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

Sidecrew

โดย lvlrSajjadรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.lvlrSajjad/sidecrew

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Code changes and unit tests by local MLX models, behind a gate a machine can run.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sidecrew -- npx -y sidecrew mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sidecrew": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sidecrew",
        "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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub lvlrSajjad 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 48% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Sidecrew 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 (0.2.0) เข้า registry 43 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Zoo MCP

โดย KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

sidecrew

You ask for a change to your source code, and you get it — made on your Mac, by models that cost you no Claude tokens, and only after a machine has checked it.

Claude Opus plans the work and reviews what came back. Small models running locally (MLX, no network) do the narrow parts. Between them sits a gate a machine can run — for a code change: the diff stayed where it was asked to, tsc is clean, and every test that passed before still passes. Claude never sees anything that did not survive it.

$ sidecrew fix change_plan.json

fix 2026-09-20T09-14-02Z-rename: 1 step, 12 tasks, 13.0 GB free ÷ 6.5 GB per slot = 2; 1 worker up step 1/1 "rename the helper": capturing the baseline rename-01: survived (src/util/asset.util.ts) rename-02: survived (src/util/asset.util.ts, src/util/asset.util.spec.ts) … multi-06: failed at compile · escalating — renamed the symbol 7 times over, 5 compile errors 11/12 survived · 0 → 0 tsc errors · .sidecrew/runs/2026-09-20T09-14-02Z-rename/result.json

*Illustrative shape, not a captured transcript* — it is the real output format with the counts from the React measurement below, and no client's file names. 11 of 12 with a 95 % interval of `[0.615, 0.998]` is the number; the line above is what it looks like while it runs.

Unit tests are workload #1 — the same shape with a mutation-kill gate instead — and the numbers for both are below, each with its interval.

sidecrew needs 24 GB of installed RAM. Below that a 7B cannot sit beside a normal working set (measured), so sidecrew refuses to run and tells you why rather than quietly becoming a different tool (ADR-0073). sidecrew doctor answers this before you plan anything.

And the other half of the ledger, measured 19–20 Sep 2026: the workers are free, the *coordination* is not. Opus planning costs 8,400–22,100 tokens per task, depending almost entirely on how many tasks are in the plan — see *What this costs to run* below. A page that says "the work is free" without saying that is telling you half of it.

Before any number below: how tightly to read it

Every rate on this page is an interval, never a point, and the reason is measured. Replaying a frontier model's own diffs — which the gate finds no defect in — through the gate a second time, it disagreed with itself on 2 of 19 candidates: D = 0.105, 95 % interval [0.013, 0.331] (experiments/gate-error-rate/, against a rule frozen before the first replay). That rule's own verdict at D > 0.10 is UNACCEPTABLE, and its consequence is this paragraph: no survival rate here is published as a bare fraction, D travels beside each of them, and no two of our rates are compared without asking whether their difference survives it.

What that does and does not damage. D counts the gate refusing changes that were fine. Nothing in it is evidence of the gate *admitting* something bad. So:

*The gate admits nothing that fails* — stands.

*The gate refuses only things that fail* — **measured false, at roughly one evaluation in ten, and

unproven at any tighter bound.**

Two of the three known causes are now recorded on every verdict — memory pressure (ADR-0066) and a baseline captured on a different calendar day (ADR-0069). The third is undiagnosed, and both measured disagreements happened on a quiet machine, so it is neither of the first two. D was measured on workload #2a's gate; it says nothing about workload #1's mutation gate, which is a different oracle (§4.4 of the rule).

Workload #2a — behaviour-preserving changes, measured

Against a decision rule frozen before the tool had produced a single verdict (experiments/go-no-go-2a/results/REPORT.md). S is survival, A is a blind reviewer's approval of the diff. Every cell is k/n with its exact 95 % interval; D = 0.105 [0.013, 0.331] applies to every S.

inputS, local 7BS, Haiku controlA, local 7BA, control
fixture3/3 [0.292, 1.000]3/3 [0.292, 1.000]1/3 `[0.008, 0.906]`3/3 [0.292, 1.000]
a commercial Nest/jest codebase12/12 [0.735, 1.000]12/12 [0.735, 1.000]9/10 [0.555, 0.997]10/10 [0.692, 1.000]
a commercial React/jest codebase11/12 [0.615, 0.998]12/12 [0.735, 1.000]9/10 [0.555, 0.997]10/10 [0.692, 1.000]

Read the intervals, not the fractions: at these sample sizes 12/12 and 11/12 are not distinguishable, and neither is the 7B from the control on A. Both real projects passed the frozen rule by a margin of exactly zero, on a sample of ten. The survival rate decided nothing — five of six measurable cells sit at or above 0.917, so the rule's ratio clauses were inert, and the only thing that separated a local 7B from a network model was the approval rate.

What that approval rate is about, measured: the local model makes unrequested cosmetic edits — a deleted docblock, a reworded comment, a stray blank line — in 4 of 23 `[0.050, 0.388]` sampled survivors, against the control's 0 of 23 `[0.000, 0.148]`. confined ∧ compiles ∧ tests pass cannot see any of it, which is the point.

What you gain over just asking Opus

Measured 18–19 Sep 2026 against the thing a colleague actually does today — asking a frontier model directly, one task at a time, with no plan and no gate. Same 19 hand-written tasks, same two codebases, four arms.

Opus aloneSonnet alonesidecrew
tokens, 19 tasks, Nest codebase80,13188,8200
tokens, 19 tasks, React codebase95,33588,6800
output vs Opus, Nest codebase—identical 19/19identical on 18 of 19
changes delivered and verified, Nest19 (unverified)19 (unverified)19/19 `[0.824, 1.000]` survived
changes delivered and verified, React19 (unverified)19 (unverified)15/19 `[0.544, 0.939]` survived; 4 escalated

The token columns are counts and are exact. The survival rows are rates, so they carry their intervals, and D = 0.105 [0.013, 0.331] applies to both of them.

A fourth arm ran the same gate over Opus's own diffs, to separate the gate's contribution from the worker's: 19/19 `[0.824, 1.000]` on the Nest codebase and 18/19 `[0.740, 0.999]` on the React one. Two things follow, and the second is the more useful.

The gate found nothing wrong with a frontier model's work. Its single rejection there is a tsc fragility it rejects from *both* arms — so on these tasks the gate adds no safety on top of Opus. Its entire value is that it makes the free worker usable, not that it second-guesses the expensive one.

And it is what separates a worker defect from a project defect. Of the four React failures, three vanish when Opus writes the diff — genuine worker defects — and one reproduces exactly, because the 7B's output for that task was *byte-identical* to Opus's. Worker-attributable survival is therefore 15/18 `[0.586, 0.964]`, not 15/19. Without that control the small model would have been blamed for a third more failures than it caused — and note that the two intervals overlap almost entirely, so the correction changes the *attribution* rather than the number.

Three things that buys you, and one it costs.

  1. The work is free. Not cheaper — zero worker tokens. Opus plans and reviews survivors; the editing happens on your Mac.
  2. On work a compiler and a suite can check, you give up nothing for it. Eighteen of nineteen diffs were *byte-identical* to what Opus produced. Not "comparable quality" — the same file.
  3. When it is wrong, you get told, loudly, and nothing is applied. The four React failures were a symbol renamed seven times over (5 compile errors), a rename that also hit a type, a module path and a public property key (122 compile errors), a change that renamed the file it was given, and one that a frontier model produced identically. Each printed as escalated, each with the exact errors, none merged. Asking Opus directly gives you a diff and the sentence *"nothing else changed"* — accurate here, and unverified.
  4. It costs wall-clock. ~25 s per task interactively with Opus; 216–271 s with sidecrew (15 s to generate, 200–255 s for the project's own suite and tsc). It is free and unattended, not fast.

What is not claimed. The frozen rule's verdict is WITHHELD: every task in these runs is a rename, and the rule refuses a verdict until at least half are null guards, API migrations or dead-code removal. The measurement vindicated that clause rather than surviving it — two frontier models and a 7B emitted *identical bytes* on 18 of 19 Nest tasks, so that task set cannot rank anything. experiments/status-quo/ has the arms, the protocol frozen before they ran, and the defects.

Requirements
OSmacOS on Apple silicon. The local worker is MLX, which is Apple's. Not a port away — a different inference stack.
RAM24 GB installed or more for the local tier and everything this page measures. The threshold is on *installed* RAM, never free, so a machine that can host a worker never falls back silently.
Node≥ 20. A project whose own engines demands newer is honoured — run sidecrew under the project's Node (ADR-0049 cost a night to learn).
Pythonmlx-lm, installed by you: pip install mlx-lm. Deliberately not bundled — external capabilities are shelled out and reported by doctor, never vendored.
Disk~4 GB for the 7B (downloaded on first sidecrew serve, pinned revision), plus ~500 MB per verification sandbox while a run is in flight.
The projectTypeScript with a green-ish tsc and a test suite that runs. Workload #1 also does Swift/XCTest.

Under 24 GB: sidecrew still runs, on the api tier, with Haiku as the worker billed to your key — and none of the numbers on this page describe that tier, because they have not been measured (Phase 13 §5). Supported, and unpriced. If that matters to you, 24 GB is the line.

Windows and Linux: no. The TypeScript verifier would port, but the worker would not, and memory and pressure detection are sysctl/vm_stat. sidecrew doctor tells you rather than failing oddly.

What to expect on your machine

The check is on installed RAM, never free RAM — free RAM swings by 8 GB when you open Xcode, and a tool that changes what it is based on that is a tool you cannot reason about. The floor is 24 GB and below it sidecrew refuses (ADR-0073).

installedtierworkergates in flightwhat that means for you
under 24 GB—none: sidecrew refuses—A 7B cannot sit beside a normal working set here (measured), and trying anyway means swapping — which makes the gate reject changes that were fine (ADR-0066). You are told your RAM, the floor and the reason. There is an unsupported escape hatch (SIDECREW_TIER=api, Haiku over the network, billed to your key, never measured); it is not what any number on this page describes.
24–32 GBlocal7B on your Mac1Everything on this page was measured here. Worker tokens are zero. One task at a time: ~4 min each, so a 19-task plan is ~70 min, unattended. Memory is the binding constraint — see the false-negative note below.
48–64 GBlocal7B, or a 14B comfortably~3 *(estimated)*The gate stops competing with the model for memory. The same 19-task plan should land nearer ~25 min *(estimated)*, and ADR-0066's whole false-negative class — a starved gate failing closed — stops applying. You can keep using the machine.

Measured vs estimated, because it matters here. The 24–32 GB row is measured: 15 s to generate, 200–255 s of the project's own tsc and suite, per task, on a 32 GB M2 Pro. The 48–64 GB row is an estimate derived from two

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx