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

Agency MCP Server

โดย npupkoรุ่น 0.2.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.npupko/agency-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

On-demand access to 150+ specialist AI agent templates — search, browse, and spawn agents

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

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": {
    "agency": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agency-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENCY_AGENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_REPO_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_AUTO_UPDATE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agency --env AGENCY_AGENTS_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENCY_REPO_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENCY_AUTO_UPDATE='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENCY_UPDATE_INTERVAL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y agency-mcp-server

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agency": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agency-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENCY_AGENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_REPO_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_AUTO_UPDATE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agency": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agency-mcp-server"
      ],
      "env": {
        "AGENCY_AGENTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_REPO_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_AUTO_UPDATE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGENCY_UPDATE_INTERVAL": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGENCY_AGENTS_PATH env
    Custom path to agent templates directory
  • AGENCY_REPO_URL env
    Git repo URL to clone agent templates from
  • AGENCY_AUTO_UPDATE env
    Enable automatic template updates (true/false)
  • AGENCY_UPDATE_INTERVAL env
    Hours between update checks

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub npupko 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7286 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 7% ของอีก 7286 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7286 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agency MCP Server 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 (0.2.2) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agency-mcp-server

One MCP config entry. 150+ specialist agents on demand. No manual setup.

Your AI assistant is a generalist. Sometimes you need a specialist -- a game economy designer, a security auditor, a technical writer. This MCP server gives your assistant instant access to 150+ expert agent templates. Describe what you need, it finds the right agent and spawns it.

You: "Help me design a balanced game economy"

Claude: [searches -> finds Game Economy Designer -> spawns it -> expert response]

Templates auto-fetch on first run from agency-agents and stay updated. You don't touch a thing.

Why not just install agents locally?

You can. The agency-agents install script copies all 160+ agent files directly into your tool's config directory (e.g. ~/.claude/agents/). It works -- but every agent's name and description is loaded into the context window of every conversation, whether you use them or not.

We measured it:

ApproachContext costWhen
Installed agents (~/.claude/agents/)~8,300 tokensEvery conversation, always
MCP server (idle)~55 tokensEvery conversation
MCP server (searching)~350 tokensOnly when you search
MCP server (using an agent)~2,700 tokensOnly when you spawn one (median)

That's a 150x reduction in baseline context usage. You get the same 160+ agents, but you only pay for the one you're actually using.

How we measured this

Installed agents (8,300 tokens): We ran the agency-agents install script (install.sh --tool claude-code), which copied 162 agent files to ~/.claude/agents/. Then opened a fresh Claude Code session and ran /context. Claude Code reported "Custom agents: 8.3k tokens" -- loaded into every conversation regardless of whether any agent is used.

MCP idle (55 tokens): With the MCP server configured instead, /context shows only the two deferred tool names (agency_search, agency_browse) and a brief server description in the system prompt. No agent data is loaded.

MCP searching (350 tokens): Measured by tokenizing the full JSON tool schemas that get loaded when the assistant calls ToolSearch to resolve the agency_search and agency_browse tools. Counted with @anthropic-ai/tokenizer.

MCP using an agent (2,700 tokens): The median token count across all 145 agent files, measured with @anthropic-ai/tokenizer. Only the single agent file you're actually using gets loaded into context. The range is 383–12,724 tokens depending on the agent (p25: 1,549, p75: 3,584).

Quick Start

Claude Code

As a plugin:

/plugin marketplace add npupko/agency-mcp-server

/plugin install agency@agency-mcp-server

Or via CLI:

claude mcp add agency -- npx -y agency-mcp-server
Cursor, Windsurf, and other MCP clients

Add to your MCP config:

{

"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"] } } }

That's it. First launch clones templates to ~/.cache/agency-mcp-server/ and pulls updates every 24 hours.

Verify it works

Ask your assistant:

"Search for a game economy designer agent"

You should see results from the agency_search tool. If it's the first run, templates will auto-download (~30 seconds).

How It Works

Your assistant gets four tools:

  1. `agency_search(query, division?)` -- describe a task, get matching agents with spawn instructions
  2. `agency_browse(division?)` -- explore divisions and agents when you want to see what's available
  3. `agency_status()` -- check index freshness: agent count, last update time, whether an update is available
  4. `agency_update()` -- pull latest templates from git and rebuild the search index without restarting

When you ask for help with something specific, your assistant calls agency_search, picks the best match, and spawns a subagent with that specialist's full system prompt. You get an expert response without ever touching a config file.

What's available

Agents are organized into divisions:

DivisionExamples
EngineeringSoftware Architect, DevOps Engineer, Technical Writer
DesignUI Designer, UX Researcher, Design Systems
Game DevelopmentGame Economy Designer, Game Mechanics Designer
MarketingContent Strategist, SEO Specialist, Email Marketing
Security & SpecializedSecurity Auditor, Data Scientist, Legal Analyst
...and moreAcademic, Sales, Strategy, Support, Testing, Spatial Computing

Configuration

All configuration is through environment variables in your MCP config:

VariableDefaultDescription
AGENCY_AGENTS_PATH~/.cache/agency-mcp-server/agency-agentsPath to agent templates. Set this to use your own templates instead of auto-cloning
AGENCY_REPO_URLhttps://github.com/msitarzewski/agency-agents.gitGit repo to clone templates from. Point at your fork
AGENCY_AUTO_UPDATEtrueSet to false to disable automatic pulls
AGENCY_UPDATE_INTERVAL24Hours between update checks
Use your own templates

Point at a local directory:

{

"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"], "env": { "AGENCY_AGENTS_PATH": "/path/to/your/agent-templates" } } } }

Or clone from your own repo:

{

"mcpServers": { "agency": { "command": "npx", "args": ["-y", "agency-mcp-server"], "env": { "AGENCY_REPO_URL": "https://github.com/yourorg/custom-agents.git" } } } }

Template format

Each agent is a Markdown file with YAML front-matter, organized by division:

engineering/

software-architect.md devops-engineer.md design/ ui-designer.md game-development/ game-economy-designer.md

---

name: Software Architect description: Expert software architect specializing in system design...


Full agent system prompt goes here.

The server indexes the name and description fields for search. The full Markdown body becomes the agent's system prompt when spawned.

MCP Interface

Tools
  • `agency_search(query, division?)` -- find agents by task description, returns matches with file paths and a ready-to-use spawn template
  • `agency_browse(division?)` -- list all divisions, or list agents within a specific division
  • `agency_status()` -- check index freshness: agent count, last update time, whether an update is due
  • `agency_update()` -- pull latest templates from git and rebuild the search index at runtime
Resources
  • `agency://agents` -- full agent index as JSON
  • `agency://divisions` -- division list with counts and examples
Prompts
  • `use-agent` -- describe a task, get the best-matching agent with spawn instructions

Development

npm install

npm run build

Run with auto-fetched templates

node dist/index.js

Run with local templates

AGENCY_AGENTS_PATH=./my-agents node dist/index.js

Type checking

npm run typecheck

MCP Inspector

npm run inspect

Credits

Agent templates from agency-agents by @msitarzewski.

License

MIT

ถาม PopNx