloud infrastructure from plain-English requirements.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • Dockerติดตั้ง Docker 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://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด 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-mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add insideout -- docker run -i --rm docker.io/luthersystems/insideout-mcp:v0.36.3

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "insideout": {
      "url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "insideout": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.luthersystems.com/v1/insideout-mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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:

  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://app.luthersystems.com/v1/insideout-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 ยืนยันโดเมน insideout.luthersystems.com 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1395 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 16% ของอีก 1395 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1395 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

InsideOut (Riley) 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 (0.36.3) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 3 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

InsideOut by Luther Systems

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.


Quick Install (30 seconds)

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.


What Problem Does InsideOut Solve?

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.

CapabilityManual TerraformInsideOut
Time to deployDays to weeksMinutes
Security defaultsManualAutomatic
Cost visibilityPost-deploy billingPre-deploy estimates
Observability setupManualDay one
AI app builder integrationNoneNative (Claude Code, Codex, Kiro, Antigravity)
Terraform ownershipYesYes (generated, exportable)

What You Can Do

  • Design AWS/GCP architectures conversationally
  • Get real-time cost estimates before deploying
  • Generate production-ready Terraform
  • Deploy infrastructure directly from your tool
  • Inspect environments and detect drift
  • Monitor logs and manage resources over time

Quick Start

Once installed, just ask:

"Build me a scalable backend for my golang microservices app on AWS with a DB and auth."

InsideOut will:

  1. Propose an architecture (ECS, RDS, Cognito, ALB, VPC...)
  2. Estimate monthly cost
  3. Generate production-ready Terraform
  4. Deploy to your AWS or GCP account
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]


Who Is This For?

UserUse case
Solo developersShip a production backend without DevOps expertise
Startup engineering teamsMove from idea to deployed infrastructure in minutes
AI app buildersIntegrate infrastructure automation directly into AI-native development workflows
Enterprise teamsStandardise infrastructure with best practices and cost controls
DevOps / platform engineersFaster architecture and IaC workflows

If you'd rather describe what you want than manually wire it together -- this is for you.


Choose Your Path

PathBest forInstall
This repo (recommended for Codex)Portable skill across multiple AI toolsnpx 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 experienceAdd power from GitHub: luthersystems/insideout-power
[Web app](https://insideout.luthersystemsapp.com/)No install requiredOpen in browser

Installation (Detailed)

Recommended: Skills CLI
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills
Claude Code

For the full plugin experience (slash commands, agents, hooks, auto-approve):

/plugin marketplace add luthersystems/insideout-claude-code

/plugin install insideout

Codex
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

Cursor
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" } } }

Windsurf
npx skills add luthersystems/insideout-agent-skills --agent windsurf

Add MCP via Windsurf MCP Marketplace or manually in settings.

Kiro

For the full power experience (steering files, design pattern guides, auto-approve):

  1. Open the Powers panel
  2. Click Add power from GitHub
  3. Enter: luthersystems/insideout-power
Antigravity
npx 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, not url.

Manual Installation
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.


Supported Services (60+)

CategoryAWSGCP
ComputeEC2, ECS, EKS, LambdaCompute Engine, Cloud Run, GKE, Cloud Functions
DatabaseRDS PostgreSQL, DynamoDB, ElastiCache, OpenSearchCloud SQL, Firestore, Memorystore
NetworkingVPC, ALB, CloudFront, API GatewayVPC, Load Balancing, Cloud CDN, API Gateway
StorageS3Cloud Storage
SecurityWAF, KMS, Secrets Manager, CognitoCloud Armor, Cloud KMS, Secret Manager, Identity Platform
MessagingSQS, MSK (Kafka)Pub/Sub
ObservabilityCloudWatch, Managed GrafanaCloud Logging, Cloud Monitoring
AI/MLBedrockVertex AI
CI/CDCodePipeline, GitHub ActionsCloud Build
BackupAWS BackupGCP Backups

Architecture patterns: AI Stack, Microservices, Serverless. Azure support is upcoming.


Core Capabilities

Infrastructure from Description

Describe your application in natural language. InsideOut generates the architecture, configuration, and Terraform. Review, tweak, and deploy -- all from one place.

Cost Visibility Before Deployment

Get cost estimates for your exact stack before committing. No surprise bills; pricing is surfaced at design time.

Secure and Observable by Default

Security best practices applied automatically. Observability configured from day one -- no retroactive setup needed.

Full Terraform Ownership

You own the generated Terraform files. Use InsideOut defaults or override any setting. No lock-in; the output is standard infrastructure-as-code.

Managed Operations

Luther Systems sets up and manages critical infrastructure. Ongoing updates and operational support included.


How It Works

InsideOut uses a multi-agent AI system behind a single MCP server:

AgentRole
RileyInfrastructure advisor -- leads the design conversation
HippoCost estimation and pricing optimization
JoyUser experience and requirement gathering
EtchTerraform code generation
CoreArchitecture validation and best practices
AxelDeployment 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.

Security & Auth Model

  • No API key required to install or use the skill
  • The MCP server runs remotely over HTTPS -- no local binary needed
  • Cloud credentials are only required at deployment time, via a browser-based connect flow
  • You control what gets deployed into your cloud accounts
  • You can review all generated Terraform before deploying

See SECURITY.md for detailed data flow documentation.


Terraform Presets and Modules

InsideOut uses a library of battle-tested, standard Terraform modules composed for common infrastructure patterns.


FAQ

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


Resources


About Luther Systems

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.


Get Help

  • [Discord](https

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx