ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน
โหมดมือใหม่ เปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch
☰ เมนูตั้งค่า
โหมดมือใหม่ เปิด
สีหน้าจอตามเครื่องสว่างมืด
ภาษาไทยEnglish中文日本語한국어EspañolDeutsch

Orchyn

โดย orchynXรุ่น 1.26.17i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrycom.orchyn/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Social intelligence for 8 networks: read posts, creators and trends, then create from them.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.orchyn.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http orchyn https://mcp.orchyn.com/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add orchyn -- npx -y @orchyn/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "orchyn": {
      "url": "https://mcp.orchyn.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "orchyn": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.orchyn.com/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.orchyn.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน orchyn.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32509 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 32% ของอีก 32509 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32509 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Orchyn ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.26.17) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu MCP

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

Fomu MCP

โดย gabrielmahia

Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

@nooticr/mcp

MCP (Model Context Protocol) server for nooticr.

Gives an AI assistant three things: it can read real social posts across ten networks (TikTok, Instagram, YouTube, X, Reddit, LinkedIn, Douyin, Xiaohongshu, Weibo, Bilibili), understand them — transcript, video frames, comments, the numbers — and make something from what it learned: hooks, variants to film, a scored draft, a repurposed thread.

The understanding is your model's, not ours. Every tool here fetches material and hands it over with an account of what to do with it; none of them ask a model of ours for an opinion first. You pay for the fetch and nothing else.

It also monitors a name: search_mentions sweeps nine of those networks for every comment that says your brand, inside a date window you choose, and search_spoken_mentions reads the words actually said out loud in TikTok, YouTube and Douyin videos for the mentions that were never typed anywhere.

Runs over stdio locally or as a hosted connector at https://mcp.nooticr.com/mcp. Billed against your nooticr credits; new accounts get 20 free.

Install (one link)

Claude Code — register the marketplace, then install the plugin:

/plugin marketplace add Nooticr/nooticr-mcp

/plugin install nooticr@nooticr

Claude Code / CLI without the plugin:

claude mcp add nooticr --user -- npx -y @nooticr/mcp

npx @nooticr/mcp login # one-time sign-in (Google)

Cursor / any stdio MCP client (claude_desktop_config.json, .mcp.json, …):

{

"mcpServers": { "nooticr": { "command": "npx", "args": ["-y", "@nooticr/mcp"], "env": { "NOOTICR_BASE_URL": "https://api.nooticr.com" } } } }

Tools

170 tools, grouped by what you are trying to do. Prices are in nooticr credits and match what the server actually charges.

The job tools under Answer a question you actually have are not endpoint wrappers. Each names a job, fans out over the calls that job needs, groups the evidence by whatever you are deciding about, gives every item an id a follow-up tool can act on, and hands the reading to your model rather than to ours. They fan out, so they cost the sum of what they fetched and every one of them caps that fan-out with an argument.

Read a post
ToolCreditsWhat it is for
get_social_post1The post's facts and media — contentType, title, caption, author, stats, direct media URLs, plus an inline thumbnail. Use when you want the post itself and nothing interpreted.
get_post_transcript1The words actually spoken. Where the platform publishes a caption track (TikTok, Douyin, YouTube) it is read as-is — exact rather than inferred, without processing the video; everywhere else, and where a caption track is missing, the post's own audio is transcribed on the same call (posts up to 30 minutes), which needs speech-to-text configured on the server. No transcript, no charge. format: "srt" or "vtt" also returns a ready caption file built from the track's own timing, at no extra cost. Use before any analysis when the wording matters.
get_post_frames2Frames sampled evenly across a post's video, returned as images you can actually look at — not a description of them. ffmpeg opens the stream directly rather than downloading it, so HLS works and an expired link is re-resolved on the spot. Verified live at 3/3 on TikTok, YouTube, Instagram, Douyin and X; Reddit works on video posts. A carousel or slideshow returns its own images unchanged. Each frame costs roughly 1,200 tokens of your context.
get_post_comments2Top comments plus the themes the platform clusters them into, with which ones the creator pinned or liked. Use when you want to read what people wrote.
Understand a post
ToolCreditsWhat it is for
analyze_post_text2The post's transcript, caption and stats — everything but the pictures. Two fetches: the post itself (1, as get_social_post) and get_post_transcript (1). Use when the words and numbers answer the question.
analyze_post3Frames sampled across the video, as images your model can actually look at, plus the transcript. Two fetches: get_post_frames (2) and get_post_transcript (1). Use when the visuals are the point — framing, editing, on-screen text.
understand_social_post3The same two fetches, asked for a description of what physically happens on screen rather than why it works. Use when you need the events, not the strategy.
summarize_post_comments2The comment section, every comment with a stable id, and the taxonomy to label them with — sentiment, and whether each is praise, a complaint, a bug report, a question, a request, a comparison or spam. The same get_post_comments call, at the same price as reading them directly. Pass verbatim: true to have every item rendered whole for quoting rather than clipped to fit; same price.
show_comment_reviewfreeDraws the classifications your model produced — every comment with its sentiment and category, filterable and selectable. Makes no requests; it only renders what you pass it.
show_post_analysisfreeDraws the analysis your model wrote from analyze_post/analyze_post_text/understand_social_post — hook strength, script structure, quotable lines, suggested hashtags and more, whichever fields you produced. Makes no requests; it only renders what you pass it.
compare_social_posts1The first of two to five posts, fetched with its stats, and the comparison left to you. Fetch the rest with get_social_post at 1 credit each. Use when performance differs and you need to know why.
show_compared_postsfreeDraws the comparison your model wrote from compare_social_posts — each post scored, the winner marked, what differed and the next test worth running. Makes no requests; it only renders what you pass it.
Research a niche or a creator
ToolCreditsWhat it is for
discover_social_posts2Recent posts for a niche across nine networks, with inline thumbnails and limit/offset pagination. Use to find posts to look at.
get_user_posts2One creator's recent posts with stats. Use to scan an account.
search_creators2People by what they make — designers, developers, photographers, anyone with an audience — found by craft, niche or keyword. Use when you know the kind of person but not their names. Searches TikTok, Instagram and Xiaohongshu; not YouTube, Douyin, X, Reddit or LinkedIn, which cannot be creator-searched upstream.
get_similar_creators2Lookalikes for a creator that already works.
suggest_creator_identity2 per network searched, plus 2 to find the handle (6 by default)The same person on the other networks, from one handle you already know — with the evidence for each: a link published in both bios, one bio naming the other account, an identical handle, a matching display name. Suggests, never merges: nothing is stored, a human confirms, and two accounts' follower counts are never added together. TikTok, Instagram and Xiaohongshu.
discover_sounds2Trending audio with playable previews. Sound is a major ranking signal on TikTok.
discover_hashtags2What to tag with. TikTok comes from the Creative Center trend board — volumes plus rising/cooling/steady. The other eight searchable networks have no trend board upstream, so tags are counted across a live sweep of a niche you name: real and current, but a single sample, so no rising/cooling signal. source says which you got. LinkedIn cannot be swept.
find_hook_pattern2A creator's recent posts, so their opening lines can be read as a set and turned into fill-in-the-blank templates. One get_user_posts call.
search_mentions2 per network (5 for Xiaohongshu)Brand monitoring. Every *comment* that names a term, across nine networks at once, grouped under the post it was left on. A brand is named far more often in the replies than in a caption, so the comment is the unit — not the post. Takes a since date to read a past window, and pages with offset/pageSize so a nine-network sweep does not arrive all at once. Does not read speech inside a video — search_spoken_mentions does, on TikTok, YouTube and Douyin.
watch_creatorfreeAdd a creator to your watchlist. Stores the handle only — nothing is fetched.
unwatch_creatorfreeDrop a creator from the watchlist.
list_watchlistfreeWho you are watching: handle, platform, note, and when you last caught up on each — and which saved creator identity each account belongs to, grouped as one person in byIdentity.
save_creator_identityfreeOnce the user has confirmed that accounts on different networks are one person (for instance from suggest_creator_identity's evidence), save them as one creator identity: name, accounts (each {platform, handle, evidence?}), note. Stores exactly what it is given; an account already in another identity is refused with that identity named, never moved.
list_creator_identitiesfreeEvery creator identity your workspace has saved, with its accounts and the evidence recorded for each. Where an identityId comes from.
update_creator_identityfreeRename a saved identity, change or clear its note, or add and remove accounts. An identity keeps at least one account.
delete_creator_identityfreeDelete a saved identity. Only the grouping goes: the accounts and their watchlist entries stay.
watch_creator_identityfreeWatch a person rather than one account: every account of a saved identity goes on your watchlist as its own entry with its own baselines, grouped under the identity. Nothing is fetched.
unwatch_creator_identityfreeTake every account of a saved identity off your watchlist. Accounts watched on their own stay.
catch_up_watchlist2 per creatorWhat everyone you watch has posted since your last catch-up. Compares against the snapshot taken last time and moves it forward, so it answers "what is new" rather than "what exists".
create_brand_watchfree to callSchedule a recurring sweep and get emailed only what is new. kind: "mentions" (default) is a recurring search_mentions sweep for term/platforms; kind: "competitor" is a recurring get_user_posts check on one creator (handle/platform), mailing only what beats their own recent median; kind: "report" runs job: {tool, args} — niche_report (mailed as written every run) or discover_social_posts (only unseen posts) — on the schedule; kind: "portfolio" sweeps up to 25 terms (your brand, products, competitors) across the same networks under one budget and mails one digest with each term's share of voice. Two calls by design: the first returns the quote (cost per run, cadence, cost per day) and a confirmationToken; nothing is created or charged until you call it again with confirm: true and that token. Each run then bills what the server charges for that work — 2 credits per network (5 for Xiaohongshu) for mentions, a flat 2 credits for competitor, for a report 3 for niche_report (a run writes the report it mails, where the niche_report tool here hands the posts to your model for 2) or 2 for discover_social_posts (plus 1 per post opened for comments), and a mentions sweep per term for a portfolio — whose budget is split evenly and trims networks, never terms, and which refunds any term whose sweep fails. appIds ties a watch to products of your workspace (send it on both calls); without it the watch is workspace-wide.

| list_brand_watches | free | Every brand-monitoring watch in your workspace (your teammates' included): term, networks, cadence, cost per run, credits sp

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx