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

Mochify

โดย getmochifyรุ่น 1.6.2i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registryapp.mochify/mochify

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Image and PDF toolkit: convert to AVIF/WebP/JXL, resize, crop, remove backgrounds, optimize PDFs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

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://mcp.mochify.app/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http mochify https://mcp.mochify.app/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "mochify": {
      "url": "https://mcp.mochify.app/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "mochify": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.mochify.app/mcp"
    }
  }
}

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://mcp.mochify.app/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน mochify.app 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 ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2171 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 36% ของอีก 2171 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2171 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Mochify ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.6.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mochify-cli

A command-line tool and MCP server for mochify.app — a fast, privacy-first image compression and conversion API powered by a native C++ engine.

Compress and convert images to modern formats (AVIF, JXL, WebP, Jpegli) from your terminal, work on PDFs, or give AI assistants like Claude direct access to the same engine over the Model Context Protocol — either as a local stdio server (mochify serve) or the hosted one at mcp.mochify.app, which needs no install at all.

Jump to: Installation · CLI usage · PDF processing · MCP server · Plans

Installation

macOS (Homebrew):

brew tap getmochify/mochify

brew install mochify

Windows (Scoop):

scoop bucket add mochify https://github.com/getmochify/scoop-mochify

scoop install mochify

Linux / WSL:

# x86_64

curl -L https://github.com/getmochify/mochify-cli/releases/latest/download/mochify-linux-x86_64 -o mochify chmod +x mochify sudo mv mochify /usr/local/bin/

arm64

curl -L https://github.com/getmochify/mochify-cli/releases/latest/download/mochify-linux-arm64 -o mochify chmod +x mochify sudo mv mochify /usr/local/bin/

Cargo (all platforms):

cargo install mochify

Requires Rust. Easiest option on Linux/WSL if you already have the toolchain.

Manual: All binaries at Releases.

From source:

cargo install --path .

Authentication

Sign in with your mochify.app account to unlock your full quota:

mochify auth login

This opens your browser, where you sign in and authorize the CLI. Credentials are saved automatically to ~/.config/mochify/credentials.toml — no environment variables or manual key copying required. Both the CLI and MCP server pick them up automatically.

On a machine without a browser (over SSH, say), sign in with a code instead — open the link it prints on any device and type the code:

mochify auth login --no-browser
mochify auth status   # check whether you're signed in

mochify auth logout # remove saved credentials

Without an account you get 3 images per batch (IP-based). With a free account: 25 images/month. Sign up at mochify.app.

CLI Usage

mochify [OPTIONS] <FILES>...
Options
FlagDescription
-t, --type Output format: jpg, png, webp, avif, jxl
-w, --width Target width in pixels
-H, --height Target height in pixels
--cropCrop to exact dimensions (saliency-guided)
--region Crop to a rectangle, as fractions 0–1 of the upright image from the top-left
--redact Hide areas: faces and/or ;-separated boxes x,y,w,h (same convention as --region)
--redact-style fill (solid black, default) or blur (cosmetic only)
-r, --rotation Rotation: 0, 90, 180, 270
-o, --output Output directory (default: same as input)
-n, --name Base name for the output file (without extension)
--clarityApply clarity (midtone contrast enhancement — crisper, more detailed look)
--remove-bgRemove the background (AI foreground isolation)
--background Composite colour for --remove-bg (white, #ff0000, …)
--keep-metadataPreserve EXIF/metadata (stripped by default)
-q, --quality Output quality 1–100 (default: automatic)
--smart-compressSaliency-guided quality — detail keeps more, flat areas less
--brightness Exposure, -100 (darkest) to +100 (brightest)
--optimize-for-webProgressive + 4:2:0 chroma — smallest file to serve
--losslessPixel-exact output (jxl, webp, png only)
--hdr [MODE]Ultra HDR gain map: preserve (bare flag) or generate
-p, --prompt Natural-language prompt — resolves all params automatically
-j, --jobs Files to process at once (default 4; 1 for strictly one at a time)
-k, --api-key API key override (or set MOCHIFY_API_KEY env var)
Examples
# Convert to AVIF

mochify photo.jpg -t avif

Resize and convert to WebP

mochify photo.jpg -t webp -w 800

Batch convert a folder to AVIF at 1200px wide

mochify ./images/*.jpg -t avif -w 1200 -o ./compressed

Natural-language prompt — let the AI pick the right params

mochify photo.jpg -p "convert to avif, 1200px wide" mochify photo.jpg -p "optimise for eBay" mochify photo.jpg -p "remove background and convert to WebP" mochify photo.jpg -p "resize to 50%, strip EXIF, keep as WebP"

Custom output name

mochify photo.jpg -t webp -n hero mochify product.jpg -p "optimise for Shopify" -n product-main

Pipe file paths from stdin

find . -name "*.jpg" | mochify -t webp -o ./out cat images.txt | mochify -p "convert to avif 1200px wide" -o ./compressed ls *.heic | mochify -t jpg

Quality

Quality is chosen automatically unless you say otherwise.

# Fixed quality

mochify photo.jpg -t webp -q 70

Let saliency pick it — detailed subjects keep more, flat areas less

mochify photo.jpg -t avif --smart-compress

Smallest file to serve from a web server

mochify photo.jpg -t webp --optimize-for-web

Brighten a dark photo

mochify photo.jpg --brightness 30

Pixel-exact

mochify scan.png -t webp --lossless

--lossless only works for jxl, webp and png — jpg and avif are rejected before the request goes out. It overrides -q and --smart-compress, and the output is usually larger than the input: lossless preserves pixels, not file size. A source that is already lossy (JPEG, AVIF, HEIC) comes back as the best lossy encode instead, since nothing can restore what that file discarded — the CLI says so when that happens.

Cropping to a region

--crop finds the subject itself. --region is for when *you* — or the AI assistant driving the MCP server — already know which part of the picture you want:

# The bottom-left quarter

mochify photo.jpg --region 0,0.5,0.5,0.5

A region, then sized: -w/-H apply to the cropped part

mochify photo.jpg --region 0.2,0.1,0.6,0.8 -w 800 -t webp

The four numbers are x,y,width,height as fractions of the image (0 to 1), measured from the top-left of the picture as it displays — the right way up, even for a phone photo stored sideways. Fractions rather than pixels so the same box works whatever size the image is viewed at. A value above 1 is refused before the request goes out, since that is almost always a box in pixels. The region is cut first: -w/-H, --crop, --rotation and --remove-bg all act on it. --verbose prints the pixel rectangle that was actually cut.

Over MCP this is how an assistant can crop to *content* — "crop to the feet", "just the logo": it looks at the image itself, picks the box, and Mochify only ever receives the four numbers.

Redaction

Hide faces, number plates, addresses or anything else before an image goes anywhere:

# Every face, found automatically

mochify family.jpg --redact faces

A number plate, as a box (fractions of the upright image, like --region)

mochify car.jpg --redact 0.38,0.71,0.24,0.08

Both, softened with a blur instead of a solid fill

mochify street.jpg --redact "faces;0.38,0.71,0.24,0.08" --redact-style blur

Separate entries with ; — the , belongs to the box. fill (solid black) is the default and the one to use for anything that must stay secret; blur is for the look of a blurred face, and blurred text or faces can sometimes be recovered.

Redaction always strips metadata (EXIF can hold a thumbnail of the original) and removes any HDR gain map (which holds the scene's structure), even if you asked to keep them. faces is best-effort — it can miss small faces and side profiles — so the CLI says when it found none. Check the output before sharing it.

HDR (Ultra HDR gain maps)

--hdr controls the Ultra HDR / ISO 21496-1 gain map that makes a photo render with real headroom on an HDR display.

ModeWhat it does
--hdr (or --hdr preserve)Keeps a gain map the source already has. Never invents one, so it does nothing to an SDR photo.
--hdr generateKeeps an existing gain map and synthesises one when the source is plain SDR. This is the one for "make it HDR".

Only jpg output can carry a gain map (jxl carries HDR by a different route; avif, webp and png cannot), so pair it with -t jpg. It is also skipped alongside --clarity or --remove-bg, which change the base the gain map is a ratio to. The CLI reads the X-Mochify-HDR response header and tells you when the output ended up with no gain map.

# Keep the headroom an iPhone photo already captured, converting to JPEG

mochify IMG_1234.heic -t jpg --hdr

Give an SDR photo a gain map

mochify photo.jpg --hdr generate

Or just say so

mochify photo.jpg -p "make this HDR"

Output file naming

By default, when the output format and directory match the input, the result is saved as {name}_mochified.{ext} so it's always clear something happened. If that file already exists, a numeric suffix is added (_1, _2, etc.). When the format changes (e.g. .jpg → .webp), the extension change is already unambiguous so no suffix is added.

Use -n, --name to set an explicit base name: mochify photo.jpg -t webp -n hero saves hero.webp. The prompt path also supports this: mochify *.jpg -p "optimise for Shopify, name them product" will produce product.webp, product_1.webp, etc.

PDF processing

PDFs are detected automatically by the .pdf extension, and --op picks what to do with them. (PDFs and images can't be mixed in a single command — run them separately.)

create is the exception: its inputs are images, so there is nothing in a .jpg to route on. Pass --op create, or just say "pdf" in a prompt — mochify *.jpg -p "convert to pdf" builds one too.

OpTakesReturnsWhat it does
optimizea PDF.pdfRecompresses the images inside the PDF. Text, fonts, vector art and layout are untouched, so the document stays searchable.
extracta PDF.zipPulls out the images somebody placed into the document, at the resolution they were stored at.
rasterizea PDF.zipRenders every page to an image, text and all.
splita PDF.zipExplodes the PDF into one single-page PDF per page.
createimages.pdfBuilds a PDF from images, one page per image, in the order given.
FlagApplies toDescription
--op alloptimize, extract, rasterize, split, create
-t, --type rasterize, extractpng, jpg, webp, avif, jxl — plus original for extract (no re-encode)
--dpi rasterize, optimize, createRender resolution (rasterize, default 150), target resolution for the images kept inside the PDF (optimize), or page sizing (create)
-q, --quality all but splitOutput quality 1–100 (same flag as for images)
--max-width extract, optimize, createCap image width in pixels; 0 leaves sizes alone
--min-size extract, optimizeSkip images smaller than this on either axis; 0 takes everything

| --page | create | fit (default), a4, `let

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx