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

MCP Approval Queue

โดย opafexรุ่น 0.2.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Opafex/mcp-approval-queue

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Human approval gate for AI agents: risk-scored requests that only a person can approve

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": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add approval-queue --env APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @opafex/mcp-approval-queue

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "approval-queue": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "approval-queue": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@opafex/mcp-approval-queue"
      ],
      "env": {
        "APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
        "APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR env
    Directory holding state.json; the server and the CLI must share it (default ~/.opafex/approval-queue)
  • APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS env
    Hours before an undecided request expires (default 24)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub opafex 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 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 74% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

MCP Approval Queue ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 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 (0.2.0) เข้า registry 12 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops

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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@opafex/mcp-approval-queue

A human-in-the-loop approval gate for AI agents, as an MCP server.

The agent calls request_approval before doing something risky. The action is risk-scored, and unless a rule you set covers it, you decide — in a form your MCP client shows you (MCP elicitation), or from a terminal. The agent gets a proceed: true|false it can act on.

The agent can ask; only a human can approve. There is no approve, reject or add-rule tool for the model to call. An approval gate the gated agent can open is not a gate.

Requires Node.js 20+.

Quick start

Add to your client's MCP config (for Claude Code, .mcp.json in your project root):

{

"mcpServers": { "approval-queue": { "command": "npx", "args": ["-y", "@opafex/mcp-approval-queue"] } } }

Then tell the agent when to use it, for example in your project instructions:

Before deleting data, sending email, spending money or deploying, call request_approval and only continue if proceed is true.

How a request is decided

  1. Risk is scored from the action name — bulk_delete_users is a delete wherever the word sits — plus params.estimatedCost. The agent may pass a category, but it can only raise the score, never lower it.
  2. A rule may auto-approve it — only low or medium risk, only rules a human created. High and critical risk always go to a person.
  3. Otherwise a person decides:
  • In the client — if the client supports elicitation, the server asks you directly with the action, risk, parameters and the agent's reason, and waits for your answer. The answer goes to the server, not to the model. Approve, reject, or tick *Always approve* (low/medium risk only) to create a rule. Dismissing the form leaves the request pending.
  • In a terminal — otherwise the request waits, and the agent is told to poll check_status:

bash npx @opafex/mcp-approval-queue pending npx @opafex/mcp-approval-queue approve appr_3f9c1a2b4d5e --reason "checked the recipient list" npx @opafex/mcp-approval-queue reject appr_3f9c1a2b4d5e

  1. Unanswered requests expire after 24 hours (APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS) and can no longer be approved.

After five human approvals of the same action with no rejection, the next form suggests *always approve*. Auto-approvals do not count towards that — the system agreeing with itself is not evidence.

Tools (what the agent sees)

ToolDescription
request_approvalSubmit an action (action, optional params, context, category, wait). Returns status, proceed, risk, and what to do next.
check_statusRe-read a request by id.
list_pendingRequests still waiting for a human, newest first.
list_rulesThe auto-approval rules a human has set (read-only).

status is one of pending, approved, rejected, auto_approved, expired. Proceed only when proceed is true.

Resources

URIContents
approval://statsCounts by status and the average time a human took to decide
approval://rulesCurrent auto-approval rules
approval://historyLast 50 decisions

CLI

mcp-approval-queue                       start the MCP server (stdio)

mcp-approval-queue pending list requests waiting for a decision mcp-approval-queue show one request in full mcp-approval-queue approve [--always] [--reason ] mcp-approval-queue reject [--reason ] mcp-approval-queue rules list rules mcp-approval-queue rules add --max-risk [--description ] mcp-approval-queue rules remove mcp-approval-queue history [limit]

Patterns are globs: * matches anything, ? one character, case-insensitive. A rule can never cover high or critical risk.

Configuration

VariableDefaultDescription
APPROVAL_QUEUE_STATE_DIR~/.opafex/approval-queueWhere state.json (requests, rules, history) lives. The server and the CLI must point at the same directory.
APPROVAL_QUEUE_TTL_HOURS24Hours before an undecided request expires

State is one JSON file, written atomically under a lock file, so the server and the CLI can run at the same time.

What it does not protect against

Be clear about this before relying on it:

  • An agent with a shell or file access can reach the terminal channel. The CLI and state.json are a human channel only if the agent cannot run the command or write the file. Coding agents such as Claude Code usually can. In that setup rely on the elicitation channel, and deny the agent the CLI and the state directory in your client's permission settings — for Claude Code, deny Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue approve:*), Bash(npx @opafex/mcp-approval-queue rules:*), and edits under ~/.opafex/.
  • It only gates what the agent asks about. The agent has to call request_approval, and has to honour proceed: false. This is a protocol for a cooperative agent and a record of what was allowed, not a sandbox. Pair it with your client's own tool permissions for anything that must be enforced.
  • Elicitation is shown by the client. The guarantee that the answer came from a person is only as good as the client's rendering of the form.

Library use

import { ApprovalQueueService, StateStore, assessRisk } from '@opafex/mcp-approval-queue';

const queue = new ApprovalQueueService(new StateStore('/var/lib/my-app/approvals')); const { request } = await queue.requestApproval({ action: 'refund_order', params: { estimatedCost: 40 } });

Development

npm install

npm run build npm test

License

MIT — see LICENSE.

ถาม PopNx