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

Ncp

โดย portel-devรุ่น 3.0.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.portel-dev/ncp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

1 MCP to rule them all. Orchestrate, discover, and run any tool instantly.

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": {
    "ncp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@portel/ncp"
      ],
      "env": {
        "NCP_DEBUG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NO_COLOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add ncp --env NCP_DEBUG='ใส่ค่าของคุณ' --env NCP_MODE='ใส่ค่าของคุณ' --env NO_COLOR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @portel/ncp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "ncp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@portel/ncp"
      ],
      "env": {
        "NCP_DEBUG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NO_COLOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "ncp": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@portel/ncp"
      ],
      "env": {
        "NCP_DEBUG": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NCP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NO_COLOR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • NCP_DEBUG env
    Enable debug logging for troubleshooting
  • NCP_MODE env
    Operating mode: 'mcp' for AI assistant integration or 'cli' for command-line
  • NO_COLOR env
    Disable colored output in logs and CLI

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 portel-dev 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 32435 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 67% ของอีก 32435 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32435 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Ncp 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 (3.0.0) เข้า registry 18 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, Apify MCP Server

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

Apify MCP Server

โดย apify

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

NCP - Natural Context Provider

1 MCP to rule them all

Your MCPs, supercharged. Discover tools, execute with code mode, run on schedule, find skills, and load Photons through common MCP clients. On-demand discovery keeps the initial tool surface focused.

Related Portel project: Photon turns TypeScript methods into reliable agent-facing capabilities: MCP tools, embedded app UIs, CLI commands, web routes, schedules, webhooks, retries, and Beam interfaces. NCP helps agents discover and operate tools; Photon helps developers build the tools and apps agents can trust.

💍 What is NCP?

Instead of your AI juggling 50+ tools scattered across different MCPs, NCP gives it a single, unified interface with code mode execution, scheduling, skills discovery, and custom Photons.

Most hosts see NCP's small gateway surface (find, run, and, when enabled, code). Hosts that support MCP Apps can also receive selected app callback tools so embedded interfaces keep working. NCP adds app tools selectively; it omits conflicting app groups rather than renaming callbacks that an app may call by name.

  • `find` - Search for any tool, skill, or Photon: "I need to read a file" → finds the right tool automatically
  • `code` - Execute TypeScript directly: await github.create_issue({...}) (code mode, enabled by default)
  • `run` - Execute tools individually (when code mode is disabled)

Behind the scenes, NCP manages all 50+ tools + skills + Photons: routing requests, discovering the right capability, executing code, scheduling tasks, managing health, and caching responses.

The host determines which optional features it can use. NCP advertises MCP Apps, Skills, and Tasks capabilities, while clients that do not support an extension continue with the core tools and existing request flows.

Why this matters:

  • Your AI stops analyzing "which tool do I use?" and starts doing actual work
  • Code mode lets AI write multi-step TypeScript workflows combining tools, skills, and scheduling
  • Skills provide domain expertise: canvas design, PDF manipulation, document generation, more
  • Photons enable custom TypeScript MCPs without npm publishing
  • On-demand discovery keeps the initial tool surface focused; actual context use depends on the host, enabled NCP tools, and connected servers
  • Your AI becomes focused. Not desperate.

🚀 NEW: Project-level configuration - each project can define its own MCPs automatically

What's MCP? The Model Context Protocol by Anthropic lets AI assistants connect to external tools and data sources. Think of MCPs as "plugins" that give your AI superpowers like file access, web search, databases, and more.


📑 Quick Navigation

  • The Problem - Why too many tools break your AI
  • The Solution - How NCP transforms your experience
  • Getting Started - Installation & quick start
  • Try It Out - See the CLI in action
  • Supercharged Features - How NCP empowers your MCPs
  • Setup by Client - Claude Desktop, Cursor, VS Code, etc.
  • Popular MCPs - Community favorites to add
  • Advanced Features - Project config, scheduling, remote MCPs
  • Troubleshooting - Common issues & solutions
  • How It Works - Technical deep dive
  • Contributing - Help us improve NCP

😤 The MCP Paradox: From Assistant to Desperate

You gave your AI assistant 50 tools to be more capable. Instead, you got desperation:

  • Paralyzed by choice ("Should I use read_file or get_file_content?")
  • Exhausted before starting ("I've spent my context limit analyzing which tool to use")
  • Costs explode (50+ tool schemas burn tokens before any real work happens)
  • Asks instead of acts (used to be decisive, now constantly asks for clarification)

🧸 Why Too Many Tools Break the System

Think about it like this:

A child with one toy → Treasures it, masters it, creates endless games with it A child with 50 toys → Can't hold them all, gets overwhelmed, stops playing entirely

Your AI is that child. MCPs are the toys. More isn't always better.

The most creative people thrive with constraints, not infinite options. A poet given "write about anything" faces writer's block. Given "write a haiku about rain"? Instant inspiration.

Your AI is the same. Give it one perfect tool → Instant action. Give it 50 tools → Cognitive overload. NCP provides just-in-time tool discovery so your AI gets exactly what it needs, when it needs it.


📊 The Before & After Reality

Before NCP: Desperate Assistant 😵💫

When your AI assistant manages 50 tools directly:

🤖 AI Assistant Context:

├── Filesystem MCP (12 tools) ├── Database MCP (8 tools) ├── Web Search MCP (6 tools) ├── Email MCP (15 tools) ├── Shell MCP (10 tools) ├── GitHub MCP (20 tools) └── Slack MCP (9 tools)

💀 Total: 80 tool schemas compete for attention before useful work begins

What happens:

  • AI burns 50%+ of context just understanding what tools exist
  • Spends 5-8 seconds analyzing which tool to use
  • Often picks wrong tool due to schema confusion
  • Hits context limits mid-conversation
After NCP: Executive Assistant ✨

With NCP as Chief of Staff:

🤖 AI Assistant Context:

└── NCP gateway tools → discover and run the tools needed for this request

🎯 Behind the scenes: NCP manages all 80 tools 📈 Tool discovery happens on demand 🎪 AI behavior: Confident, focused, decisive

NCP reduces the need to load every downstream tool schema into the host up front. The amount of context saved and any effect on response time vary with the host, server catalog, and enabled features.


📋 Prerequisites

  • Node.js 22+ (Node.js 24 recommended; CI uses 24) (Download here)
  • npm (included with Node.js) or npx for running packages
  • Command line access (Terminal on Mac/Linux, Command Prompt/PowerShell on Windows)

🚀 Installation

Choose your MCP client for setup instructions:

ClientDescriptionSetup Guide
Claude DesktopAnthropic's official desktop app. Best for NCP - one-click .dxt install with auto-sync[→ Full Guide](docs/clients/claude-desktop.md)
Claude CodeTerminal-first AI workflow. Works out of the box!Built-in support
VS CodeGitHub Copilot with Agent Mode. Use NCP for semantic tool discovery[→ Setup](docs/clients/vscode.md)
CursorAI-first code editor with Composer. Popular VS Code alternative[→ Setup](docs/clients/cursor.md)
WindsurfCodeium's AI-native IDE with Cascade. Built on VS Code[→ Setup](docs/clients/windsurf.md)
ClineVS Code extension for AI-assisted development with MCP support[→ Setup](docs/clients/cline.md)
ContinueVS Code AI assistant with Agent Mode and local LLM support[→ Setup](docs/clients/continue.md)
Want more clients?See the full list of MCP-compatible clients and toolsOfficial MCP Clients • Awesome MCP
Other ClientsAny MCP-compatible client via npmQuick Start ↓

Quick Start (npm)

For advanced users or MCP clients not listed above:

Step 1: Install NCP

npm install -g @portel/ncp

Step 2: Import existing MCPs (optional)

ncp config import  # Paste your config JSON when prompted

Step 3: Configure your MCP client

Add to your client's MCP configuration:

{

"mcpServers": { "ncp": { "command": "ncp" } } }

✅ Done! Your AI can discover and run tools through NCP. Hosts with MCP Apps support may also receive selected app callback tools.


🧪 Test Drive: See the Difference Yourself

Want to experience what your AI experiences? NCP has a human-friendly CLI:

🔍 Smart Discovery
# Ask like your AI would ask:

ncp find "I need to read a file" ncp find "help me send an email" ncp find "search for something online"

Notice: NCP understands intent, not just keywords. Just like your AI needs.

📋 Ecosystem Overview
# See your complete MCP ecosystem:

ncp list --depth 2

Get help anytime:

ncp --help

⚡ Direct Testing
# Test any tool safely:

ncp run filesystem read_file --path "/tmp/test.txt"

Why this matters: You can debug and test tools directly, just like your AI would use them.

✅ Verify Everything Works
# 1. Check NCP is installed correctly

ncp --version

2. Confirm your MCPs are imported

ncp list

3. Test tool discovery

ncp find "file"

4. Test a simple tool (if you have filesystem MCP)

ncp run filesystem read_file --path "/tmp/test.txt" --dry-run

✅ Success indicators:

  • NCP shows version number
  • ncp list shows your imported MCPs
  • ncp find returns relevant tools
  • Your AI client shows NCP's gateway tools; an Apps-capable host may also show selected app callback tools

💪 From Tools to Automation: The Real Power

You've seen find (discover tools) and code (execute TypeScript). Individually, they're useful. Together with scheduling, they become an automation powerhouse.

A Real Example: The MCP Conference Scraper

We wanted to stay on top of MCP-related conferences and workshops for an upcoming release. Instead of manually checking websites daily, we asked Claude:

"Set up a daily scraper that finds MCP conferences and saves them to a CSV file"

What Claude did:

  1. Used `code` to write the automation:
   // Search the web for MCP conferences

const results = await web.search({ query: "Model Context Protocol conference 2025" });

// Read each result and extract details for (const url of results) { const content = await web.read({ url }); // Extract title, deadline, description... // Save to ~/.ncp/mcp-conferences.csv }

  1. Used `schedule` to automate it:
   ncp schedule create code:run "every day at 9am" \

--name "MCP Conference Scraper" \ --catchup-missed

How to set this up yourself:

First, install the web photon (provides search and read capabilities):

# Install from the official photons repo

ncp photon add https://raw.githubusercontent.com/p

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx