Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
On-demand access to 150+ specialist AI agent templates — search, browse, and spawn agents
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
AGENCY_AGENTS_PATH, AGENCY_REPO_URL, AGENCY_AUTO_UPDATE, AGENCY_UPDATE_INTERVALต้องเตรียมก่อน
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-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
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
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
AGENCY_AGENTS_PATH envAGENCY_REPO_URL envAGENCY_AUTO_UPDATE envAGENCY_UPDATE_INTERVAL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub npupko 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 (0.2.2) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
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.
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:
| Approach | Context cost | When |
|---|---|---|
Installed agents (~/.claude/agents/) | ~8,300 tokens | Every conversation, always |
| MCP server (idle) | ~55 tokens | Every conversation |
| MCP server (searching) | ~350 tokens | Only when you search |
| MCP server (using an agent) | ~2,700 tokens | Only 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).
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
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.
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).
Your assistant gets four tools:
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.
Agents are organized into divisions:
| Division | Examples |
|---|---|
| Engineering | Software Architect, DevOps Engineer, Technical Writer |
| Design | UI Designer, UX Researcher, Design Systems |
| Game Development | Game Economy Designer, Game Mechanics Designer |
| Marketing | Content Strategist, SEO Specialist, Email Marketing |
| Security & Specialized | Security Auditor, Data Scientist, Legal Analyst |
| ...and more | Academic, Sales, Strategy, Support, Testing, Spatial Computing |
All configuration is through environment variables in your MCP config:
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENCY_AGENTS_PATH | ~/.cache/agency-mcp-server/agency-agents | Path to agent templates. Set this to use your own templates instead of auto-cloning |
AGENCY_REPO_URL | https://github.com/msitarzewski/agency-agents.git | Git repo to clone templates from. Point at your fork |
AGENCY_AUTO_UPDATE | true | Set to false to disable automatic pulls |
AGENCY_UPDATE_INTERVAL | 24 | Hours between update checks |
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" } } } }
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.
npm install
npm run build
node dist/index.js
AGENCY_AGENTS_PATH=./my-agents node dist/index.js
npm run typecheck
npm run inspect
Agent templates from agency-agents by @msitarzewski.
MIT