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

LearnWorlds

โดย ohnebenรุ่น 1.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ohneben/learnworlds-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

All 94 LearnWorlds LMS API endpoints as safety-categorized MCP tools (read/write/destructive).

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add learnworlds --env MCP_TRANSPORT='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_API_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_CLIENT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_AUTH_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e LEARNWORLDS_BASE_URL -e LEARNWORLDS_API_TOKEN -e LEARNWORLDS_CLIENT_ID -e MCP_AUTH_TOKEN ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "learnworlds": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "learnworlds": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "MCP_TRANSPORT",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN",
        "-e",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
        "-e",
        "MCP_AUTH_TOKEN",
        "ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
      ],
      "env": {
        "MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
        "LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
        "MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • MCP_TRANSPORT จำเป็น env
    Server transport. Set to 'stdio' for local MCP clients; the image otherwise starts the Streamable HTTP transport.
  • LEARNWORLDS_BASE_URL จำเป็น env
    Base URL of your LearnWorlds school's API, e.g. https:// .learnworlds.com/admin/api
  • LEARNWORLDS_API_TOKEN ความลับ จำเป็น env
    Bearer access token (LearnWorlds admin -> Settings -> Integrations -> Developers).
  • LEARNWORLDS_CLIENT_ID ความลับ จำเป็น env
    Your school's Client ID, sent as the Lw-Client header.
  • MCP_AUTH_TOKEN ความลับ env
    Only for MCP_TRANSPORT=http: bearer token required on /mcp. Without it a non-loopback bind refuses to start.

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 ohneben 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 43% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LearnWorlds ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper

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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

ohneben's LearnWorlds MCP


License & checks
MCP registries

Run your LearnWorlds school in plain language from AI assistants like Claude, Cursor, and any other MCP client.

This Model Context Protocol server exposes the LearnWorlds public API — all 94 endpoints, generated straight from the OpenAPI spec into MCP tools. Every tool is safety-categorized (🟢 read-only / 🟡 write / 🔴 destructive) so your assistant knows what an action does *before* it calls it. It runs over stdio (Claude Desktop and other local launchers) or Streamable HTTP (hosted in Docker), and ships with retries, client-side rate limiting, and request timeouts so it holds up against a live school.

Why you'll want this

Some MCP servers just forward an API. This one is built to be safe to hand to an LLM and easy to run for real:

What you getWhy it matters
All 94 endpoints, spec-drivenFull coverage of courses, users, enrollments, payments, subscriptions, coupons, certificates, seats, community and reporting — nothing hand-picked or left behind.
Every tool is safety-categorized 🟢 / 🟡 / 🔴A banner at the top of each tool description tells the model exactly what it does — read, create, update or delete — before it acts.
Descriptions written for agents, not humansEvery tool spells out its side effects, auth and rate-limit behavior, return shape, error codes, when *not* to reach for it, and which sibling tools are the alternatives.
Machine-readable MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint)Hosts that honor annotations (Claude included) can auto-trust reads and demand confirmation before anything destructive.
Automatic retries with backoffTransient 429 / 5xx responses are retried with jittered exponential backoff, honoring the server's Retry-After header.
Built-in rate limitingSelf-throttles under LearnWorlds' 30 requests / 10 s cap so a burst of tool calls never trips a 429.
Per-request timeoutsA hung upstream call is aborted and retried instead of freezing the server.
**Two transports: stdio *and* Streamable HTTP**Use it locally in Claude Desktop, or run one always-on server that any number of MCP clients reach over HTTP.
Docker + docker-compose, health check, auto-restartProduction-style deployment out of the box: docker compose up and it stays up.
Bearer-token auth on the HTTP endpointRequired as soon as the server is bound beyond loopback: without MCP_AUTH_TOKEN it refuses to start rather than exposing the API unprotected.
Your secrets never reach the modelCredentials live in the server's environment and are injected on every request — the assistant only ever sees tool inputs and API responses.
Drop-in spec updatesLearnWorlds ships a newer YAML? Replace one file and rebuild — new endpoints become new tools automatically, no code changes.
How it compares

At the time of writing this appears to be the only dedicated LearnWorlds MCP server. You *could* instead point a generic OpenAPI→MCP wrapper at the spec — here's what that leaves on the table:

CapabilityThis projectGeneric OpenAPI→MCP wrapper\*
All 94 LearnWorlds endpoints as tools✅✅
Per-tool 🟢 / 🟡 / 🔴 safety category + banner✅❌
readOnlyHint / destructiveHint MCP annotations✅➖
$ref dereferencing + recursion-safe schemas✅➖
Automatic retries on 429 / 5xx (honors Retry-After)✅❌
Client-side rate limiting (stays under 30 req / 10 s)✅❌
Per-request timeout with abort✅➖
stdio transport✅✅
Streamable-HTTP transport✅➖
Docker + docker-compose, health check, auto-restart✅❌
Enforced bearer-token auth on the endpoint✅❌
Credentials injected server-side, never sent to the model✅➖
LicenseMITvaries

\*Generic OpenAPI→MCP wrappers turn any Swagger/OpenAPI spec into MCP tools. They can reach the same endpoints, but treat every operation identically — no safety categories, no resilience, no deployment story, and no guardrails tuned for live school data. "➖" = varies by tool / not guaranteed. Snapshot from July 2026.

What you can do

Once it's connected, ask your assistant things like:

  • "List the 10 most recent users who signed up this month."
  • "Create a user for jane@example.com and enroll her in the 'Pro' bundle."
  • "Show me this month's payments and total revenue."
  • "Which users haven't completed the 'Onboarding' course yet?"
  • "Create a 20%-off coupon for the annual subscription plan."
  • "Pull completion analytics for our top 5 courses."

Tools are generated automatically from the API and grouped into 🟢 read-only, 🟡 write, and 🔴 destructive — so a well-behaved host can treat each group differently.

How it works

Claude / Cursor / any MCP client  ──MCP──►  this server  ──HTTPS──►  LearnWorlds API (your school)

The server parses the bundled OpenAPI spec into MCP tools (resolving $refs and guarding against recursive schemas), tags each with its safety category, and injects your bearer token and Lw-Client header on every outgoing request. Your credentials stay in the server's environment — the model never sees or handles them.

Requirements

  • A LearnWorlds school with API access — an access token and a Client ID (admin → Settings → Integrations → Developers), plus your school's API base URL. See Get your API credentials.
  • Docker (Docker Desktop on macOS/Windows) for the quick start below — or Node.js ≥ 18 to run from source.

Quick start (Docker)

1. Add your credentials. Copy the example config and fill it in:

cp .env.example .env

edit .env → set LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID

→ set MCP_AUTH_TOKEN (required once the port is published beyond

127.0.0.1): openssl rand -hex 32

2. Start the server:

docker compose up -d --build

The bundled docker-compose.yml binds to 127.0.0.1:8765 only, so the server is reachable from your machine but not the network.

3. Confirm it's running:

curl -s http://localhost:8765/health

→ {"status":"ok","server":"learnworlds-mcp","tools":94}

4. Connect your MCP client. The MCP endpoint is http://localhost:8765/mcp.

  • Claude Desktop — add a custom connector (Settings → Connectors) pointing at the URL, or bridge it locally with mcp-remote. Add this under mcpServers in your config, then fully quit and reopen the app:
  {

"mcpServers": { "learnworlds": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "http://localhost:8765/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN" ] } } }

(Drop the --header line if you left MCP_AUTH_TOKEN empty.)

  • Claude Code — one command:
  claude mcp add --transport http learnworlds http://localhost:8765/mcp
  • Claude Cowork — shares Claude Code's MCP config, so the command above makes the tools available there too.
Prefer a prebuilt image?

Every push to main publishes a ready-to-run image to the GitHub Container Registry, so you can skip the local build entirely:

docker run -d --name learnworlds-mcp -p 127.0.0.1:8765:8765 --env-file .env \

ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:latest

Get your API credentials

  1. Log in to your LearnWorlds school admin.
  2. Go to Settings → Integrations → Developers (the API screen).
  3. Copy your Access Token → LEARNWORLDS_API_TOKEN, and your Client ID → LEARNWORLDS_CLIENT_ID.
  4. Set LEARNWORLDS_BASE_URL to your school's API base: https:// .learnworlds.com/admin/api. If your school uses a custom domain, use that host instead (e.g. https://academy.example.com/admin/api).

Put all three in .env. The server injects them on every request, so your assistant never sees them.

Configuration

Everything is set in .env (copied from .env.example):

VariableRequiredDefaultDescription
LEARNWORLDS_BASE_URL✅—Your school's API base URL
LEARNWORLDS_API_TOKEN✅—Bearer access token
LEARNWORLDS_CLIENT_ID✅—Sent as the Lw-Client header
MCP_TRANSPORT—stdiostdio or http (the Docker image defaults to http)
PORT—8765HTTP listen port
HOST—0.0.0.0HTTP bind address
MCP_HTTP_PATH—/mcpHTTP MCP route
MCP_AUTH_TOKEN⚠️_(off)_Require Authorization: Bearer on /mcp. Required when HOST is not a loopback address, otherwise the server refuses to start. Renamed from MCP_SHARED_TOKEN in 1.1.0
MCP_ALLOWED_HOSTS—_(automatic)_Comma-separated hostnames accepted in the Host header (DNS-rebinding protection). Needed behind a reverse proxy
MCP_ALLOW_INSECURE—_(off)_Lifts the startup refusal. Only for an endpoint nobody else can reach
MCP_SESSION_TTL—1800Idle seconds before a session is dropped
MCP_MAX_SESSIONS—256Maximum concurrent sessions
MCP_BODY_LIMIT—25mbLargest accepted request body
LEARNWORLDS_MAX_REQUESTS—25Client-side requests per window (0 disables throttling)
LEARNWORLDS_RATE_WINDOW_MS—10000Rate-limit window in ms
LEARNWORLDS_MAX_RETRIES—3Retries on 429 / 5xx / network errors
LEARNWORLDS_TIMEOUT_MS—30000Per-attempt request timeout
LEARNWORLDS_OPENAPI_PATH—_(bundled)_Load a different OpenAPI YAML

After changing .env, reload with docker compose up -d --force-recreate.

Tool safety categories

Each tool's description starts with one of these banners and carries the matching MCP annotations:

BannerCountreadOnlyHintdestructiveHintMeaning
🟢 READ-ONLY59truefalseFetches data only. Safe.
🟡 WRITE · creates data—falsefalsePOST — creates records (not idempotent; may duplicate).
🟡 WRITE · updates data—falsefalsePUT — modifies existing records in place (idempotent).
🔴 DESTRUCTIVE · deletes8falsetrueDELETE — removes a record. Confirm first.

The 🟡 write tools total 27 (17 create + 10 update). Hosts that respect annotations (Claud

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx