GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
9 MCP servers for React/TypeScript — dep auditing, a11y, test gen, and TypeScript enforcement.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"react-toolkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-react-toolkit"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add react-toolkit -- npx -y mcp-react-toolkitวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"react-toolkit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-react-toolkit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"react-toolkit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"mcp-react-toolkit"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Nishant-Chaudhary5338 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 (1.0.1) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js 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
MCP servers for React + TypeScript development automation. Works with Claude Desktop, Cline, Cursor — and as plain CLI scripts — one protocol, zero duplication.
59 tools across 9 categories — component scaffolding, code quality, a full CRUD-feature factory, CRA→Vite migration, and more. Every tool ships as its own MCP server, built and tested independently.
Here's the thing nobody tells you when you start building agentic workflows: the loop itself is what's expensive, not the model. An agent working without any composed tools does everything the slow way — read a file, think, write a file, read it back to check its own work, repeat — and every single one of those turns re-sends the whole conversation so far as input tokens. By the time you're 20 steps into a real multi-file task, that resent context alone can be running 50K+ tokens per call. It adds up fast, and it's not really about which model you're using.
I didn't just take that on faith — a few sources back it up with real numbers. LeanOps measured agent loops running about 3.2× the tokens of a single direct call at 5 steps, ~30× at 50 steps, and past 100× once you're deep into a typical build-and-debug session — because re-sent context is roughly 62% of the bill. Vantage found similar: real agentic sessions run an input-to-output ratio around 25:1 (a direct call is closer to 1:1), with a 50-turn session routinely hitting a million input tokens, and non-agentic usage on comparable work costing something like 200× less per interaction on the same team. And a recent arXiv paper on agentic tokenomics puts agentic tasks at roughly 1000× the tokens of single-turn work, with up to 30× variance run to run on the exact same task — so it's not just expensive, it's unpredictable.
That's the problem this toolkit's composed tools are built to get rid of. workflow-runner's schema_to_feature and cra-to-vite don't add one more tool call into an agent's existing loop — they replace what would otherwise be 7 or 8 separate read/write/verify turns with a single in-process call that runs the whole generator or migration pipeline and hands back the finished result. That's the "50-turn loop collapses into 1 call" shape the research above says saves 10–100×, which is a very different thing from just bolting one extra tool onto an unchanged loop (that only gets you the 20–40% range).
To keep myself honest, I also ran a real, measured benchmark rather than just trusting the theory — ax-benchmark, 6 tasks, claude -p running headless, three arms (agent alone, agent with one MCP tool call added into its loop, and the tool called directly with no agent at all). This is a conservative baseline on purpose, since it only tests adding a single tool call into an otherwise unchanged loop, not the deeper pipeline collapse described above:
| Agent alone | Agent + one MCP tool | Tool called directly | |
|---|---|---|---|
| Analysis tasks (review, a11y, legacy-code) | baseline | ~41% lower cost | ~100% free, ~15× faster (when in scope) |
| All 6 tasks, blended | baseline | ~19% lower cost | — |
| New code (component, tests) | baseline | roughly cost-neutral | not applicable to novel work |
Two things worth being upfront about: cost is the fair metric here, not wall-time — the agent-alone arm ran headless with no shell access and over-explored on open-ended tasks, which inflated its time without touching its actual cost. And on small, novel, single-file work, the overhead of the tool's structured output can offset what it saves — the real win shows up on repetitive, mechanical, multi-file work, which also happens to be exactly where the multi-turn-loop tax above hits hardest.
Published on npm as mcp-react-toolkit. No clone or build required:
npx mcp-react-toolkit --list # list all 59 tools
npx mcp-react-toolkit legacy-analyzer # run one as an MCP server (stdio)
Add it to Claude Desktop / Cursor / Cline:
// claude_desktop_config.json
{ "mcpServers": { "legacy-analyzer": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-react-toolkit", "legacy-analyzer"] } } }
Swap in any tool name from npx mcp-react-toolkit --list. Restart your client and the tool appears.
Most MCP tools return raw JSON. These return that JSON plus an interactive HTML dashboard — health score, sortable issue triage, light/dark toggle, and one-click fix actions that call other tools in the toolkit. One self-contained artifact, no server, no external requests:
| Where you run it | What you get |
|---|---|
| Claude Desktop (MCP Apps) | Renders inline in the conversation (sandboxed iframe) |
| Claude Code · Cursor · CLI | JSON plus a clickable file:// link to the same dashboard |
| Any browser | The same HTML, standalone |
Analysis tools (legacy-analyzer, component-reviewer, dep-auditor, etc.) get an audit view — grade, category cards, filterable issue table. Generators (component-factory, code-modernizer, etc.) get a result view — files created/changed, diffs, follow-ups. Powered by the internal @mcp-showcase/ui-kit package: dependency-free, ~30 KB per report.
| Tool | What it does |
|---|---|
component-factory | Scaffold React components from 41 shadcn/ui templates — with tests + Storybook |
component-reviewer | Audit TypeScript errors, a11y issues, test coverage — graded A+ to F |
component-fixer | Auto-fix broken imports, missing deps, inline style refactors |
component-improver | Extend a component with variants, comprehensive stories, and edge-case tests |
storybook-generator | Auto-generate Storybook stories — Default, variants, sizes, callbacks, play functions |
| Tool | What it does |
|---|---|
typescript-enforcer | Scan for any types, unsafe casts, missing modifiers — 7 rules, scored 0–10 |
accessibility-checker | WCAG 2.1 audit — alt text, label associations, ARIA roles, keyboard navigation |
a11y-autofixer | Apply safe a11y fixes (img alt, blank rel, htmlFor, tabIndex) |
quality-pipeline | 5-stage audit (tests · types · perf · a11y · design tokens), graded A–F |
review-gate | Static A–F quality gate for generated/changed code |
enforce-design-tokens | Flag hardcoded colors/spacing/radii/shadows, suggest tokens, grade A–F |
render-analyzer | Detect unnecessary re-renders, missing memo, inline objects/functions |
performance-audit | Memory leaks, heavy imports, unoptimized images, deep nesting |
bundle-budget-guard | Gate gzipped asset sizes against per-pattern budgets — fail CI on regressions |
code-modernizer | AST-based JS/JSX → TypeScript conversion, PropTypes → interfaces |
react-compiler-migrator | Flag redundant useMemo/useCallback/memo for the React 19 Compiler |
codemod-runner | Generic regex codemod engine + named built-ins; dry-run by default |
refactor-executor | Execute refactor plans safely — move/rename/split, update imports, rollback |
redux-state-analyzer | Audit Redux for anti-patterns (selectors, mutations, RTK Query migration hints) |
api-contract-differ | Diff two API snapshots → breaking vs additive changes — CI gate against breaks |
i18n-extractor | Scan JSX for hardcoded strings → i18n keys + message catalog |
generate-tests | Analyze a TS/React source file and generate a Vitest test suite |
test-gap-analyzer | Find unimplemented functions, uncovered branches, missing edge cases |
test-data-factory | FieldSchema → typed fixture factory for tests/stories |
fix-failing-tests | Run the suite, classify failures by root cause, generate targeted fixes |
legacy-analyzer | 22-tool health audit for any React/Next.js/Remix app — scores 0–100, migration hints |
| Tool | What it does |
|---|---|
dep-auditor | Unused deps, duplicate versions, circular imports, bundle impact analysis |
monorepo-manager | Workspace listing, dependency graph, health check, shared dep finder |
lighthouse-runner | Static HTML audit — meta tags, a11y, OG/Twitter cards, canonical, JSON-LD |
json-viewer | Interactive HTML JSON viewer — collapsible, searchable, dark/light |
One JSON API sample (or OpenAPI schema) fans out into a full, typed CRUD feature. Every generator keys off the shared FieldSchema contract, so the pieces compose.
| Tool | What it does |
|---|---|
infer-fields | JSON sample / OpenAPI → typed FieldSchema (types, FK relations, table/form defaults) |
zod-schema-generator | FieldSchema → Zod schema + inferred TS type |
api-client-generator | FieldSchema → RTK Query slice or TanStack Query hooks, with cache tags |
form-generator | FieldSchema → React Hook Form + Zod form (create / edit) |
table-generator | FieldSchema → TanStack Table (sort / filter / paginate) |
detail-generator | FieldSchema → typed detail view + delete action |
crud-composer | Wire the pieces into routes — React Router 7 or Next App Router |
form-wizard-generator | FieldSchema → multi-step RHF+Zod wizard with per-step validation |
msw-mock-generator | FieldSchema → MSW handlers + seed data, so the feature runs against a mock API |
workflow-runner | Runs the whole chain end-to-end, gated by review-gate — files + journal + A–F grade |
e2e-generator | FieldSchema → Playwright CRUD flow spec (create→edit→delete + a11y) |
playwright-scaffolder | Scaffold the Playwright harness — config, fixtures, base POM, auth setup |
visual-regression-setup | Playwright toHaveScreenshot specs for routes/stories — catch CSS drift |
Migrate a Create React App project to Vite: analyze → plan → scaffold → migrate → verify.
| Tool | What it does |
|---|---|
cra-to-vite | Orchestrator — runs the six tools below in sequence, one call, graded report |
craconfig-analyzer | Deep CRA config inspection (react-scripts, env, proxy, jest, browserslist, SVG) |
dependency-remapper | CRA deps → Vite plan (remove/add with versions + unmapped) |
env-var-migrator | REACT_APP_* → import.meta.env.VITE_*, in source and .env files |
jest-to-vitest-migrator | jest.* → vi.*, adds the right imports, flags manual-review cases |
vite-project-scaffolder | Generates vite.config.ts, main.tsx, strict tsconfig, a Vitest block |
webpack-config-translator | Best-effort webpack/CRACO → Vite translation + manual-review list |
| Tool | What it does |
|---|---|
barrel-generator | Generate an index.ts barrel re-exporting a folder — no drifting export lists |
type-from-json | JSON sample → plain TS interfaces (nested objects become their own interfaces) |
zustand-store-generator | State shape → typed Zustand store (setters, reset, persist/devtools) |
svg-to-component | Raw SVG → typed React component (SVGProps, currentColor) — SVGR-grade |
env-config-generator | Zod-validated typed env module (Vite/Next) — fail fast on missing/bad vars |
states-scaffolder | Loading/empty/error state components + a switch wrapper for a data view |
|
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo