GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Fast single-binary server for Plane project management. Unofficial Rust port, 30 tools.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PLANE_API_KEY, PLANE_WORKSPACE_SLUG, PLANE_BASE_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
PLANE_BASE_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ninerf 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PLANE_API_KEY, PLANE_WORKSPACE_SLUG
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.1) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A fast, single-binary Model Context Protocol (MCP) server for Plane project management. It lets AI agents such as Claude, Cursor and Codex work with Plane work items, comments, cycles, modules, pages and more.
It is a Rust port of the MIT-licensed Python plane-mcp-server: the same 30 tools and tool schemas, about 16x less memory, no Python runtime.
Unofficial. A community project, not affiliated with or endorsed by Plane.
MCP Registry name: mcp-name: io.github.ninerf/plane-mcp-rs
Download a binary from Releases and put it on your PATH. Clients that support MCP bundles can install plane-mcp-rs.mcpb from the same page. Or build it with Rust:
cargo install --git https://github.com/ninerf/plane-mcp-rs
| Variable | Required | Meaning |
|---|---|---|
PLANE_API_KEY | yes | Plane API key (Profile → Personal Access Tokens) |
PLANE_WORKSPACE_SLUG | yes | Workspace slug from your Plane URL |
PLANE_BASE_URL | no | Self-hosted URL; defaults to https://api.plane.so |
claude mcp add plane -e PLANE_API_KEY=your-key -e PLANE_WORKSPACE_SLUG=your-slug -- plane-mcp-rs --stdio
{
"mcpServers": { "plane": { "command": "plane-mcp-rs", "args": ["--stdio"], "env": { "PLANE_API_KEY": "your-key", "PLANE_WORKSPACE_SLUG": "your-slug" } } } }
One process can serve every agent on a machine. It binds to 127.0.0.1 only and has no authentication of its own, so don't expose the port.
plane-mcp-rs --port 8096
The endpoint is http://127.0.0.1:8096/servers/plane/mcp.
workitem, workitem_comment, workitem_activity, workitem_link, workitem_relation, workitem_attachment, workitem_type, workitem_property, work_log, project, project_estimate, state, label, member, workspace, module, cycle, milestone, intake, page, collection, template, initiative, customer, customer_property, customer_request, release, release_label, release_tag, get_pql_reference.
The upstream server's retired tool names (169 aliases such as create_work_item) still work.
workitem list leaves out descriptions unless you pass fields, which roughly halves its output. Use retrieve for the full item.structuredContent copy.[].upload_from_url checks every resolved address and every redirect against private networks.Measured on one Windows 11 workstation against one self-hosted Plane instance, with plane-mcp-server 0.3.3 already tuned for a fair comparison (one server process, no mcp-proxy, payload logging off, the same lean workitem list). A stock install uses more. Your numbers will differ.
| Rust | Python | ||
|---|---|---|---|
| Memory, idle (working set) | 7.6 MB | 127.9 MB | 17x less |
| Memory, after load | 12.8 MB | 135.8 MB | 11x less |
| Cold start to listening¹ | about 0.5 s | about 7.2 s | 14x faster |
| Local tool call, p50 | 1.09 ms | 16.82 ms | 15x faster |
tools/list, p50 | 2.78 ms | 8.9 ms | 3x faster |
workitem list (20 items), p50² | about 686 ms | about 728 ms | about the same |
workitem list (20 items), response | 8.6 KB | 16.5 KB | 48% smaller |
| Install size | 1.7 MB, 1 file | 109.8 MB, 8,769 files | |
| Tool schemas sent to the client | 66.5 KB | 66.5 KB | identical |
¹ Includes the measuring loop's own overhead, so the Rust figure is an upper bound. ² Most of this is Plane itself, so Rust can't speed it up much. Measured with paced calls; the pacing delay is subtracted.
Rust doesn't reduce the tool schema cost, because the schemas are deliberately identical. Reproduce the latency and size numbers with bench/bench.py.
Tested against self-hosted Plane 1.4.2:
Linux and macOS builds are compiled and unit-tested in CI. The end-to-end testing above ran on Windows only.
Tool schemas, descriptions and PQL reference text come from plane-mcp-server (MIT). See LICENSE.