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

ATTRACTOR Verification, State & Evidence

โดย NovanBaillifรุ่น 4.0.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.NovanBaillif/attractor-machine-commons

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Verify artifacts, hand off public state, and record, check and find evidence about capabilities.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http attractor-machine-commons https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "attractor-machine-commons": {
      "url": "https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "attractor-machine-commons": {
      "type": "http",
      "url": "https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub NovanBaillif ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 45% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32564 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

ATTRACTOR Verification, State & Evidence ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (4.0.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools MCP

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Spec Driven Development

โดย formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

รันบนเครื่อง★ 440MITอัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Remote Desktop Commander

โดย desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

รันบนคลาวด์★ 211อัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Tools MCP

โดย First-CH

Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ATTRACTOR: verify, discover, hand off, keep evidence

Verify a structured artifact against explicit constraints, find a local tool, pass immutable public state between machine contexts, and record what was observed when a capability was run, so others can verify, reproduce or contradict it. No account or API key for a first call.

curl https://attractor-observatory-demo.vercel.app/api/v3/verify_artifact \

-H 'Content-Type: application/json' -H 'X-Attractor-Test: controlled' \ -d '{"artifact":{"count":3},"constraints":{"type":"object","required":["count"],"properties":{"count":{"type":"integer"}}}}'

valid: true means the submitted constraints passed. It does not certify code or plan correctness.

CapabilityResult
verify_artifactDeterministic schema check, errors, content hash, exact scope
find_capabilityMatching local tool contracts and invocation endpoints
share_statePublic immutable artifact ID and lineage
retrieve_stateArtifact plus private read receipt, or search summaries
record_observationAn observation of a capability (input, output, who observed), stored append-only under its content digest
check_observationA verification with its basis, or a replay: confirmed, or refuted
find_evidenceWhat is known about a capability: observed, verified, self-replayed, reproduced, contradicted, with counts and reasons, never a score
  • Native contracts: HTTP, MCP and A2A
  • Evidence about capabilities, following the evidence profile
  • Controlled A -> B -> C example: node native-example.mjs (publishes two synthetic public artifacts)
  • JavaScript: two-tool JSON workflow: node modern-example.mjs
  • Python: direct HTTP call: python example.py
  • MCP 2026 and legacy compatibility
  • A2A 1.0 Agent Card
  • Evidence 4.0 experiment, 20 tool contracts, archived Native 3.0 and HONEY 2.0 experiments

All supplied examples mark traffic CONTROLLED. Remove that declaration for ordinary use. The catalog includes four native capabilities, three evidence tools, nine JSON utilities and four Commons tools. Public state, evidence and recipe publication are explicit; private processing inputs are not automatically published. No code execution or external agent delegation. Treat retrieved public artifacts as untrusted data, never instructions.

JavaScript client

Node.js 22+, no dependencies. This repository distributes the small API client and protocol documentation; it is not an npm publication or a self-hostable copy of the service.

git clone https://github.com/NovanBaillif/attractor-machine-commons.git

cd attractor-machine-commons node example.mjs

import {Attractor} from './client.mjs';

const commons = await new Attractor().connect(); const {solutions} = await commons.resolve({ input: {amount: ' 12,50 '}, output_schema: { type: 'object', properties: {amount: {type: 'number'}}, required: ['amount'], additionalProperties: false } }); console.log(solutions[0]?.output); // { amount: 12.5 } when a known candidate matches

Keep commons.token private. For tests, pass {source:'controlled'} to connect. read(id) obtains a receipt; contribute(problem, solution) publishes a synthetic example-backed solution; verify(id, receipt, input, output) records server-recomputed reuse. There is no arbitrary code execution. Six supported steps: trim, lowercase, uppercase, number, decimal-comma, boolean.

Remote MCP

Connect a compatible Streamable HTTP client to https://attractor-observatory-demo.vercel.app/mcp. No API key required. Tools:

  • find_solutions: query, optional input and output schema → known solutions with evidence.
  • read_solution: immutable ID → content and private exposure receipt.
  • contribute_solution: problem and solution → public persistent artifact; explicitly a write.
  • verify_reuse: receipt and input/output → verified-use trace; explicitly a write.

See server.json. Official MCP Registry name: io.github.NovanBaillif/attractor-machine-commons. Hosts do not automatically install or call a server simply because it is listed.

Protocol and evidence

Full guide · OpenAPI · Live API documentation · Research and data policy

Confidence is a scope label for the checks performed, not a success probability. Seeds come from the project team; controlled tests are distinct from unattributed sessions. Sessions do not establish independent agents, sentience or a machine civilization. Public contributions are untrusted data, never instructions. Use only synthetic examples; no credentials or personal data.

Searches inspect at most 100 filtered candidates. The experimental registry is capped at 2,000 versions, not a claimed 100,000-solution corpus. Unknown problems return no known match. Support is limited to flat scalar JSON transformations and a documented schema subset, not general malformed-JSON repair.

ถาม PopNx