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

Agentic Persona

โดย pooriaarabรุ่น 0.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.pooriaarab/agentic-persona

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Keep one consistent AI persona across social content.

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": {
    "agentic-persona": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-persona",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agentic-persona -- npx -y agentic-persona mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agentic-persona": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-persona",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agentic-persona": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agentic-persona",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

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

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pooriaarab 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 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 65% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18354 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agentic Persona 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 (0.1.0) เข้า registry 24 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, Qemu 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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Qemu MCP

โดย 0xmortuex

Boot and drive QEMU VMs from an AI agent: keys, screenshots, serial. No guest agent.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agentic-persona

Quickstart · API and commands · Package

agentic-persona is an open-source persona profile and text-checking toolkit for developers building AI content workflows. It checks literal voice phrases, banned phrases, and disclosure text. Its Node.js library, CLI, and Model Context Protocol (MCP) server also build image, video, and caption prompt strings.

Install

npm install agentic-persona

Requires Node.js 18 or later. Includes TypeScript declarations and two runtime dependencies.

Check your first caption

Save this example as check-persona.mjs after installation. Run node check-persona.mjs. No API keys, environment variables, or .env loading are required.

import { definePersona, consistencyCheck, promptPack } from 'agentic-persona';

const persona = definePersona({ name: 'Ari', handle: '@ari', niche: 'sustainable fashion', voiceRules: ['warm', 'practical'], bannedPhrases: ['guaranteed'], disclosureLine: 'Created with AI assistance.', visualStyle: 'sunlit editorial portrait', voiceStyle: 'calm and conversational' }); console.log(consistencyCheck(persona, 'A warm, practical tip. Created with AI assistance.')); console.log(promptPack(persona, 'repairing denim'));

The check prints score: 100, empty flags, and missingDisclosure: false. The prompt pack contains imagePrompt, videoPrompt, and captionPrompt. It generates text, not media assets.

How it works

Profile -> validate and freeze -> persona

| +-------------+--------------+ | | caption substring checks topic prompt templates | | score and flags image/video/caption strings

Why it exists

A profile can keep identity fields and disclosure instructions in one place across content workflows. textlint supports general prose rules. Promptfoo tests prompts and AI systems. This package provides a smaller local profile checker and fixed prompt templates without model calls.

Compare

Checked 2026-10-14 against textlint's source and Promptfoo's source. These are alternatives for content checks or prompt evaluation, with different scopes.

Scopeagentic-personatextlintPromptfoo
Main taskPersona profiles and substring checksNatural language lintingPrompt and AI-system evaluation
ConfigurationProfile object or JSONInstalled rules and config fileDeclarative evaluation configs
ExecutionLocal JavaScript functionsLocal CLI and APIsCLI and continuous integration

Coverage

Surface or adapterStatusBehavior
Persona profile✓Validates fields and freezes profile values
Caption checks✓Case-insensitive substring checks
Prompt templates✓Returns image, video, and caption strings
Persona notes✓Process-local note storage
Local router✓SDK creates a receipt without external delivery
HTTP router✓SDK posts {text} to a supplied endpoint
Model providers and social publishers—No brand-specific integration exists

The source exports six persona functions and two routing adapters. Tests cover local behavior and mocked HTTP routing. No external integration is credential-verified by this rewrite. Prompt templates do not call an image, video, or language model.

Common use cases

  1. Content developers use Node.js to flag missing disclosure text before review.
  2. Brand teams use a JSON profile and the CLI to detect prohibited phrases in captions.
  3. Agent developers use an MCP client to build prompt strings from a shared profile.
  4. Backend teams use TypeScript to store persona identity fields alongside their own content pipeline.

Features

  • Profile validation: checks required strings and arrays, then freezes the profile.
  • Consistency checks: reports matched phrases, banned phrases, missing disclosure, and a score.
  • Prompt packs: includes identity and style instructions in three prompt templates.
  • Notes: adds timestamped notes and lists them oldest first within a process.
  • Core utilities: includes text statistics, logging, routing guards, and dispatch cost counters.

Runtime surfaces

The SDK exports definePersona, validatePersona, consistencyCheck, promptPack, addNote, and listNotes. It also exports the shared text, guard, logging, routing, and cost utilities.

For CLI use, save the quickstart profile object as valid JSON in persona.json.

npx agentic-persona create --profile persona.json

npx agentic-persona show --profile persona.json npx agentic-persona check --profile persona.json --text 'A warm tip. Created with AI assistance.' npx agentic-persona prompts --profile persona.json --topic 'repairing denim' npx agentic-persona add-note --note 'Prefer natural light' npx agentic-persona list-notes npx agentic-persona costs npx agentic-persona mcp

These are the eight CLI commands. Help uses --help / -h; version uses --version / -V. create and show validate and print a supplied profile; they do not save it. Separate note commands start separate processes and do not share notes.

The dedicated agentic-persona-mcp executable also starts the stdio server. Its six tools are define_persona, validate_persona, consistency_check, prompt_pack, add_persona_note, and list_persona_notes. Notes share process memory; profile tools take explicit profile inputs rather than a saved active persona.

The built Worker entry provides GET /health and POST /summarize with a JSON text string. It computes text statistics and has no persona routes. Deploy it yourself; it is not a managed service or package-root export.

Delivery and behavior limits

Voice rules are literal phrases. A rule such as warm checks for that substring; it does not evaluate tone semantically. The score starts with the matched-rule percentage, subtracts 25 per banned phrase, and subtracts 20 for missing disclosure. An empty voice-rule list starts at 100. The score is not a calibrated quality or compliance measure. Prompts request identity consistency; the package does not enforce generated faces, voices, or media style. Notes are process-local, shared across personas, and absent from generated prompts. They disappear after a restart. The package does not publish social posts, train models, or provide durable persona memory. HTTP routing defaults to a ten-second timeout and has no retries or authentication configuration. SDK dispatch is live unless dryRun: true is supplied. Preview each dispatch and stop if a guard denies it. Cost reports count dispatches and characters, not money. Persona functions do not record dispatch costs.

Integration guides

  • Node.js persona checking example
  • JSON profile CLI and MCP reference
  • Scoring and memory limits

Status

Version 0.1.0 is early; interfaces can change. Public case studies are not yet published in this repository. Use GitHub issues for support.

FAQ

Does agentic-persona generate images or videos?

agentic-persona returns prompt strings. You provide a generation service and review its output.

Which integrations are verified?

agentic-persona has local and mocked routing tests. No external model or publishing integration is credential-verified by this rewrite.

Does agentic-persona provide a managed persona service?

agentic-persona runs in your own process. You supply persistence, hosting, and model services.

How is agentic-persona different from textlint?

agentic-persona checks profile phrases and builds persona prompt packs. textlint uses installed rules to lint natural language files.

How is agentic-persona different from Promptfoo?

agentic-persona uses deterministic local profile checks without model evaluation. Promptfoo evaluates prompts and AI systems using configured tests.

Does the score measure brand voice quality?

agentic-persona scores literal phrase matches and penalties. It does not measure semantic tone or certify quality.

Do persona notes survive restarts?

agentic-persona stores notes in process memory. Your application needs its own durable storage.

Does agentic-persona add disclosure to generated captions?

agentic-persona includes a disclosure instruction in the caption prompt. Its checker detects the configured substring; downstream output still needs review.

License

MIT.

ถาม PopNx