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

Aigentify

โดย pooriaarabรุ่น 0.1.2i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.pooriaarab/aigentify

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Audit and generate agent-native product surfaces

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add aigentify -- npx -y aigentify mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "aigentify": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "aigentify",
        "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 6 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 32368 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 24% ของอีก 32368 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32368 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Aigentify 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 (0.1.2) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Usaspending

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

Usaspending

โดย pipeworx-io

USAspending MCP — Federal spending data from USAspending.gov API

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

aigentify

Package and API types · Quickstart · Configuration

aigentify is an open-source agent-readiness auditing tool for developers who maintain product directories and public websites. It returns a score, individual checks, and actionable gaps. Its TypeScript library, command-line interface (CLI), and Model Context Protocol (MCP) server also generate public artifact text.

Install

npm install aigentify

Requires Node.js 20 or later. The package has five direct runtime dependencies and includes TypeScript declarations. Price: USD 0.

Run your first audit

Run this command from an existing product directory:

npx aigentify audit .

No environment variables, credentials, or .env loader are required for a directory audit. The report starts with .: /100, lists check statuses, and ends with Gaps:. A low score is a completed audit, not a command failure.

Generate a public guide with your product facts:

npx aigentify gen agents-md --name Example --description 'A product API.' --repository https://example.com --price 0 --price-currency USD --out agents.md

Success creates agents.md. Review its placeholders and product-specific instructions before publishing it.

import { auditTarget, generate } from 'aigentify';

const report = await auditTarget('.'); console.log(report.score, report.gaps); console.log(generate('offer', { name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, }));

Save this as audit.mjs and run node audit.mjs to print the score and structured offer.

How it works

Directory files or URL responses

| Snapshot and checks | Score + ordered gaps | Fix product facts -> generate text -> publish -> audit again

URL audits fetch discovery endpoints and query external registries. Directory audits inspect files without running the application.

Why it exists

Developers need to check agent discovery files alongside ordinary website checks. Lighthouse audits web quality; axe-core checks accessibility. aigentify focuses on agent-facing manifests, public instructions, offers, and discovery evidence.

Compare

Scope checked on 2026-10-14. These tools address adjacent auditing needs.

ScopeaigentifyLighthouseaxe-core
Primary targetAgent readinessWeb page qualityAccessibility
Input hereDirectory or URLWeb pageHTML-based interface
Generated output hereAgent artifact textAudit reportAccessibility results

Coverage

The implementation defines 27 audit checks, six generators, and three external registry probes. These are source-checked capabilities, not evidence that every target passes them. No credential-based platform verification was performed for this rewrite.

Surface or integrationStatusScope
AGENTS.md, MCP discovery, server.jsonImplementedPresence, fields, and public-safety heuristics
Schema.org offersImplementedJSON-LD detection and urgency-language checks
llms.txt and sitemap.xmlImplementedAvailability
OpenAPI, agent manifests, /agentsImplementedURL discovery checks
Personal Agent Protocol (Poppy)ImplementedDraft 0.1 validation; discovery-only generator
HTTP discovery and crawler responsesImplementedMarkdown, links, status, body, schema, rate-limit headers
Authentication guide, API catalog, Agent2Agent cardImplementedDocument shape or availability
AI plugin manifestImplementedName, API, and authentication fields
WikidataImplementedOfficial-website lookup
npmImplementedPackage search and name/homepage matching
Official MCP RegistryImplementedServer search and name/host matching
Next.jsTemplateagents-route --framework next prints route instructions

External checks return warnings when evidence is missing or inconclusive. URL-only checks return na for local directories.

Common use cases

  1. Package maintainers audit a Node.js directory before publishing agent-facing files to npm.
  2. Next.js developers generate /agents.md route instructions, then audit the deployed URL.
  3. MCP server authors generate server-json and review its package or remote configuration.
  4. API teams inspect OpenAPI discovery, authentication guides, and Agent2Agent cards on a public URL.
  5. Product developers check Wikidata, npm, and Official MCP Registry discovery evidence.

Features

  • Directory and URL audits return scores, checks, and ordered gaps.
  • Artifact generation returns text without deploying a service.
  • JSON output supports scripts through audit --json.
  • Configuration shares product facts across generated artifacts.

Runtime surfaces

The library exports auditTarget, formatAuditReport, scoreAuditChecks, defineConfig, defaultConfig, and generator functions. Run the library on Node.js; auditing uses filesystem APIs.

CLI commandBehavior
audit [target]Defaults to .; --json emits the report
initCreates AGENTS.md, server.json, and auth.md; --force permits overwrites
gen Prints text; --out writes a file
mcpStarts the stdio server

The six artifact names are agents-md, server-json, offer, agents-route, auth-md, and poppy. agents-route accepts --framework static or --framework next.

Start the standalone server with npx aigentify-mcp. Its two tools are audit with { target } and gen with { artifact, params }.

Configuration

Create aigentify.config.ts, aigentify.config.js, or aigentify.config.mjs for CLI generation:

import { defineConfig } from 'aigentify';

export default defineConfig({ name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', npmPackage: 'example-product', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, });

Export a default configuration or a named aigentifyConfig. Library and MCP generation accept parameters directly.

Delivery/behavior limits

Scores use weighted heuristics. A perfect score does not guarantee agent compatibility, search ranking, or discovery. The crawler check uses one agent User-Agent; it does not test every crawler. Requests have eight-second timeouts; registry failures can leave discovery evidence inconclusive. Audits fetch text without executing browser JavaScript. Generated files contain defaults and templates that require review. The authentication template describes API-key behavior; it does not implement authentication. The Poppy generator emits discovery-only data, not authenticated agent or API connections. init preserves existing files unless --force is set. It does not deploy them.

Integration guides

  • Next.js route template: generate instructions, then publish the route yourself.
  • MCP stdio setup: connect a client to aigentify-mcp.
  • Shared product configuration: set names, URLs, and offer facts.

Status

Version 0.5.0 is a 0.x release. Interfaces and checks can change. Use the GitHub issue channel listed on the npm package for support. Public case studies are not yet published in this README.

FAQ

What does aigentify audit?

aigentify audits a local directory or public URL for agent-readiness signals. Its report contains a score, checks, and actionable gaps.

Which integrations are verified?

aigentify implements Wikidata, npm, and Official MCP Registry probes in source. This rewrite checked the implementation, without a live credential-based verification campaign.

Does aigentify provide a managed service?

aigentify runs in your Node.js process or stdio MCP server. You publish and host the generated artifacts yourself.

How is aigentify different from Lighthouse?

aigentify checks agent-facing discovery and generates artifact text. Lighthouse audits web page quality.

How is aigentify different from axe-core?

aigentify checks agent readiness and public discovery files. axe-core evaluates accessibility in HTML-based interfaces.

Does aigentify need API keys?

aigentify uses no API keys for directory audits or its public registry probes. Generated authentication guides are templates for your product.

Does a score of 100 guarantee compatibility?

aigentify scores implemented heuristics, not end-to-end compatibility with every agent. Test your published interfaces with the clients you support.

Can aigentify fix my website automatically?

aigentify generates text and starter files. You review product facts, implement missing behavior, and deploy the changes.

License

MIT.

ถาม PopNx