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

MCP Contact Classifier

โดย mambalabsdevรุ่น 1.2.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registrycom.mambabuilt/mcp-contact-classifier

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Classify a job title into department and seniority, and optionally verify the position.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "contact-classifier": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add contact-classifier --env APIFY_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @mambalabsdev/mcp-contact-classifier

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "contact-classifier": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "contact-classifier": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"
      ],
      "env": {
        "APIFY_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • APIFY_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    Apify API token from https://console.apify.com/account/integrations

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (mambabuilt.com) ไม่ใช่เจ้าของ repo (mambalabsdev) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … 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 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 94% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 29% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Contact Classifier ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: APIFY_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.1) เข้า registry เมื่อวานซืน

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Contact Classifier MCP Server

MCP server for the Mamba Labs Contact Classifier actor on Apify.

Give it a job title and it returns the department and the seniority level. Give it a name and a company domain too, and it also checks whether that person is still listed on their employer's own website. The classification is a deterministic rule table, so it needs no API key and returns the same answer for the same title every time.

Install

npx -y @mambalabsdev/mcp-contact-classifier
Claude Desktop
{

"mcpServers": { "mamba-contact-classifier": { "command": "npx", "args": ["-y", "@mambalabsdev/mcp-contact-classifier"], "env": { "APIFY_TOKEN": "your-apify-token" } } } }

Get an Apify token at console.apify.com/account/integrations.

Tool

classify_contact

One contact in, one classified row out. Only the job title is required.

InputTypeRequiredNotes
job_titlestringyesThe contact's job title, exactly as you hold it. Classified by deterministic rules with no API key needed.
full_namestringnoOnly needed for position verification. Classification works without it. This name is never sent to any language model.
company_domainstringnoOnly needed for position verification. The company's website domain, with or without https.
verify_positionbooleannoCheck whether the person is still listed on their employer's own website. Adds roughly 3 seconds and 9 requests per contact, and needs both the name and the domain. Default false.
use_llm_fallbackbooleannoSends titles the rules cannot place to your own model, using the LLM_API_KEY secret environment variable on your own copy of the actor. Only the title is sent, never the person's name. Default false.
llm_providerenumnoopenai, anthropic or google. Which provider your LLM_API_KEY belongs to. Only read when the LLM fallback is on. Default openai.
llm_modelstringnoModel id passed straight through to the provider. Only read when the LLM fallback is on. Default gpt-4o-mini.
skipCacheenumnoSet to true to ignore cached results and classify from scratch. Default false.
max_charge_usdnumbernoOptional cost cap in USD for this run. The actor stops before an item that could take its charges past this amount. Omit to rely on the maximum cost per run set in Apify.

Reading the output

21 flat snake_case fields, one row per contact. department is one of 12, seniority one of 12, and seniority_rank is 1 to 12 so a decision maker filter is a comparison rather than a list of strings. classification_rule names the rule that fired, which is what makes the decision auditable.

With no LLM_API_KEY set, titles the rules cannot place come back null. The row is still returned.

Billing

You are charged per contact classified, plus a small actor start fee. The deterministic classification calls no model and no third party API.

EventPriceFires when
apify-actor-start$0.00005Once per run, on start, one event per GB of memory (minimum one). Apify's start event.
contact-classified$0.003 (FREE tier), down to $0.00255 on GOLD and aboveOnce per contact, including a title the rules cannot place.

Full pricing is on the actor's Apify page. Running this server consumes Apify credits.

The tool starts the actor run and polls it to a finished status, so a run with verify_position on is not cut off at 300 seconds. A run that does not succeed comes back as an error with its run ID and status.

What this server does and does not do

It is a thin client for the Apify actor. It passes your input through and returns the actor's output unchanged. Every behavior described above lives in the actor, not here.

This actor does not discover people. The name and title come from you. It classifies a title and, optionally, checks a name against a page the employer published. To find people in the first place, use People Finder.

Errors are surfaced, never swallowed. An invalid input, an invalid token, an exhausted balance, a timeout, or a run that returns anything other than a dataset all come back as an explicit tool error rather than as an empty result.

Source

The actor is on the Apify Store. This wrapper is MIT licensed.

Built by Mamba Labs

ถาม PopNx