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

Melt MCP Server

โดย melt-aiรุ่น 0.1.6i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.omer907/melt-mcp-server

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Melt: value-leak discovery and lead capture for Claude, Cursor, and MCP-compatible agents.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

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": {
    "melt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@themelt/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add melt -- npx -y @themelt/mcp-server

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "melt": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@themelt/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "melt": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@themelt/mcp-server"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ! ควรระวัง

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ผู้ลงทะเบียน (omer907) ไม่ใช่เจ้าของ repo (melt-ai) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ

  • … 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 18352 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 40% ของอีก 18352 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 24% ของอีก 18352 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Melt MCP Server ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 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 (0.1.6) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Hunter Killer

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

Hunter Killer

โดย Irishman-Management-LLC

Liquidation walls, snapshot age, evidence labels and a public record. Managed OAuth.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@themelt/mcp-server

MCP server that puts Melt's value-leak discovery logic directly into Claude, Cursor, GitHub Copilot, or any other MCP-compatible agent — so when a tech leader asks their assistant "where is value leaking out of my org," the assistant can call a Melt tool and answer with a real, structured estimate instead of a generic list of vendors.

This is the engineering half of Melt's LLMO (LLM Optimization) distribution strategy. See /llms.txt at the repo root and LLMO_PLAYBOOK.md for the full content + distribution + evaluation plan this server plugs into. Positioning reconciled 2026-07-18 against the live site and current decks — see /CLAUDE.md for the full current product context.

Tools exposed

ToolWhat it does
melt_analyze_value_vectorsFree Stage-1 Sandbox estimator. Estimates where value is leaking in one department from headcount, labor cost, and dominant unstructured-input type. No integration required — synthetic/self-reported inputs only.
melt_estimate_annual_leakQuantifies an already-identified leak pattern in dollars/yr — totalVolume x (leakRatePct/100) x valuePerEvent, generalizing Melt's real "Anatomy of a Scan" methodology (a 29% Gong bypass rate, a 62% Clari override rate, etc., combined into a real $77,235/yr finding).
melt_request_scanLead-capture handoff — the move from a directional estimate to a real, log-verified scan (Frictionless POC Playbook Stage 1 → 2). Routes to HubSpot if HUBSPOT_PORTAL_ID/HUBSPOT_FORM_ID are set, otherwise appends to a local leads.jsonl.

Worked example

From Melt's Anatomy of a Real AI Value Leak case study — a pre-IPO fintech with $1.5B in annual originations, already running Salesforce, Gong, and Clari:

SignalFinding
Gong coaching29% open rate — reps bypassing AI-generated call summaries and duplicating the work manually
Clari forecasting62% override rate — manual date entries corrupting the model across 8 of 13 forecast cycles
Salesforce → CS handoff4.2-day lag delaying onboarding after close
Salesforce lead routing32% manual — automation failures requiring daily manual reassignment

None of this showed up as a problem in the usual adoption dashboards — every tool was "active," which is a different measurement from whether it was actually creating value. Pulling 14 business days of historical logs and tracing where these four patterns cost real time and money added up to a $77,235/year leak.

melt_estimate_annual_leak generalizes this same shape of analysis — totalVolume × (leakRatePct/100) × valuePerEvent — for any leak pattern with a known or hypothesized volume and rate. melt_analyze_value_vectors is the earlier-stage tool for when you don't yet know where to look.

melt_estimate_annual_leak replaced four formula-named calculators (melt_calculate_feature_waste, _dso_cash_flow_impact, _contract_cycle_revenue_unlock, _win_rate_pipeline_impact) that implemented financial formulas from a retired product framing (Thermal Scan / Feature Waste Dollar Amount™ / Delta Engine) — none of which appear in any current Melt material. See CLAUDE.md's "What's Explicitly Retired" section.

Install & run

cd mcp-server

npm install npm run build npm start # runs dist/index.js on stdio

To poke at it interactively before wiring it into a client:

npm run inspect     # launches the MCP Inspector against the built server

Wiring into Claude Desktop / Claude Code

Published on npm — one-line config, no local clone needed:

{

"mcpServers": { "melt": { "command": "npx", "args": ["-y", "@themelt/mcp-server"] } } }

Or from a local clone:

{

"mcpServers": { "melt": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/mcp-server/dist/index.js"] } } }

One-click install (.mcpb bundle)

For Claude Desktop specifically, themelt-mcp-server.mcpb (Anthropic's MCP Bundle format) installs with a double-click — no terminal, no config file editing. Download the .mcpb from the latest GitHub Release and either double-click it or drag it into Claude Desktop's Settings window.

To rebuild it from source:

npm run build:mcpb   # produces themelt-mcp-server.mcpb

The manifest (mcpb-build/manifest.json) is hand-maintained, not auto-generated from the TypeScript source — if a tool's name, parameters, or description change, update the manifest's tools array to match.

Hosted HTTP transport

dist/index.js (stdio) is what gets configured into a local Claude Desktop/ Cursor install. dist/httpServer.js is an alternate entrypoint implementing the MCP Streamable HTTP transport — what a future "Launch Hosted MCP" web button (LLMO_PLAYBOOK.md, Task 3.2) would point at, so someone can try the tools without installing anything locally.

npm run build

PORT=3000 npm run start:http # POST MCP JSON-RPC to http://localhost:3000/mcp

Stateless by design — no session ID, a fresh server instance per request. Auth is opt-in via MCP_HTTP_API_KEY (unset by default): with it unset, the endpoint stays fully open — the appropriate trust boundary for what this exposes today (read-only calculators plus a lead-capture form, the same boundary as a public website contact form). Set it before putting anything more sensitive behind this transport:

MCP_HTTP_API_KEY=some-long-random-value PORT=3000 npm run start:http

Every /mcp request then needs Authorization: Bearer some-long-random-value — missing or wrong key gets a 401. Compared with crypto.timingSafeEqual, not a plain string ===, so response timing can't be used to guess the key one byte at a time. Not deployed anywhere yet; this is the code, not a live URL — deploying it (Vercel/Fly/Render/etc.) is a separate, later decision.

Tool-call analytics

Every tool call (success or error) appends one line to mcp-server/analytics.jsonl (gitignored) and logs a one-line summary to stderr — tool name, ok/error, and the error code if applicable. Deliberately excludes dollar figures, contact info, and free-text notes; kept separate from leads.jsonl's PII. This is what answers "is anyone actually using this" and "which tool description is confusing models," independent of llmo-eval's citation-only audit.

Environment variables

VariableRequiredPurpose
HUBSPOT_PORTAL_IDNoOverrides the default HubSpot Portal ID for melt_request_scan (e.g. to test against a sandbox form).
HUBSPOT_FORM_IDNoPaired with HUBSPOT_PORTAL_ID.
PORTNoPort for start:http (default 3000).
MCP_HTTP_API_KEYNoIf set, requires Authorization: Bearer on every hosted-HTTP /mcp request. Unset by default — stdio transport is unaffected either way (no HTTP surface to gate).

Real Portal ID / Form ID defaults are already baked into the code (they aren't secrets — the same values are exposed in any public HubSpot embed snippet), so melt_request_scan reaches the real Melt pipeline with zero configuration. If HubSpot submission fails for any reason, requests fall back to mcp-server/leads.jsonl (gitignored) instead of being lost.

Publishing

Published under the @themelt npm org (created 2026-07-20, owner omer_melt) under the MIT license. npm publish is effectively one-way — npm allows unpublishing within 72 hours but strongly discourages it and blocks it entirely once a package has dependents, so treat any published version as permanent.

ถาม PopNx