Finance Toolkit
500+ transparent financial methods calculated from raw statements, not third-party endpoints.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Verifiable cognition: prove a session ledger is tamper-evident; audit & import any agent's logs.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
KORG_JOURNAL_PATH, KORG_LEDGER_HMAC_KEYต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"korg-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"korgex"
],
"env": {
"KORG_JOURNAL_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"KORG_LEDGER_HMAC_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add korg-ledger --env KORG_JOURNAL_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env KORG_LEDGER_HMAC_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx korgexเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"korg-ledger": {
"command": "uvx",
"args": [
"korgex"
],
"env": {
"KORG_JOURNAL_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"KORG_LEDGER_HMAC_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"korg-ledger": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"korgex"
],
"env": {
"KORG_JOURNAL_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"KORG_LEDGER_HMAC_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
KORG_JOURNAL_PATH envKORG_LEDGER_HMAC_KEY envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub New1Direction 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 (0.6.3) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
English · 简体中文 · 繁體中文
An AI coding teammate for your terminal — that keeps the receipts.
Tell korgex what you want in plain English — *"fix the failing test," "add a healthcheck endpoint"* — and it reads your code, makes the change, runs the tests, and shows you exactly what it did. It's free and open-source, and it works with whatever AI you prefer (Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or a private model running on your own computer), so you're never locked to one company.
Why it's different: everything korgex does is saved to a tamper-proof record you can check later. If anyone alters that record — even by a single character — korgex can prove it. It's a coding assistant you can *audit*, not just hope to trust.
For developers: terminal-native, plan-first, speaks both the Anthropic and OpenAI tool-use protocols, runs on any OpenAI- or Anthropic-compatible model (incl. local via Ollama), connects to any MCP server, streams live, and records every run to a hash-chained causal ledger you can check with korgex verify . MIT-licensed.
$ korgex "add a /healthz endpoint that returns 200 with uptime"
➤ Read(file_path=/app/routes.py) ➤ Edit(file_path=/app/routes.py, old_string=..., new_string=...) ➤ Bash(command=pytest tests/test_routes.py -q) ✓ Added GET /healthz returning {"status": "ok", "uptime_seconds": ...}
$ korgex verify ✓ ledger intact — 7 events, hash-chain + causal DAG verified
pip install -U korgex # or, for an isolated global CLI:
uv tool install korgex@latest
Requires Python ≥ 3.10 (tested on 3.10, 3.11, 3.12, 3.13).
maingit clone https://github.com/New1Direction/korgex.git && cd korgex && pip install -e .
pip install git+https://github.com/New1Direction/korgex.git
# 1. Connect a provider (interactive — saves to ~/.korgex/config.json)
korgex setup
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." export OPENAI_API_KEY="sk-proj-..." export KORGEX_API_KEY="sk-or-v1-..." KORGEX_API_URL="https://openrouter.ai/api/v1" # OpenRouter export KORGEX_API_URL="http://your-gpu-box:8000/v1" # self-hosted vLLM/llama.cpp → korgex --model Qwen2.5-Coder-32B "…"
korgex "fix the failing test in tests/test_auth.py"
korgex --model claude-sonnet-4-6 "refactor src/handler.py" korgex --mode plan "design a rate limiter for the API" korgex --quiet "list the python files in src/" # no TUI — pipe-friendly
korgex verify
Run bare korgex with no prompt to drop into the interactive REPL.
Run bare korgex for a streaming, multi-turn session. It connects your MCP servers, reads your project rules, and keeps a per-session rewind log.
Slash commands
| Command | What it does | |
|---|---|---|
/loop | Grind a task list unattended — auto-continues turn after turn until done, with a hard cap (Ctrl-C stops). | |
/diff [n] | Colored diffs of what changed in the last turn (or turn n). | |
/rewind [n] | List undo points, or restore files to BEFORE prompt n. | |
/skills · /skills curate | List skills korgex learned (✦); curate merges near-duplicates. | |
/tasks · /jobs | The live task checklist; background shell jobs. | |
| `/plan [on\ | off]` | Plan mode — read-only until you approve the agent's plan. |
/model [id] | Show a priced model menu, or switch the live model mid-session. | |
/verify · /cost | Verify the session ledger; show estimated $ spend from recorded tokens. | |
/resume [id] | Reload a prior session's transcript into context and continue where you left off. | |
/ [args] | Run a custom command — a markdown prompt from .korgex/commands/ (or a built-in like /code-review, /build-fix, /checkpoint). | |
/clear · /help · /exit | Reset the conversation · help · quit. |
Inline shortcuts
refactor @src/auth.py to use @src/db.py.!git status, !pytest -q.Project rules. korgex init scaffolds an AGENTS.md; korgex auto-reads it — plus any nested AGENTS.md up the tree and .korgex/rules/*.md — every session, so it follows your house style.
Prompt caching keeps the system prompt + tools warm across turns (automatic on OpenAI/Gemini/Grok/DeepSeek; cache_control breakpoints on Claude/Qwen). Set KORGEX_CACHE_STATS=1 to see per-turn cache hits — and every hit is recorded on the ledger, so korgex cost prices cached tokens at their real discounted rate (and shows what the cache saved you), provable with korgex verify.
flowchart TD
U["You — prompt or REPL"] --> CLI["korgex CLI / REPL"] CLI --> AG["KorgexAgent loop plan → act → verify"] AG -->|model id| PB{Provider} PB -->|"claude / anthropic/*"| ANT["Anthropic SDK"] PB -->|everything else| OAI["OpenAI-compatible SDK OpenAI · OpenRouter · Ollama · Grok · DeepSeek"] ANT --> TR["Tool router (src/tool_abstraction.py)"] OAI --> TR TR --> BT["Built-in tools Read · Edit · Bash · Grep · …"] TR --> MCP["MCP servers (any in mcp.json)"] TR --> CA["CodeAct kernel code = the action (opt-in)"] BT --> LED[("korg-ledger hash-chained + causal DAG")] MCP --> LED CA --> LED LED -. "verify · trace · why · cost" .-> U
The agent is provider-agnostic by design: tool schemas are translated per provider ({name, description, input_schema} for Anthropic, {type:"function", function:{…}} for OpenAI), responses are normalized into a common shape, and tool results are formatted in whichever message structure the provider expects. Every tool call — built-in, MCP, or CodeAct — is recorded to the ledger as it happens.
In plain terms: korgex keeps a logbook of everything it does — every file it reads, every command it runs. Each entry is sealed to the one before it, like links in a chain, so if anyone later changes, adds, or removes even one entry, the chain visibly breaks. The result is honest, checkable proof of what the AI actually did — for audits, compliance, debugging, or simple peace of mind. As far as we know, no other coding agent does this.
Under the hood: every run is recorded to a tamper-evident causal ledger, not an opaque log. Each event is hash-linked (prev_hash/entry_hash) to the previous one *and* causally linked (triggered_by) to what caused it — so a whole session can be cryptographically proven intact, and any edit, deletion, reorder, or splice is detected and localized to the offending event.
flowchart LR
subgraph chain["korg-ledger — each event hash-linked to the last"] direction LR E0["prompt a1f3"] --> E1["Read 7c0e"] --> E2["Edit b42d"] --> E3["Bash: pytest 9d11"] end E3 --> V{{"korgex verify"}} V -->|chain intact| OK["✓ proven unaltered"] V -->|"edit / splice / reorder"| BAD["✗ localized to the bad event"]
korgex verify # prove the recorded run wasn't altered (exit 0/1, CI-friendly)
korgex trace # the causal trace — what the agent did + what caused it korgex why src/auth.py # walk the causal chain back from a file change to its prompt korgex recall "rate limiter" # pull lean, verified context for a query — retrieve, don't carry korgex cost # estimated $ spend for the session, from recorded token counts export KORG_LEDGER_HMAC_KEY=… # make the chain tamper-PROOF, not just tamper-evident
Memory drift. A remembered fact is anchored to a sha256 baseline of its source, so when the source moves on the staleness is an exact signal — and the keep/refresh/discard reconcile decision is itself recorded to the ledger.
korgex drift # scan persistent memories for drift vs their source baselines (exit 0/1)
Audit logs you already have — and share the proof. korgex audit imports a session you already ran (auto-discovers your Claude Code logs) into a verifiable chain. Add --html and you get a single self-contained file that re-verifies itself in the recipient's browser — including a live *tamper test* that breaks the chain on purpose so anyone can feel the evidence. No setup, no buy-in, no network calls.
korgex audit --html audit.html
korgex import transcript.json # replay any vendor's session into a korg-ledger@v1 journal korgex trajectory --out train.jsonl # export the journal as a provenance-stamped training trajectory
Hand someone a receipt. korgex receipt mints a single portable file that proves what a run did — the events (so it checks offline), a plain-language --claim, a summary, and an optional --sign that attests *who* with your own key. The recipient confirms it with korgex receipt verify (exit 0/1), or just opens the --html and watches it re-verify itself. A provable deliverable, not a screenshot.
korgex receipt --claim "shipped /healthz + passing test" --sign --html receipt.html
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo