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

Modelbound MCP

โดย ModelBoundรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ModelBound/modelbound-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

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": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y modelbound-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "modelbound": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MODELBOUND_API_KEY ความลับ env
    ModelBound API key for optional cloud sync features. Get one at https://modelbound.co/settings/api-keys

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ModelBound ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … 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 32410 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 10% ของอีก 32410 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32410 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Modelbound MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MODELBOUND_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.2) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff

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

debuff

โดย debuffjp

Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

modelbound-mcp

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.

Why ModelBound?

AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.

What it does

modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:

Local (no API key, no network):

  • ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo uses
  • skills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocal
  • skills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)
  • skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound check
  • skills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)
  • skills.scaffold — create a skill with default scope constraints
  • skills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGate
  • skills.validateFormat — agentskills.io compliance
  • skills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)
  • skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpart

Cloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):

  • cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.search
  • cloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repo
  • cloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.
  • cloud.installMarketplaceSkill
  • optimization.health
Resource hierarchy

Orchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.

The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.

Migration from 0.1.x — old snake_case names (detect_ide_layout, pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.

Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings. skills.readLocal now returns checks, scanner_version, review_state, and review_meta. Override default scope limits via .modelbound/task-budgets.json. Use skills.reviewGate in CI to block unapproved skills.

Install

npx modelbound-mcp

Or install globally:

npm i -g modelbound-mcp

Use as an MCP server

Cursor (.cursor/mcp.json)
{

"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }

MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.

See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.

Use as a CLI

modelbound-mcp detect                                  # which IDE layouts exist here?

modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md

Tests

npm test              # unit tests (registry parity, checks, review, harness)

npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle

CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.

Contributing

We want help. Specifically:

  • New IDE adapters — Zed, Aider, Continue, JetBrains AI, Cline. See CONTRIBUTING.md for the ~50 line recipe.
  • Linter rules — token estimation accuracy, dead-link detection, format-specific gotchas.
  • Format converters — fidelity improvements between adapter pairs.

Browse good first issues and the roadmap.

Related projects

ProjectDescription
ModelBound CLI · npmTerminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management
Cursor Extension · MarketplaceVS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge
Cursor PluginCursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions
Claude Code PluginClaude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync
Dev PacksOpen-source curated AI context packs for engineering teams

Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect

License

MIT © ModelBound

ถาม PopNx