GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Code review by AI models from different companies, usually two. Shows where they agree and disagree.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http megalens https://megalens.ai/api/mcp --header 'Authorization: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"megalens": {
"url": "https://megalens.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"megalens": {
"type": "http",
"url": "https://megalens.ai/api/mcp",
"headers": {
"Authorization": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน megalens.ai 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry เดือนที่แล้ว
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
Code review from a panel of AI models, inside the AI tool you already use. MegaLens selects up to four AI models from different companies to review your code, and reports where they agree and where they disagree. On Free, MegaLens selects two reviewing models.
Works with Claude Code, Codex CLI, Cursor, Gemini CLI and Lovable. GitHub Copilot is coming soon.
Your first review is free, with no card.
npx megalens-mcp setup
The setup wizard:
The wizard does not ask for an OpenRouter key. To use your own key, add one header by hand: see Adding your own OpenRouter key.
| Tool | Status | Config File | Auto-detected |
|---|---|---|---|
| Claude Code | Supported | ~/.claude.json | Yes |
| Codex CLI | Supported | ~/.codex/config.toml | Yes |
| Cursor | Supported | ~/.cursor/mcp.json | Yes |
| Gemini CLI | Supported | ~/.gemini/settings.json | Yes |
| Lovable | Supported | None (a form in Lovable) | No, see below |
| GitHub Copilot (VS Code) | Coming soon, not supported yet | .vscode/mcp.json | Only if that file already exists in the folder you run the wizard from |
If no tool is detected, the wizard lets you pick one and creates the config file. The wizard can also write configs for Windsurf and Grok Build. Those are not supported or tested.
Lovable needs no config file and no wizard. Paste the server URL and your token into Lovable's MCP connector form. Steps: megalens.ai/integrations/lovable
The tools use two config languages and three different top-level keys, which is why the wizard exists.
Keep the `?ide=` on each URL. It tells MegaLens which tool the review came from. It does not change which models review your code: the panel is the same whichever tool you call it from.
Run this once. The --scope user flag makes MegaLens available in every project:
claude mcp add --transport http --scope user megalens "https://megalens.ai/api/mcp?ide=claude-code" \
--header "Authorization: Bearer ml_tok_your_token_here"
Or in .mcp.json (project) / ~/.claude.json (user):
{
"mcpServers": { "megalens": { "type": "http", "url": "https://megalens.ai/api/mcp?ide=claude-code", "headers": { "Authorization": "Bearer ml_tok_your_token_here" } } } }
~/.cursor/mcp.json or .cursor/mcp.json. No `type` field. Cursor does not use one:
{
"mcpServers": { "megalens": { "url": "https://megalens.ai/api/mcp?ide=cursor", "headers": { "Authorization": "Bearer ml_tok_your_token_here" } } } }
~/.gemini/settings.json. Gemini CLI uses httpUrl, not url:
{
"mcpServers": { "megalens": { "httpUrl": "https://megalens.ai/api/mcp?ide=gemini-cli", "headers": { "Authorization": "Bearer ml_tok_your_token_here" } } } }
GitHub Copilot is coming soon. If you want to try it early: .vscode/mcp.json. The top-level key is `servers`, not `mcpServers`. A config written for Claude Code or Cursor will not be read here:
{
"servers": { "megalens": { "type": "http", "url": "https://megalens.ai/api/mcp?ide=copilot", "headers": { "Authorization": "Bearer ml_tok_your_token_here" } } } }
~/.codex/config.toml or .codex/config.toml. TOML, not JSON:
[mcp_servers.megalens]
url = "https://megalens.ai/api/mcp?ide=codex" http_headers = { "Authorization" = "Bearer ml_tok_your_token_here" }
Add one more header alongside Authorization, in whichever shape your tool uses above. The key needs credit on it. You pay OpenRouter directly; MegaLens is not part of that bill.
"x-megalens-openrouter-key": "[PopNx MCP ตัดค่าที่หน้าตาเหมือนกุญแจออก]"
In Codex TOML:
http_headers = { "Authorization" = "Bearer ml_tok_your_token_here", "x-megalens-openrouter-key" = "[PopNx MCP ตัดค่าที่หน้าตาเหมือนกุญแจออก]" }
With Claude Code's command, add --header "x-megalens-openrouter-key: [PopNx MCP ตัดค่าที่หน้าตาเหมือนกุญแจออก]".
If you skip the key, use pay-as-you-go credits instead: $9 per 1M blended tokens, prepaid from $20.
| Command | Description |
|---|---|
megalens-mcp setup | Interactive setup: detect tools, write config |
megalens-mcp validate | Test your token connectivity |
megalens-mcp config | Show current config status |
MegaLens selects up to four AI models from different companies to review your code. They review it separately. A final check reviews their findings, and you get back where they agreed and where they disagreed. Each result names the models that actually took part.
If you send your own assessment with the request, the answer also says what the panel found that yours did not.
The panel is the same whichever tool you call it from. MegaLens reports; it does not change your code. Your own tool stays the one that decides what to do next.
Our private recipe. What stays private: how we choose the models and what each one is asked to do,
the numbers that tune each check, and the prompts. That recipe came from months of measured runs and
changes as models change. Our results, rules and mistakes are public: