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

Garuda

โดย myshra777-aiรุ่น 1.9.11i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.myshra777-ai/garuda

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Impact analysis, architecture rules and a tamper-evident ledger for AI coding agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: บัญชี การเงิน และภาษี
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DATABASE_URL

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "garuda": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "DATABASE_URL",
        "-e",
        "GARUDA_WORKSPACE",
        "ghcr.io/myshra777-ai/garuda-mcp:1.9.11"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GARUDA_WORKSPACE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add garuda --env DATABASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env GARUDA_WORKSPACE='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e DATABASE_URL -e GARUDA_WORKSPACE ghcr.io/myshra777-ai/garuda-mcp:1.9.11

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "garuda": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "DATABASE_URL",
        "-e",
        "GARUDA_WORKSPACE",
        "ghcr.io/myshra777-ai/garuda-mcp:1.9.11"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GARUDA_WORKSPACE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "garuda": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "DATABASE_URL",
        "-e",
        "GARUDA_WORKSPACE",
        "ghcr.io/myshra777-ai/garuda-mcp:1.9.11"
      ],
      "env": {
        "DATABASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "GARUDA_WORKSPACE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • DATABASE_URL ความลับ จำเป็น env
    PostgreSQL connection URL for the Garuda graph and ledger
  • GARUDA_WORKSPACE env
    Workspace name to govern

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub myshra777-ai 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 บัญชี การเงิน และภาษีi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 1735 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 90% ของอีก 1735 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 1735 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Garuda ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: DATABASE_URL

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.9.11) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Finance Toolkit, SolidInvoice, Korea Tax Calculator

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Finance Toolkit

โดย JerBouma

500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 5,496MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

SolidInvoice

โดย SolidInvoice

Create and send invoices and quotes, manage clients, and track payments in SolidInvoice.

รันบนคลาวด์★ 981MITอัปเดต 8 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Korea Tax Calculator

โดย UpstageAI

Korean tax calculation and tax-audit judgment MCP: 96 tools with statutory citations.

รันบนเครื่อง★ 97MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Garuda

AI can write the code. Garuda makes sure the change respects your system.

Change control for AI-written code.

Leading an engineering team? The business case in two minutes →

▶ Watch the dashboard demo video


What is this?

You let an AI assistant (Claude Code, Cursor, Codex…) change your code. It works. The tests pass. But did it quietly skip your service layer, break a rule your team agreed on last year, or change a number your finance team relies on?

Your assistant is good at writing code. It does not automatically know every decision your team made, every part of the system that depends on the code, or every rule that has to stay true.

Garuda is a safety check that sits between your AI assistant and your codebase:

  1. Before the assistant edits something, Garuda tells it who depends on that code and which rules apply.
  2. After the edit, Garuda checks the change against your rules and says allow, warn, review or block, with plain instructions for fixing it.
  3. Saved decisions are sealed into a tamper-evident log, so you can prove later what was checked and when.

Know the impact. Enforce the rules. Keep the evidence.

Works with Go, Python, TypeScript, and Java (Beta), with more languages on the way.

One change, start to finish

Say your assistant is asked to add a feature to the payment handler.

  1. It asks Garuda first. Garuda replies: "12 other things depend on this. It is high-risk code. Rule: the payment handler must not talk to the database directly."
  2. The assistant makes its edit. In a hurry, it calls the database straight from the handler.
  3. Garuda checks the change. It sees the broken rule, says BLOCK, and tells the assistant exactly what to move and where.
  4. The assistant fixes it. The second check says ALLOW.
  5. The result is saved. You get a receipt you can look up later.

Garuda also separates problems this change introduced from problems that were already there. You are not asked to clean up years of old code before you can move forward. You only answer for what is new.

It reads Go with the compiler's full type checker (go/types), and its Beta Python, TypeScript, and Java analyzers resolve cross-file imports (__init__.py, barrel index.ts, tsconfig.json @/* paths, JAVA_IMPORT package/static imports), import aliases, type annotations (Optional[T], Promise , CompletableFuture ), constructor fields (self.attr / private readonly / Spring @Autowired DI), interface implementations, inheritance (super()), and return-type method calls at 0.95 confidence with exact file and line evidence (see What Garuda does not do).


Take the tour (about 10 minutes)

1. Install it · *3 minutes*
git clone https://github.com/myshra777-ai/garuda.git

cd garuda ./setup.sh

setup.sh starts a local PostgreSQL database, builds the tools into bin/, and starts the dashboard. It prints your login at the end. On Windows use setup.ps1.

Just want to look first? npx garuda-guard demo runs the demo below with no database (needs Node 18 or newer). Prefer to let an AI assistant do it? Copy a prompt for ChatGPT, Claude, Codex or Cursor.

Prefer one line? curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/myshra777-ai/garuda/main/install.sh | bash does the same. (As with any installer you pipe into a shell, read it first.)

2. Watch it catch three planted bugs · *1 minute*
./bin/garuda demo

This builds a tiny fake payments service with three problems planted on purpose, runs Garuda's analyzer on it, and lists the problems Garuda is built to catch. It needs no database:

Planted problemWhy it matters
The payment handler talks to the database directlySkips the layer that is supposed to guard money movement
Money is calculated with float64, and one report is off by 10× (48 Cr vs 4.8 Cr)Silent wrong numbers
The storage layer imports the payment layerDependencies pointing the wrong way

You'll see each problem, the exact file and line, and a short "how to fix it" an AI assistant can follow. The service and its three problems are made up for the demo, and the demo lists them rather than detecting them. To see real detection on real code, finish step 1 and run garuda check in step 4. On Windows, run .\bin\garuda.exe demo.

3. Open the dashboard · *2 minutes*

Go to http://localhost:8080/login and sign in with the login setup.sh printed.

The dashboard's front page walks you through five steps. Here is what each part gives you:

Add your own project. Click New Workspace, paste a GitHub link or a folder path, and Garuda reads the code for you.

See your system without the spaghetti. Instead of one giant tangled graph, Garuda shows the small neighbourhood around the thing you care about: who calls it, and what it calls.

Turn written decisions into enforced rules. Drop in your design docs or decision records (ADRs). Garuda pulls out the "must" and "must not" lines and links them to the code they talk about. No docs yet? It drafts a rulebook from your code for you to approve.

Spot numbers that disagree. When two teams calculate the same metric differently, or one query divides by 1e7 and another by 1e8, Garuda helps you line up the two versions, shows the formulas it found in the code, and asks a human to decide which one is right. It does not guess.

Learn the signals. Every badge has one fixed meaning:

You seeIt means
ALLOW / WARN / REVIEW / BLOCKThe verdict on a change. BLOCK stops it and tells the assistant how to repair it.
SUPPORTEDThe evidence backs this claim, within what was checked. Safe to rely on.
UNVERIFIEDFound in the code or docs but not confirmed yet. Not an error.
CONTRADICTEDThe evidence conflicts with a rule or claim you wrote down.
HIGH / MEDIUM / LOW tierHow many things depend on this code. High-tier code is protected from silent AI rewrites.
4. Point it at your own code · *3 minutes*
cd /path/to/your/project

/path/to/garuda/bin/garuda init . --wizard # five short questions /path/to/garuda/bin/garuda rulebook generate # drafts rules from your code /path/to/garuda/bin/garuda check . --diff HEAD # checks what you just changed

Not sure which rules to start with? Pick a ready-made set: garuda init . --template layered (also hexagonal, microservices, no-circular-imports, financial, zero-trust-auth, ai-agent-safety, pii-gdpr-hipaa, idempotent-mutations, or all). They live in policies/templates/.

Coming from ArchUnit, Dependency-Cruiser or Import Linter? garuda import --from archunit --input converts your existing rules.

If something looks off, run ./bin/garuda doctor. It checks your database, migrations and hooks and tells you what is wrong.


Plug it into your AI assistant

garuda init sets this up automatically for Claude Code, Claude Desktop and Cursor. To install it as a plugin instead:

ToolHow
Claude Code/plugin marketplace add myshra777-ai/garuda then /plugin install garuda@garuda
OpenAI Codexcodex plugin marketplace add myshra777-ai/garuda
CursorRun garuda init; it writes the rules and MCP settings into your project (.cursor-plugin/ has the plugin manifest)
Anything that speaks MCPRun garuda-mcp over stdio (example config)

The plugin needs the garuda-mcp program and a database, so do step 1 above first.

What your assistant gets: 54 tools (41 read-only, 13 that can change state) and 6 skills, short playbooks that tell it when to use them:

SkillWhen the assistant uses it
pre-edit-governanceBefore changing code: proceed, revise or ask a human?
change-impactWho calls this, and how far does the damage spread?
post-edit-verificationAfter the edit: any new violations in this diff?
violation-repairA change was blocked; fix it without breaking something else
architecture-reviewDoes the real code match the documented design?
evidence-verificationIs this claim backed by code, and is the receipt genuine?

Check every pull request

Your assistant's good behaviour is a request. A pull request check is a rule. Add the GitHub Action and every pull request gets a verdict:

  • the verdict (ALLOW, WARN, REVIEW or BLOCK) and a receipt hash in the run summary, with a one-line command to reproduce it on your machine;
  • a BLOCK fails the check;
  • with the ready-made workflow, .github/workflows/garuda-gate.yml, you also get a verdict comment on the pull request and findings in GitHub's Security tab;
  • optional Slack or Teams alerts through garuda check --notify-slack / --notify-teams.

Copy a ready-to-paste snippet from docs/GITHUB_MARKETPLACE_STRATEGY.md, or use action.yml directly.

One more step makes it real: in your repository go to Settings → Rules (or Branches), and make the Garuda check a required status check. Until you do, a failing check is only a warning that people can merge past.


What Garuda does

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx