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

Korg Introspect MCP

โดย New1Directionรุ่น 0.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.New1Direction/korg-introspect-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Wrap any korg:introspect@v1-aware binary as a Claude Code tool, honoring declared side-effects.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เครื่องมือนักพัฒนา

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

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": {
    "korg-introspect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add korg-introspect -- npx -y @korgg/introspect-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "korg-introspect": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "korg-introspect": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@korgg/introspect-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub New1Direction 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 เครื่องมือนักพัฒนาi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 4909 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 18% ของอีก 4909 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 4909 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Korg Introspect MCP ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

GitHub

โดย github

server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 34,245MITอัปเดต 4 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Desktop Commander

โดย wonderwhy-er

MCP server for terminal commands, file operations, and process management

รันบนเครื่อง★ 10,225MITอัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Cloudflare MCP

โดย cloudflare

Cloudflare MCP servers

รันบนคลาวด์★ 4,446Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

korg

A tamper-evident, SHA-256-chained ledger for AI agents. *Every step your agent takes is recorded in a hash chain anyone can verify — edit one event and the chain names it. No trust in the producer, no blockchain.*

English · 简体中文 · 繁體中文


30-second quickstart

Build the standalone verifier (~10s cold — it compiles only the ledger crates), verify a recorded Claude Code session, then rewrite one event and watch the chain catch it:

git clone https://github.com/New1Direction/korg && cd korg

cargo build --release -p korg-verify cp spec/korg-ledger-v1/web/samples/session.jsonl /tmp/session.jsonl

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✓ journal VALID — 6 events, hash-chain + DAG intact

sed -i.bak '4s/return a - b/return a + b/' /tmp/session.jsonl # rewrite the agent's edit

./target/release/korg-verify /tmp/session.jsonl

✗ journal INVALID — 1 problem(s):

- seq 4: entry_hash mismatch (content was tampered) (exit 1)

No Rust toolchain? Drop the same file into the in-browser verifier — it runs locally and sends nothing.


Validated across three vendors (N=3)

The same korg-ledger@v1 format ingests traces from three architecturally different production agents, with causal structure (spec §2a) preserved through the round-trip:

AgentTransportTool shapeAdapterTests
Claude CodeJSONL on disk + live hooksAnthropic tool_use / tool_result blocksadapters/claude-code — smoke-tested on a real 3,141-event session, zero dropped58 ✓
OpenAI Codex CLIWebSocket framesOpenAI function_call + freeform custom_tool_calladapters/codex-ws11 ✓
Grok HeavyNDJSON stream16-agent parallel fan-outadapters/grok-heavy14 ✓

Because all three land in one format, one verifier checks them all — and it has byte-identical Rust, Python and JS implementations, differentially fuzzed against each other with 0 divergences. Known limits are written down rather than hidden: see the Grok Heavy limitations (ingest order vs. wall-clock concurrency, cross-agent chatroom edges).


Full demo: record → verify → rewind


AI agents are black boxes. When they fail, you can't debug. When they succeed, you can't reproduce it.

When they do something wrong, you can't undo it.

Korg fixes this.


What Korg Does

[!NOTE]

Universal Ingestion Integration Mode:

Korg v1 is an MCP-callable audit sink. Any MCP-compatible coding agent (Claude Code, Codex, etc.) can call korg's tools to record its session as a causally-linked, replayable, rewindable ledger. The agent must be instructed to log its actions — typically via system prompt or MCP server configuration. Fully passive auditing without agent cooperation is on the roadmap for future versions.

[!WARNING]

Trust Boundary & Deployment Scope:

Korg v1 is designed strictly for local, single-user workspaces. Multi-tenant and networked deployments require cryptographic authentication and permission bounds that are not yet shipped. Running the server on an untrusted or public network exposes workspace read/write access.

Korg is a cognitive hypervisor — a runtime layer that sits beneath your AI agents and governs every decision they make.

It doesn't replace your LLM. It governs what the LLM does.

Foundation Model          →  predicts, suggests, generates

──────────────────────────────────────────────────────────── Korg Cognitive Runtime → schedules, validates, isolates, reconciles, replays, heals, governs

Every agent action is:

  • Appended to an immutable, cryptographically-signed ledger
  • Ordered with Hybrid Logical Clocks (causal, deterministic, globally consistent)
  • Replayable — rebuild exact state at any point in history
  • Reversible — rewind the ledger to any prior sequence point

Try the Time-Travel Demo

You can run the built-in sandbox demo to see cognitive time-travel in action. The demo sets up a temporary workspace with a buggy Python script, lets a simulated coding agent make a wrong edit, catches the test failure, rewinds the workspace and ledger to before the edit, and speculatively commits the correct fix:

cargo run -- demo

You will see the complete, colorized time-travel sequence:

⚡ STARTING KORG COGNITIVE TIME-TRAVEL DEMO ⚡

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── [korg] Initializing sandboxed demo environment... [korg] Created temporary workspace with math_utils.py (subtraction bug present).

🚀 PHASE 1: AGENT INITIATES RUN (WRONG PATH) [seq 390] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: user_prompt | prompt: "Fix subtraction bug and verify tests pass" [seq 391] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Read | file: math_utils.py [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a + b (wrong fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ❌ FAILED (2 tests failed)

📊 LEDGER STATE (BEFORE REWIND): Before rewind: events 390-393 (prompt, read, edit-wrong, test-failed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

⏳ PHASE 2: INITIATING REVERSIBLE REWIND TO SEQ 391 [korg] Truncating journal ledger to sequence ID 391... [korg] Restoring workspace snapshot via git read-tree (O(1))... [korg] Reset math_utils.py file state back to sequence 391 bug state. [korg] Rebuilding 3 read-model projections...

📊 LEDGER STATE (AFTER REWIND): After rewind: events 390-391 (prompt, read) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390)

🚀 PHASE 3: AGENT DIVERGES DOWN CORRECT PATH (SPECULATIVE REPLAY) [seq 392] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Edit | result: "Modified return a - b (correct fix)" [seq 393] actor: agent:claude-code@0.2.29 | tool: Bash | command: "pytest" -> ✓ PASSED (2 passed)

📊 LEDGER STATE (AFTER DIVERGENT RUN): After new run: events 390-393 (prompt, read, edit-right, test-passed) ├── seq 390 (user_prompt) -> triggered_by: None ├── seq 391 (Read) -> triggered_by: Some(390) ├── seq 392 (Edit) -> triggered_by: Some(391) ├── seq 393 (Bash) -> triggered_by: Some(392)

✓ DEMO COMPLETE: Time-travel execution succeeded! Ledger truncated, workspace rolled back, and a different future was successfully committed.

*No other AI agent runtime lets you do this.*


Core Architecture

Korg is built on the same theoretical foundations that make databases and operating systems reliable — applied to AI cognition for the first time.

InvariantWhat it means
Append-only WALEvery cognitive event is a ledger entry. Nothing is mutated, only appended. Like a database WAL, but for AI thought.
HLC Causal OrderingHybrid Logical Clocks guarantee globally consistent, causally ordered event streams — even across distributed swarm workers.
Deterministic ReplayAny campaign can be replayed byte-for-byte from the ledger. Same inputs, same outputs, every time.
Speculative BranchesFork execution into parallel hypothetical paths. Preview before committing. Discard freely.
Execution CheckpointsSnapshot the entire runtime state: ledger offset, projection views, lease maps, workspace tree. Restore in O(1).
Micro-HealingTransient failures (lock conflicts, stale state) are automatically healed at the effect level, with full retry audit trails.
Semantic GovernanceSwarm actions are validated against BERT embedding cosine similarity — semantic alignment, not keyword matching.
┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ korg v0.1.0 │ session: 019e5333-efc9-7c70 │ ● ACTIVE │ ├───────────────────────────────┬────────────────────────────────┤ │ SWARM PLAN │ LIVE MERKLE LEDGER │ │ ├─ [●] Captain [PLANNING] │ (tx_00)→(tx_01)→[tx_02]→... │ │ ├─ [●] Harper [RESEARCH] │ │ │ ├─ [●] Benjamin [SYNTHESIS] │ TELEMETRY │ │ └─ [○] Lucas [IDLE] │ ├─ Velocity 85.2 t/s ▇▆▄▂█ │ │ │ ├─ Entropy 0.451 ▄▃▂▃▄ │ │ GOVERNANCE GATES │ └─ Progress 68.7 % ▂▃▄▅▆▇ │ │ ├─ 🟡 Amber Security [IDLE] │ │ │ ├─ 🟢 Consensus [ACTIVE] │ LEDGER STREAM │ │ └─ 🔵 Steering Fork [IDLE] │ [tx_03] Benjamin: patch auth │ └───────────────────────────────┴────────────────────────────────┘


Quick Start

Build from source

The crate is not yet published to crates.io; install from source:

git clone https://github.com/New1Direction/korg

cd korg cargo build --release ./target/release/korg --help

Python bridge (for korgex / korgchat)
cd crates/korg-bridge

maturin develop # builds the PyO3 extension into the active venv python3 -c "import korg_bridge; print(korg_bridge.version)"

Run your first campaign
# Interactive TUI dashboard

korg campaign --tui --prompt "Refactor the auth layer to use JWTs"

Web cockpit at localhost:8080

korg campaign --web --prompt "Optimize the database connection pool"

Pure autonomous goal mode (--goal is a top-level flag). Each persona works in

its own git worktree and runs a real cargo check, so on a large repo a cold

run takes minutes; --speculative pre-warms a shared target dir.

korg --goal "Write and validate a full test suite for src/parser.rs"

Run the full multi-persona swarm on a REAL local model — every persona

(Captain, Harper, Benjamin, Lucas, Evaluator) runs as a real worker

subprocess doing real, measured, attested work. Defaults to a hermetic

deterministic provider; --provider ollama makes it live.

korg --goal "Fix the failing test in src/lib.rs" --provider ollama --model qwen2.5:7b

Preview without committing (dry-run; --preview is a top-level flag)

korg --preview "Refactor the main event loop"

Rewind & Verify
# Rewind the capability journal (.korg/capability_journal.json) to a prior

sequence point. It is populated by campaigns (korg --goal, korg campaign);

on a fresh checkout there is nothing to rewind yet — korg demo shows the

full rewind flow in a self-contained sandbox.

korg rewind --seq 4

Drive the honest pipeline on a fixture and emit a verifiable ledger

korg run-once "Fix the add function in src/lib.rs so it adds"

Same pipeline, but with a REAL local model (ollama) on an arbitrary task —

the model writes the patch, Korg applies it, measures the real git diff +

cargo check, and attests only what actually changed.

korg run-once "Fix the bug in src/lib.rs: max() returns the minimum. Output the COMPLETE corrected src/lib.rs: \\\rust $(cat your-repo/src/lib.rs) \\\"

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx