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

Lens

โดย Mindola-aiรุ่น 1.0.2i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryai.mindola/lens

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Create your digital twin: a public page that answers from your own material, with citations.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

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.mindola.ai/mcp/lens

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http lens https://app.mindola.ai/mcp/lens

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "lens": {
      "url": "https://app.mindola.ai/mcp/lens"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "lens": {
      "type": "http",
      "url": "https://app.mindola.ai/mcp/lens"
    }
  }
}

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.mindola.ai/mcp/lens

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 mindola.ai 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 21% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Lens ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.2) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools 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

Tools MCP

โดย First-CH

Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Mindola MCP server

Mindola turns a person's own material (writing, notes, documents, links) into a public AI page that answers questions from that material alone, with citations.

That public AI page is called a lens: one shareable link, like https://mindola.ai/me/your-name, where anyone can ask questions in chat or a live voice call. Every answer is grounded only in the owner's material and shows its sources. If the material does not cover a question, the lens says so honestly instead of guessing, and can hand the question to the real person.

This repository is the public documentation and examples for Mindola's hosted MCP server. The server is remote: there is nothing to install or run. You add one URL to your MCP client (Claude, Cursor, VS Code, Codex, ChatGPT), and your AI assistant can create and fill a lens for you in one conversation. The server itself runs inside the Mindola app, which is closed source; this repo holds the docs and example code.

Try a live lens right now, no account needed: mindola.ai/me/charles-darwin.

What problem Mindola solves

People publish knowledge that nobody reads. Your blog posts, documentation, course material, and notes sit in archives, and visitors are expected to dig through them. Most will not. They have one question and they want one answer.

A generic AI chatbot is not the fix. It answers from whatever it was trained on, so it confidently makes things up about you, your product, or your work. That is worse than no answer.

Mindola sits in between. It gives your material a front door: a page that answers questions from your knowledge base and nothing else, cites where each answer came from, and admits when it does not know. Visitors get answers instead of archives, and you get to see what they asked.

Why Mindola instead of building RAG yourself

Building retrieval-augmented generation (RAG) yourself is a real project. You need ingestion for every source type, chunking that respects document structure, embeddings, a vector store, retrieval tuning, grounding logic so the model stays inside your material, a citation UI, refusal behavior for out-of-scope questions, and then hosting, monitoring, and a front end. Add real-time voice and it roughly doubles.

Mindola gives you the finished product behind one link and one API. You provide the material; Mindola handles knowledge retrieval, grounded answers, citations, refusals, voice, the public page, and the inbox for unanswered questions. You can go from nothing to a working grounded AI page in one conversation with your coding assistant.

Building your own is still the right call in some situations. If you need full control over which models run, where your data lives, or how retrieval is ranked, or you want to embed the pipeline deep inside an existing product, roll your own. Mindola is for everyone who wants the outcome without owning the pipeline.

Core capabilities

  • Grounded answers with citations. Every answer comes from the owner's material only, and shows its sources. Private material never leaks into citations.
  • Honest refusals. Out-of-scope questions get a clear "I don't know" instead of a hallucinated answer.
  • Live voice calls. Visitors can talk to a lens in real time, with barge-in (they can interrupt mid-sentence). Owners can use a cloned voice or a stock voice.
  • Lead capture built in. Questions the lens cannot answer land in the owner's inbox with the visitor attached, so a lens doubles as light CRM.
  • Optional payments. Owners can charge visitors through Stripe Connect, using their own Stripe account with per-lens pricing. Off by default.
  • 10 app languages. The app UI supports English, Dutch, German, Spanish, French, Arabic, Japanese, Korean, Turkish, and Chinese.
  • Many uses from one link. The same lens can answer for your website, your docs, or your coaching practice, depending on what you feed it.

Installation

The MCP server is hosted. There is nothing to run locally; you point your client at a URL.

Claude Code

claude mcp add --transport http mindola https://app.mindola.ai/mcp/lens

Cursor (~/.cursor/mcp.json or project .cursor/mcp.json)

{

"mcpServers": { "mindola": { "url": "https://app.mindola.ai/mcp/lens" } } }

Claude Desktop / claude.ai

Settings -> Connectors -> Add custom connector -> URL https://app.mindola.ai/mcp/lens.

For VS Code, Codex CLI, Windsurf, Gemini CLI, ChatGPT, and troubleshooting, see docs/installation.md. Ready-to-copy client configs live in examples/clients/.

Quick start

With your AI assistant
  1. Connect the server using any snippet above.
  2. Paste a prompt like this:
Create a Mindola lens for me. I'm a nutrition coach specializing in

plant-based diets for endurance athletes. I've been coaching for 8 years. Use a warm tone. Ask me anything you need, then show me the profile before you create it.

  1. Your assistant drafts a profile (name, bio, expertise, facts, boundaries) and shows it to you. The tool's instructions require your assistant to get your explicit confirmation before creating anything, and to use only information you provided or confirmed in the conversation.
  2. Confirm. The assistant calls create_digital_twin_lens and returns:
  • shareUrl: your public lens page, live immediately
  • claimUrl: open it and sign up (free) to make the lens yours
  • manageUrl, expiresAt, factCount, and suggestedPrompts

No account is needed to create. The lens starts out unclaimed: live at its share URL, expiring after 30 days if never claimed. While it is unclaimed, your assistant can keep adding knowledge to it with add_lens_knowledge. Once you claim it, changes go through the app or the authenticated developer API.

  1. Keep going in the same conversation. Ask your assistant to add your articles or pages:
Add my last three blog posts to the lens, then check the ingestion

status and tell me when everything is ready.

The assistant calls add_lens_knowledge with the URLs, then polls get_lens_status until the knowledge counts show everything as ready. Open the share URL and ask your lens a question.

With the REST API

Create an API key in the Mindola app, then create a lens seeded with knowledge in one call:

curl -s https://app.mindola.ai/api/v1/lenses \

-H "Authorization: Bearer mnd_your_api_key_here" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "name": "Product docs assistant", "greeting": "Hi, ask me anything about the product.", "knowledge": [ { "type": "url", "content": "https://example.com/docs/getting-started", "title": "Getting started" }, { "type": "text", "content": "Refunds are available within 30 days of purchase.", "title": "Refund policy" } ] }'

The response is 201 with { id, token, shareUrl, sourcesQueued }. Ingestion runs in the background; poll GET /api/v1/lenses/:id until the knowledge counts show ready. Full reference in docs/api.md.

20 real-world use cases

  1. Coach: an ask-me-anything page that answers from your method and captures leads when a question needs the real you.
  2. Open source maintainer: developer documentation that answers questions with citations instead of making readers search.
  3. Course creator: a course assistant students can ask at 2 a.m., grounded in the syllabus and lessons.
  4. Indie founder: a customer support AI for a small product, answering from your docs and changelog.
  5. Job seeker: a CV that answers recruiters' questions about your experience, in chat or voice.
  6. Small team: internal documentation behind one link that the whole team can ask.
  7. Podcaster: a persona built from episode notes and transcripts that listeners can question between episodes.
  8. Newsletter writer: an archive readers can query instead of scrolling through years of issues.
  9. Conference speaker: a page attendees can keep asking after the talk ends, seeded with your slides and notes.
  10. Consultant: an AI expert page that qualifies inbound leads before the first call.
  11. Author: a book companion that discusses your ideas and cites the chapters they come from.
  12. Agency: a services page that pre-answers scope, process, and pricing questions from your own material.
  13. Teacher: a study helper grounded in class materials, so answers match what was actually taught.
  14. Researcher: a page that answers questions about your papers and points to the exact source.
  15. Product manager: a release-notes lens, so "did you ship X yet" answers itself.
  16. Local business: a lens on your site that answers hours, services, and policy questions from your own pages.
  17. HR team: an onboarding assistant that answers from the employee handbook instead of a shared drive.
  18. Fitness trainer: paid Q&A through Stripe, where visitors pay to ask your lens directly.
  19. Community manager: a rules and guidelines bot that answers moderation questions consistently.
  20. Historical educator: a public-domain figure brought to life, like the Charles Darwin demo.

Ten of these are written out end to end in examples/use-cases/, each with a prompt to paste, the conversation to expect, and the final result.

Example prompts

Paste any of these into Claude, Codex, Cursor, or ChatGPT once the server is connected.

Create a Mindola lens for me. I'm a freelance UX designer with 10 years

of experience in fintech and healthcare. Interview me briefly to fill the gaps, show me the profile, and only create it after I approve.

Read the README and docs folder of this repository, then create a

Mindola lens that answers questions about the project's docs. Show me the proposed profile before creating anything.

Turn my CV into a Mindola lens that answers recruiters' questions.

Here is my CV: [paste CV]. Keep the tone professional and add a boundary that it never discusses salary expectations.

Create a Mindola lens for my online course "Intro to Data Analysis".

It should act as a course assistant for students. I'll paste the syllabus and lesson summaries next.

Add these three articles to my Mindola lens YOUR_LENS_TOKEN:

https://example.com/post-1 https://example.com/post-2 https://example.com/post-3

Check the status of my Mindola lens YOUR_LENS_TOKEN. Tell me how many

knowledge sources are ready, pending, or failed.

Create a Mindola lens for our startup's support. Use our FAQ page at

https://example.com/faq and the refund policy I paste below. Tone: professional. Add suggested prompts about setup, billing, and refunds.

Create a Mindola lens in Dutch (locale nl) for my bakery. It should

answer questions about opening hours, allergens, and custom orders from the text I provide.

One hundred more, organized by role and goal, in docs/prompts.md. For an industry-first view, examples/100-prompts.md holds 100 one-sentence prompts grouped by field, from customer support to online courses.

API overview

The REST developer API v1 lives at https://app.mindola.ai and authenticates with Authorization: Bearer mnd_ . Write endpoints are limited to 30 requests per minute per key.

EndpointWhat it does
POST /api/v1/lensesCreate a lens, optionally seeding up to 50 text or url knowledge items
GET /api/v1/lensesList your lenses, up to 100, newest first
GET /api/v1/lenses/:idGet one lens with its knowledge counts (total, ready, pending, failed)

| POST /api/v1/lenses/:id/knowledge | Add up to 50 more knowledg

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx