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

Lowriskquotes Montecarlo

โดย physics-star-catรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.physics-star-cat/lowriskquotes-montecarlo

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Monte Carlo tools: three-point cost estimation and an educational retirement drawdown simulator.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

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://lowriskquotes.com/api/mcp/

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http lowriskquotes-montecarlo https://lowriskquotes.com/api/mcp/

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "lowriskquotes-montecarlo": {
      "url": "https://lowriskquotes.com/api/mcp/"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "lowriskquotes-montecarlo": {
      "type": "http",
      "url": "https://lowriskquotes.com/api/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://lowriskquotes.com/api/mcp/

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub physics-star-cat ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … 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 18600 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 30% ของอีก 18600 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18600 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Lowriskquotes Montecarlo ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) 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, alalanet — check before you pay

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Spec Driven Development

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

โดย formulahendryเริ่มต้น↓ 66/สัปดาห์★ 440อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

Remote Desktop Commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

โดย desktop-commanderกำลังโต★ 211อัปเดต 3 วันที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์✓ desktopcommander.app

alalanet — check before you pay

Check packages, MCP servers and x402 endpoints before agents install or pay. Signed.

โดย alalanetเริ่มต้นอัปเดต วันนี้

รันบนคลาวด์✓ alalanet.com

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

EstiMate

A mobile-first contractor cost estimation app that uses Monte Carlo simulation to provide probabilistic risk analysis for job quotes. Built natively for iOS (SwiftUI) and Android (Jetpack Compose).

Overview

EstiMate helps tradespeople and contractors move beyond single-point estimates to understand the range of likely costs and risks. Instead of guessing a single number, you input your estimates with uncertainty levels, and the app runs thousands of simulations to show you the probability distribution of total costs.

Key Value Propositions:

  • Offline-first, no login required
  • Sophisticated risk analysis on mobile (usually reserved for enterprise desktop software)
  • Helps contractors avoid under-quoting with statistically safe quote recommendations
  • Generates professional PDF quotes for clients

Features

Core Estimation
  • Project Management - Create, save, and manage multiple project estimates
  • Line Items - Add materials, labor, subcontractors, and other costs
  • Risk Levels - 5-tier uncertainty system:
  • Certain (±2%) - Fixed/contracted prices
  • Low (±8%) - Known suppliers with stable pricing
  • Medium (±15%) - Standard market variability
  • High (±25%) - Volatile or uncertain costs
  • Wild Guess (±40%) - Unknown scope items
Duration & Travel Estimation
  • Job Duration - Estimated days with complexity levels (Routine ±10% to Unknown Scope ±60%)
  • Labor Configuration - Hourly rates, hours per day, extra workers
  • Travel Costs - One-way travel time, traffic variability, site visits, mileage tracking
  • Correlation Modeling - Duration uncertainty automatically affects travel costs
Monte Carlo Simulation
  • 1,000+ iterations with convergence detection
  • Skewed distribution toward overages (realistic for construction projects)
  • Percentile outputs: P10, P50, P80, P90, P95
  • Cost breakdown by category (Materials, Duration, Travel)
  • Standard deviation and confidence level calculations
Results & Export
  • Bell Curve Visualization - Color-coded histogram of cost distribution
  • Quote Recommendations - Conservative (P50), Recommended (P80), Safe (P90)
  • PDF Export - Professional client-facing quotes with cost breakdowns
  • Share - Export via platform share sheets
Internationalization
RegionCurrencyDistanceTerminology
USUSD ($)MilesContractor, Labor
UKGBP (£)MilesTradesperson, Labour
CanadaCAD ($)KilometersContractor, Labour
AustraliaAUD ($)KilometersTradie, Labour
New ZealandNZD ($)KilometersTradie, Labour

Tech Stack

iOS
  • Language: Swift
  • UI Framework: SwiftUI
  • Architecture: MVVM
  • Min iOS: 14.0+
  • Storage: UserDefaults (local only)
  • PDF: PDFKit/UIGraphicsPDFRenderer
  • Charts: Apple Charts framework (iOS 16.4+)
Android
  • Language: Kotlin
  • UI Framework: Jetpack Compose
  • Architecture: MVVM with ViewModel + StateFlow
  • Min SDK: 26 (Android 8.0)
  • Target SDK: 34 (Android 14)
  • Storage: SharedPreferences + GSON
  • PDF: iText 7
  • Navigation: Jetpack Navigation Compose

Project Structure

contractors_app/

├── ios/RiskEstimator/ # iOS application │ └── RiskEstimator/ │ ├── RiskEstimatorApp.swift # App entry point │ ├── ContentView.swift # Root navigation │ ├── ViewModels/ │ │ └── EstimatorViewModel.swift │ ├── Models/ │ │ ├── Project.swift │ │ ├── LineItem.swift │ │ ├── Worker.swift │ │ └── SimulationResult.swift │ ├── Services/ │ │ ├── MonteCarloEngine.swift │ │ ├── StorageService.swift │ │ └── PDFService.swift │ ├── Views/ │ │ ├── Screens/ │ │ │ ├── HomeScreen.swift │ │ │ ├── EstimatorScreen.swift │ │ │ └── ResultsScreen.swift │ │ └── Components/ │ │ ├── RiskSlider.swift │ │ ├── ComplexitySlider.swift │ │ ├── TrafficSlider.swift │ │ ├── BellCurveChart.swift │ │ └── ... │ └── Utils/ │ ├── Localization.swift │ └── CurrencyFormatter.swift │ ├── android/RiskEstimator/ # Android application │ └── app/src/main/java/com/riskestimator/app/ │ ├── MainActivity.kt │ ├── ui/ │ │ ├── RiskEstimatorApp.kt │ │ ├── EstimatorViewModel.kt │ │ ├── screens/ │ │ │ ├── HomeScreen.kt │ │ │ ├── EstimatorScreen.kt │ │ │ └── ResultsScreen.kt │ │ ├── components/ │ │ │ ├── RiskSlider.kt │ │ │ ├── BellCurveChart.kt │ │ │ └── ... │ │ └── theme/ │ ├── data/ │ │ ├── model/ │ │ └── repository/ │ └── domain/ │ ├── MonteCarloEngine.kt │ └── PDFService.kt │ ├── icons/ # App icon assets ├── PROGRESS.md # Project roadmap & status └── contractor_app_market_research.md

Architecture

Both platforms follow the MVVM (Model-View-ViewModel) pattern:

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Views │ │ (SwiftUI Views / Jetpack Compose Screens) │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ ViewModel │ │ - Manages UI state │ │ - Coordinates between Views and Services │ │ - Triggers simulations │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘ │ ┌───────────────┼───────────────┐ ▼ ▼ ▼ ┌─────────────────┐ ┌───────────┐ ┌─────────────────┐ │ MonteCarloEngine│ │StorageRepo│ │ PDFService │ │ │ │ │ │ │ │ - Simulation │ │ - CRUD │ │ - Generate PDF │ │ - Statistics │ │ - Persist │ │ - Export │ └─────────────────┘ └───────────┘ └─────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐ │ Models │ │ Project, LineItem, Worker, SimulationResult │ └─────────────────────────────────────────────────────────┘

Data Models

Project
struct Project {

id: UUID name: String clientName: String createdAt: Date profitMargin: Double // Default 15% lineItems: [LineItem] workers: [Worker] // iOS only estimatedDays: Double complexityLevel: ComplexityLevel hourlyLaborRate: Double hoursPerDay: Double travelTimeMinutes: Double trafficVariability: TrafficVariability numberOfSiteVisits: Int // 0 = auto-calculate includeReturnTrip: Bool mileageRate: Double distance: Double }

LineItem
struct LineItem {

id: UUID name: String estimatedCost: Double category: ItemCategory // Material, Labor, Subcontractor, Other riskLevel: RiskLevel // Certain, Low, Medium, High, WildGuess }

SimulationResult
struct SimulationResult {

simulations: [Double] // All iteration results percentile10/50/80/90/95: Double mean: Double standardDeviation: Double min, max: Double // Category breakdowns materialCostP50/P80: Double durationCostP50/P80: Double travelCostP50/P80: Double iterationsRun: Int isConverged: Bool }

Risk/Variance Multipliers

LevelVarianceUse Case
Certain±2%Fixed contracts, locked prices
Low±8%Reliable suppliers, stable costs
Medium±15%Standard market variability
High±25%Volatile materials, uncertain labor
Wild Guess±40%Unknown scope, new vendors
ComplexityVarianceUse Case
Routine±10%Repeat jobs, familiar scope
Moderate±25%Standard projects
Complex±40%Multi-trade, custom work
Unknown Scope±60%Discovery needed, unknowns
TrafficVarianceUse Case
Predictable±10%Rural, fixed schedule
Variable±25%Suburban, normal traffic
High Variability±50%Urban, rush hour

Getting Started

iOS
  1. Open ios/RiskEstimator/RiskEstimator.xcodeproj in Xcode
  2. Select your target device or simulator
  3. Build and run (⌘R)

Requirements:

  • Xcode 14.0+
  • iOS 14.0+ deployment target
  • Swift 5.0+
Android
  1. Open android/RiskEstimator in Android Studio
  2. Sync Gradle files
  3. Select your target device or emulator
  4. Build and run

Requirements:

  • Android Studio Hedgehog or later
  • JDK 17
  • Android SDK 26+ (min) / 34 (target)

Monte Carlo Simulation

The simulation engine uses the Box-Muller transform to generate normally distributed random values with optional skew toward overages (reflecting real-world project behavior).

Algorithm
For each iteration (1,000 - 10,000):
  1. For each line item:
  • Generate random variance based on risk level
  • Apply skewed normal distribution (bias toward overages)
  • Calculate simulated cost
  1. For duration:
  • Generate random variance based on complexity
  • Calculate labor cost = days × hours × rate
  1. For travel:
  • Correlate visits with duration uncertainty
  • Generate traffic variance
  • Calculate travel time + mileage costs
  1. Sum all costs + profit margin

Calculate statistics from all iterations Check for convergence (P80 standard error < 0.5%)

Convergence Detection

The engine runs adaptively:

  • Minimum: 1,000 iterations
  • Maximum: 10,000 iterations
  • Stops early if P80 estimate stabilizes (standard error < 0.5%)

PDF Generation

Quotes are generated for client presentation:

  • Professional formatting with project details
  • Cost breakdown by category
  • Profit margin folded into category costs (hidden from client)
  • No Monte Carlo jargon - just clear pricing
  • Exportable via platform share sheets

Storage

Both platforms use local-only storage:

  • iOS: UserDefaults with Codable serialization
  • Android: SharedPreferences with GSON

No cloud sync, no server required - works fully offline in the field.

Current Status

Version: 1.1 (MVP Feature-Complete)

Completed
  • Full CRUD on projects
  • Monte Carlo engine with convergence detection
  • 5-tier risk system
  • Duration and travel uncertainty
  • Cost breakdown by category
  • PDF export
  • Multi-region/currency support
Roadmap (Phase 3)
  • Unit tests for simulation engine
  • Comprehensive error handling
  • Input validation
  • Crash reporting integration
  • Android release minification

See PROGRESS.md for detailed roadmap.

License

Proprietary - All rights reserved.

Verified Changes

The web app publishes /.well-known/changes.json and /changes.json (verified-changes/0.1). See web/README.md.

ถาม PopNx