GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Task spine + searched dead ends + approvals for AI coding agents. One brain, every device.
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": {
"shinobi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@shinobiapps/shinobi"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add shinobi -- npx -y @shinobiapps/shinobiวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"shinobi": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@shinobiapps/shinobi"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"shinobi": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@shinobiapps/shinobi"
]
}
}
}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 numbererikson 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 (0.3.1) เข้า registry 5 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
The task spine for AI coding agents. Shinobi holds the decisions that survive across sessions, actively searches your past dead ends — semantically — before the agent writes code, and routes approvals to your phone. One brain, every device: laptop, cloud session, and mobile all wired to the same store.
Works with Claude Code, Cursor, Cline, Continue.dev, Zed — any MCP-compatible client.
Status: v0.3 — autonomous agents. Run it as a hosted HTTP
/mcpbrain (the default deploy) or self-host a local instance. Mobile push, a headless dispatch loop, parallel swarm over git worktrees, and audit→subtask ingestion on top of the remote MCP foundation. 39 MCP tools, web dashboard, mobile approvals, plugin system, optional semantic recall.
Most tools try to be a memory bolt-on. Shinobi is the task spine your agent works *along* — the durable backbone of work, decisions, and known-bad paths that outlives any single session and follows you across every device.
request_approval pushes the decision to your pocket; the agent blocks until you tap yes/no, wherever you arelink_commit ties commits to subtasks via [SHI-N] tags or via target_path attribution.js file in ~/.shinobi/plugins/ or install a @shinobi/plugin-* npm package and register custom plugin_* toolsHosted or self-hosted, your call. The default deploy is one remote brain behind an HTTP /mcp endpoint (we run ours at shinobi.shinobi-apps.com); the same binary still runs as a fully local single-machine instance when you'd rather keep everything on your own box. BYO embedding provider only if you want semantic recall.
🚀 New here? Follow Getting started — zero to a
working brain in ten minutes. Going multi-device? Remote mode
+ $0/month cloud deploy.
Requirements:
PATHbetter-sqlite3 native build (most systems have prebuilt binaries; Windows may need Visual Studio Build Tools as fallback)npm install -g @shinobiapps/shinobi
The binary is shinobi (e.g. shinobi serve, shinobi dashboard).
npm install -g github:numbererikson/shinobi
Pulls from main. Useful for trying unreleased fixes. On Windows you may need to add your Node directory to system PATH before this works, because the prepare build script runs in a subshell that does not always inherit per-session PATH (Laragon, portable installs). If install fails with 'node' is not recognized, prefer the npm install above.
git clone https://github.com/numbererikson/shinobi.git
cd shinobi npm install # triggers prepare → builds dist/ npm install -g .
In any project root where you want Shinobi available to your MCP client:
shinobi init
shinobi dashboard
init will:
~/.shinobi/ with config.json, .env template, and shinobi.db (migrations applied).mcp.json snippet for the current projectshinobi init writes config for the two clients with a workspace-local MCP convention out of the box:
/.mcp.json /.cursor/mcp.jsonRestart the client and the mcp__shinobi__* tools become available.
For other MCP clients (Cline, Continue.dev, Zed), see the MCP client setup section below.
Then open:
http://127.0.0.1:8765
On Windows PowerShell, if script execution blocks shinobi, use the .cmd shim:
shinobi.cmd dashboard
If you upgraded Node or copied an old node_modules, rebuild native dependencies:
npm rebuild better-sqlite3
Important: the code lives in the Shinobi folder, but the local memory database lives in:
~/.shinobi/shinobi.db
To move the tool only, copy/clone the Shinobi folder and run the install commands above. To move the existing projects, tasks, decisions, notes, and context too, either copy ~/.shinobi/ or use shinobi sync.
Every snippet below uses the same JSON shape — command is the path to the Node binary that's running Shinobi, args is [ , "mcp"]. Print the exact values for your machine:
shinobi init --print-config
(Or read .mcp.json from any project where you already ran shinobi init — the values are identical.)
Drops in automatically — shinobi init writes /.mcp.json. Restart Claude Code to pick up the server.
Drops in automatically — shinobi init writes /.cursor/mcp.json. Works on Cursor 0.43+. Restart Cursor or reload the workspace.
For a global Cursor config (every project sees Shinobi), paste the same snippet into ~/.cursor/mcp.json (or use Cursor Settings → MCP).
Open Cline's settings file:
%APPDATA%\Code\User\globalStorage\saoudrizwan.claude-dev\settings\cline_mcp_settings.json~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json~/.config/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.jsonMerge the contents of your project's .mcp.json into the file's mcpServers object. Restart VS Code.
Edit ~/.continue/config.json. Add Shinobi to the mcpServers array (note: Continue uses an array, not an object like the others):
{
"mcpServers": [ { "name": "shinobi", "command": "/absolute/path/to/node", "args": ["/absolute/path/to/dist/cli.js", "mcp"] } ] }
Use the values from your project's .mcp.json for command and args.
Edit ~/.config/zed/settings.json. Zed nests MCP servers under context_servers:
{
"context_servers": { "shinobi": { "command": { "path": "/absolute/path/to/node", "args": ["/absolute/path/to/dist/cli.js", "mcp"] } } } }
Restart Zed.
Any MCP client that supports the standard { command, args } server spec should work. Use the same values your .mcp.json has:
command: absolute path to the Node binary running Shinobiargs: [ , "mcp"]Avoid the bare shinobi command in MCP config — many clients spawn servers with shell: false, which skips the OS PATH resolution that makes shinobi work in a terminal.
Host one Shinobi brain on a server and connect every device to it — your desktop editor, Claude Code web/mobile sessions, any remote-MCP-capable client. shinobi serve exposes the MCP endpoint at /mcp (streamable HTTP, stateless, bearer-token auth) alongside the dashboard:
claude mcp add --transport http shinobi https://your-host/mcp \
--header "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"
This is the recommended way to run Shinobi — one brain, reachable from every device. The same binary still runs as a local single-machine instance if you'd rather self-host everything on your own box. Full deployment guide (Docker, Cloudflare Tunnel, GCP Always Free, client config): docs/remote-mcp.md.
shinobi <command> [options]
Commands: init Bootstrap ~/.shinobi/ and drop .mcp.json in the current directory mcp Run the MCP server over stdio (invoked by the MCP client) migrate Apply pending SQL migrations dashboard Start the web dashboard on localhost (default port 8765) serve [--host H] [--port P] Dashboard + MCP HTTP endpoint (/mcp) in one process — see docs/remote-mcp.md sync init [branch] Configure a local git repo as the cross-machine sync target sync push Snapshot the DB and commit it to the sync repo sync pull Restore the DB from the sync repo's snapshot sync status Show last push/pull timestamps and git status dispatch [--once|--drain] Autonomous loop: pull next_task → run worker → complete/unblock → repeat [--project N] [--interval S] [--max-failures N] Worker via SHINOBI_WORKER_CMD (e.g. 'claude -p "$SHINOBI_TASK_PROMPT"'); unset → dry-run swarm --agents N N dispatch loops in parallel, each in its own git worktree/branch, one shared [--project N] [--drain] brain. Atomic claim → no two agents take the same task. --no-worktree / --keep-worktrees
| Group | Tools |
|---|---|
| Projects | list_projects, get_project, create_project, update_project, archive_project, unarchive_project, delete_project |
| Subtasks | list_tasks, get_task, create_task, bulk_create_tasks, update_subtask, delete_subtask, claim_task, complete_task, next_task |
| Decisions | log_decision, decisions_for_file, update_decision_status |
| Dead ends | log_dead_end, check_dead_ends |
| Notes | add_note, list_notes |
| Plans | save_plan, get_plan |
| Context | get_context, update_context |
| Recall | recall (FTS5 or semantic) |
| Timeline | history, link_commit |
| Workflow | agent_bootstrap, session_closeout, file_context |
| Extraction | extract_decisions, compress_session_summary |
| Approvals | request_approval |
| Notifications | notify |
| Findings | ingest_findings |
| Plugins | plugin_hello |
| Layer | Tech |
|---|---|
| Language | TypeScript (strict mode, ES2022, NodeNext) |
| Runtime | Node 18+ |
| MCP | @modelcontextprotocol/sdk 1.x |
| Storage | SQLite via better-sqlite3 (WAL mode) |
| Dashboard | Hono + @hono/node-server (same process, localhost:8765) |
| Embeddings (optional) | OpenAI text-embedding-3-small / Voyage voyage-3-lite / Ollama nomic-embed-text |
| Migrations | Forward-only, sha256 checksum, schema_migrations table |
See docs/architecture.md for the r
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo