Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Find omnigami skills: public catalogue search, install instructions and free-first recommendations.
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": {
"omnigami-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add omnigami-ai -- npx -y @omnigami-ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"omnigami-ai": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"omnigami-ai": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@omnigami-ai/mcp"
]
}
}
}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 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub omnigami-ai 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 (0.1.0) เข้า registry วันนี้
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
Find an omnigami skill from your agent: search the public catalogue, get its install prompt, or describe the job for a free-first recommendation. Runs locally over stdio. It never buys, installs or generates a deliverable.
Release candidate 0.1.0, not yet on npm. The install lines below work once @omnigami-ai/mcp is published. MIT licensed (LICENSE).
Requires Node 20+ and npm. The package starts with:
npx -y @omnigami-ai/mcp
Claude Desktop: merge this into claude_desktop_config.json through Settings → Developer → Edit Config, then restart Desktop:
{
"mcpServers": { "omnigami": { "command": "npx", "args": ["-y", "@omnigami-ai/mcp"] } } }
Claude Code: add it to the current project's .mcp.json:
claude mcp add --scope project --transport stdio omnigami -- npx -y @omnigami-ai/mcp
claude mcp list
Cursor: merge the same mcpServers JSON into .cursor/mcp.json in the project, then enable the server in Cursor's MCP settings. For a global setup use ~/.cursor/mcp.json.
If a GUI cannot find npx, use its absolute path. On Windows use "command": "cmd" and "args": ["/c", "npx", "-y", "@omnigami-ai/mcp"]. Add --offline after the package name to disable catalogue requests.
The prototype was exercised in Claude Code and Inspector CLI. Desktop and Cursor configuration follows their official documentation; their GUIs have not been exercised. A skill's own agent support is separate: catalogue results distinguish Claude Code's tested status from other listed agents. Desktop guide, Claude Code configuration, Cursor configuration.
| Tool | Inputs | Result |
|---|---|---|
search_skills | query, optional kind (film, shot, images, deck) and boolean free | Up to eight matching skills, outputs, USD prices and pages |
get_skill | slug | Inputs, requirements, install prompt, install command and agent platforms |
recommend | job, optional product_url | One pick with reasons and a conditional alternative, a free tool, no match, or a clarification |
For example, ask your agent: “Find a free launch-video skill for my working web app, wide for our website.” Describe the destination, shapes, input access, budget, theme and owned skills. A general launch defaults to free Product film. Paid picks explain the price and purchase/GitHub access requirements. No bundles are promoted. Two deliverables ask which comes first and name both choices.
Version one uses deterministic English routing. The host should inspect the user's authorized product material and pass a self-contained brief. The server does not inspect product URLs, verify screens or infer business facts. Complex implications and negations still need host judgment. A supplied recording has no verified match while the published catalogue lists no recording input.
The server reads fixed public paths on https://omnigami.ai: /llms.txt, each /skills/ /install.md, and the corresponding skill page. It uses the live list for prices and availability and refreshes details on demand. The cache lasts 15 minutes in memory. Requests have a four-second timeout and 1.5 MB limit, reject redirects and send no cookies. Failures fall back to the dated bundled snapshot with an explicit warning; detail failures are labelled separately.
Free-page prompts come from the site's Copy install prompt. Paid pages omit that button, so their public install.md Ask line is wrapped in the site's same prompt format; prompt_source identifies this fallback.
The bundle contains 36 public skills, checked on 2026-11-07. No keys, accounts, analytics or runtime disk cache. Jobs and product URLs are never sent to the site. product_url only fills the returned request. The runtime reads its own installed modules/data, never the user's product repo or credentials. Your host client controls its own model usage and conversation storage.
From this source folder:
npm ci
npm run build npm test npm run check:snapshot npm run check:registry node dist/src/server.mjs --offline
The server waits for MCP messages on stdin. For an unpublished client setup, replace the npx entry with absolute Node and dist/src/server.mjs paths.
check:snapshot compares every bundled skill's price, availability, install command, prompt, inputs and outputs against live public pages. Inside the site workspace it also compiles the real site/src/data/skills.ts, finder helpers and availability helper. Use -- --site /path/to/site explicitly or -- --live for the independent public repository. Network/parse failure fails the check. npm run snapshot refreshes public data; review the diff and rebuild afterward.
CI tests Node 20, 22 and 24 and checks live snapshot freshness. For the clean tarball install plus Inspector CLI smoke test, use Node 24.22.1+:
npm run test:pack
The script uses a temporary clean export, packs and installs its tarball, lists the three tools and calls each once, then removes its temporary files. Inspector 2.14.0 is fetched as a development tool and is absent from the package. The runtime pins @modelcontextprotocol/sdk 1.32.2; the build copies modules and public data into dist without fetching anything.
Releases are published from version tags by the release.yml workflow, with npm provenance and no stored token. The MCP Registry entry is publishing/server.json.
Report bugs at GitHub Issues. For questions or a private report, email hello@omnigami.ai. Include your Node/client versions, the tool and a minimal example; omit private product data.
omnigami is a product of Auberon LLC and is not affiliated with Anthropic.