Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Cache-aware context engine for AI agents: server-side payload filtering, honest context ledger.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
OSIRIS_HOME, OSIRIS_ROOTS, OSIRIS_CACHE_TTL_S, OSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS, OSIRIS_DISPATCH_ONLYต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"osiris": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"osiris-mcp"
],
"env": {
"OSIRIS_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_CACHE_TTL_S": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_DISPATCH_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add osiris --env OSIRIS_HOME='ใส่ค่าของคุณ' --env OSIRIS_ROOTS='ใส่ค่าของคุณ' --env OSIRIS_CACHE_TTL_S='ใส่ค่าของคุณ' --env OSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS='ใส่ค่าของคุณ' --env OSIRIS_DISPATCH_ONLY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y osiris-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"osiris": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"osiris-mcp"
],
"env": {
"OSIRIS_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_CACHE_TTL_S": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_DISPATCH_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"osiris": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"osiris-mcp"
],
"env": {
"OSIRIS_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_CACHE_TTL_S": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS": "ใส่ค่าของคุณ",
"OSIRIS_DISPATCH_ONLY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
OSIRIS_HOME envOSIRIS_ROOTS envOSIRIS_CACHE_TTL_S envOSIRIS_PRUNE_THRESHOLD_TOKENS envOSIRIS_DISPATCH_ONLY envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub MlkBlk-IT ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.0) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.
Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Cache-aware context engine & state governor for AI agents. Standard MCP server, local-first, independent of any model provider.
OSIRIS makes AI agents cheaper, faster, and more reliable: fewer tokens, fewer loops, zero unnecessary tools, and zero loss of context.
| Change | What it means |
|---|---|
| P0–P5 landed | Adaptive thresholds, conditional schema, token calibration, reference pruning, loop credit and the net-gain module. |
| Dashboard rebuilt | Liquid UI, live updates, plus concurrency and ledger tests. |
| Stale task pointer cleared | get_task now drops the current-task pointer when the task no longer exists. |
| 4 bugs fixed (2026-11-04) | LoopGuard escalates (warn 3 / block 5 + precheck deny), structured plan constraints enforced, handoff ref leak removed, honest unverified integrity. |
| v0.1.1 released on GitHub | Validated 2026-11-03; tag and release v0.1.1 are published. PyPI and npm still serve 0.1.0 until the packages are uploaded. |
OSIRIS does not replace your other MCP servers (filesystem, Git, GitHub, shell, browser…). It coexists alongside them and drastically cuts what they cost in prompt context.
An MCP server never sees the final prompt assembled by the client host. It only sees what the agent sends to it. Therefore, OSIRIS cannot:
| What we would want | What a standard MCP server can actually do |
|---|---|
| Write directly into the prompt | Produce canonical state and have the agent carry it |
| Erase past conversation turns | Decide what to externalize for future turns |
| Hide another MCP server's tools | Recommend via Tool Compass |
| Hard-cap prompt tokens | Block an action (invariants, budget enforcement) |
The promise is honest: OSIRIS provides stable state and an enforceable safety contract, not a client prompt builder.
osiris.plan returns a deterministic block (~120 tokens) that the agent carries at a fixed position in its context window:
OSIRIS/1 task=7c3f obj="fix PowerShell profile bug" plan=3/7
inv=4 files=6 refs=9 dec=2 budget=ok SEAL=sha256:3f9a1c…c21b
The SEAL is a SHA256 digest of stable zones. The agent passes it on every turn to osiris.observe: OSIRIS recomputes and detects any state drift immediately.
This is OSIRIS's passive transport: even if the agent stops calling tools, it carries the essential state cleanly.
head_hash = sha256(system_head ‖ rules) immutable
zoneB_hash = sha256(objective ‖ global_plan ‖ tool_contract) quasi-stable tail_hash = sha256(constraints ‖ pinned_decisions) append-only prefix_hash = sha256(head_hash ‖ zoneB_hash) ← cached prefix zoneA_hash = sha256(head_hash ‖ tail_hash) ← full ZONE A
| Change | Verdict | Cache Cost |
|---|---|---|
head_hash | CRITICAL DRIFT | Full re-prefill |
zoneB_hash | Minor drift | Re-prefill delta only |
tail_hash (append) | Normal growth | Re-prefill delta only |
| Pinned item rewritten | CRITICAL DRIFT (semantic) | Cache intact, task state corrupted |
Appending a constraint or decision changes
tail_hashbut notprefix_hash: the prompt cache holds, only the new tokens are prefilled.
Rewriting a pinned decision is explicitly caught: OSIRIS checks collection identity, flagging a semantic break (
semantic_break: true,cause: pinned_rewrite).
Access footprint: 1,019 tokens of schemas and descriptions in model context (measured via bench/run_bench.py). Paid on task start, amortized across the session — pays off on the very first turn with ≥800 token payloads.
| Tool | Role | Typical Response |
|---|---|---|
osiris.plan | Start / update / resume / status of a task; produces sealed manifest | ~160 tok |
osiris.precheck | Authorize or deny an action (invariants, budget, deduplication) | ~70 tok |
osiris.observe | Log actions, loop detection, offload large data, update memory | ~50 tok |
osiris.recall | Rehydrate refs (server-side filtered: grep, range, outline) | variable |
osiris.checkpoint | Snapshot, resume, completion report, reversible compaction | ~80 tok |
osiris.handoff | Executable delegation contracts and structured results | ~200 tok |
osiris.observe combines logging, loop protection, payload externalization, memory registry, and automated pruning in a single call so the agent always reports back seamlessly.
| Call | Behavior | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
osiris.observe(kind="dropped", result= ) | Drop receipt: agent confirms payload was evicted from prompt → token savings are proven and credited | ||||||
| `osiris.observe(kind="head"\ | "contract", result=…)` | Records system prompt head / client contract and detects cache-busting volatile tokens (timestamps, UUIDs) | |||||
| `osiris.recall(op="grep"\ | "range"\ | "head"\ | "tail"\ | "outline"\ | "aggregate"\ | "jsonl")` | Server-side filtering: only requested matches enter the context window |
osiris.plan(mode="status") | Context pressure breakdown (measured vs declared vs unknown) | ||||||
| `osiris.checkpoint(mode="compact"\ | "trim"\ | "clear")` | Reversible session compaction preparation | ||||
osiris.precheck → suggest_alternative | Active collision resolution for duplicate operations |
osiris://task/{task_id}/manifest — Active zones, drift status, objectiveosiris://task/{task_id}/status — Real-time context pressureosiris://ref/{ref} — Raw byte content of any referenced payloadosiris/task-resume — Clean agent recovery template after crashes┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Agent (Claude Code, Cursor, MiniMax Code, Codex, Cline…) │ │ Context: system │ tools │ OSIRIS MANIFEST │ history │ └───────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │ MCP stdio — 6 tools, ~1,019 tok schema ▼ ┌──────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ osiris-mcp (server.py) │ │ plan · precheck · observe · recall · checkpoint · handoff │ └───────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────────────────▼──────────────────────────────────┐ │ core/ │ │ task_state Typed TaskState (objective, plan, decisions) │ │ memory Typed memory registry by kind and scope │ │ refs Content-addressed store (verified on read) │ │ prefix Zones, 3-hash system, drift, PrefillPlan │ │ prune Reversible externalization, 4 modes │ │ query Server-side payload filtering (grep, range...) │ │ compaction trim / compact / clear (lossless) │ │ pressure Context pressure metrics & tracking │ │ loopguard Fingerprinting, 5 loop patterns detection │ │ invariants TOML rule engine (guard rails) │ │ compass Tool Compass (dynamic relevance scoring) │ │ handoff Executable agent delegation contracts │ │ events Append-only event journal + checkpoints │ │ ledger Tokens / cost / savings / OSIRIS overhead │ │ fileops Sandboxed file inspection (roots, size limits) │ │ redact Secret scrubbing before any hashing │ │ policy Budget policies & token enforcement │ └───────────────────────────┬──────────────────────────────────┘ ▼ ~/.osiris/osiris.db + ~/.osiris/reports/
Deterministic, typed, content-addressable memory — not an opaque vector database.
TaskState
├── objective immutable ├── constraints[] append-only ├── decisions[] append-only, pinned verbatim ├── plan completed / active / remaining steps ├── files{} path, SHA-256 hash, mtime, last access, ref ├── tool_results{} cache_key, ref, size, token cost, TTL ├── failures{} error signature, tool, args hash, attempts, lesson ├── lessons[] general behavioral rules learned ├── handoffs{} cross-agent delegation contracts └── budget estimated vs consumed tokens and cost
Scopes: task → project → agent → global.
Security Invariant: Pruning moves payload data to content-addressed refs (`mem://sha256:…`). It NEVER deletes.
ZONE_A_pruning_cost = pruned_tokens
ZONE_C_or_D_pruning_cost = 0 ← always zero cost net_savings = pruned_tokens − (prefix_tokens × P(cache_dead) × prefix_pruned)
| Mode | Trigger | Evicts | Cache Impact | Use Case |
|---|---|---|---|---|
cache_ttl (default) | Δt > TTL | C/D, and A/B only if cache expired | Neutral | Recommended default |
conservative | Very high threshold | Working zone (C/D) only | Zero | High-cost API models |
balanced | Moderate threshold | C/D + cold historical turns | Zero | Standard agent workflows |
aggressive | Low threshold | Everything rehydratable | Minor prefill risk | Fast local LLMs |
fingerprint = sha256(tool ‖ canonical_args ‖ result_signature)
| Detection | Trigger Signal | Verdict |
|---|---|---|
| Exact duplicate | Identical fingerprint | suggest_alternative |
| Repeated failure | Same error signature (≥3 times) | block + required_action |
| Loop pattern | Same error across varying args | warn |
| Oscillation | Alternating A/B/A/B pattern | warn |
| Runaway | N calls with zero state progress | warn / block |
Define project safety rules in .osiris/invariants.toml:
[[invariant]]
id = "tests-before-commit" when = { tool = "git.commit" } require = { state = "tests_passed" } message = "Cannot commit while tests are failing"
[[invariant]] id = "no-test-edit" when = { path_glob = "tests/**" } verdict = "block" message = "Modifying test suites requires explicit approval"
OSIRIS guarantees full auditability for offloaded data:
mem://sha256: . Reads re-verify data integrity against the hash before returning. python -m osiris audit --task <task_id>
Outputs cryptographic proof of non-loss:
{"lossless": true, "items_externalized": 14, "items_verified": 14, "items_missing": 0, "integrity_violations": []}
Real measurements from python bench\run_bench.py running an automated coding workflow:
| Payload Size | Baseline Context | Fixed OSIRIS | Adaptive OSIRIS | Net Improvement | OSIRIS Mode | Overhead |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 200 tok | 1,583 | 2,669 | 1,649 | −4.17% | bystander | 33 tok |
| 800 tok | 3,851 | 3,751 | 3,255 | +15.48% | light | 1,808 tok |
| 2,000 tok | 9,015 | 5,215
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo