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

sf-intelligence — Salesforce org intelligence for AI agents

โดย PranavNagrechaรุ่น 0.3.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.PranavNagrecha/sf-intelligence

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Offline, read-only MCP knowledge base for one Salesforce org's metadata, deps & impact.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: การตลาดและโซเชียล
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SFI_VAULT

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": {
    "sf-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sf-intelligence"
      ],
      "env": {
        "SFI_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add sf-intelligence --env SFI_VAULT='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y sf-intelligence

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "sf-intelligence": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sf-intelligence"
      ],
      "env": {
        "SFI_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "sf-intelligence": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "sf-intelligence"
      ],
      "env": {
        "SFI_VAULT": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • SFI_VAULT จำเป็น env
    Absolute path to the org-kb vault this server should answer from, e.g. /org-kb. Set this: without it the server falls back to ./org-kb relative to whatever directory your MCP host happens to launch i…

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 PranavNagrecha 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 การตลาดและโซเชียลi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 46% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2982 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

sf-intelligence — Salesforce org intelligence for AI agents ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: SFI_VAULT

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.3.3) เข้า registry 34 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี MCP YouTube Transcript, Google Analytics MCP, BibiGPT YouTube Video Summarizer

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

MCP YouTube Transcript

โดย jkawamoto

An MCP server retrieving transcripts of YouTube videos

รันบนเครื่อง★ 495MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Google Analytics MCP

โดย surendranb

GA4 MCP server for AI agents: schema discovery, server-side aggregation, analysis-ready defaults.

รันบนเครื่อง★ 244MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

AI video summarizer: summarize and transcribe YouTube, Bilibili, TikTok and podcast videos.

รันบนคลาวด์★ 137MITอัปเดต 10 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

= 20">

sf-intelligence

Know what breaks before you change Salesforce. Ask the AI assistant you already use about your org. sf-intelligence runs on your computer, never writes to your org, and every answer names the components it came from.

Website, demo and docs: [sfi.auditforce.cloud](https://sfi.auditforce.cloud) · Works in Claude Code, Claude Desktop, Cursor, VS Code + Copilot and Codex.

What it answers

The questions below were checked by an outside reviewer against a real production org (about 4,700 components) by reading the raw metadata. The answers were right.

AskWhat you get back
Where is this field used?Every Apex class, flow, layout, validation rule, report and page that references it, each with how it was found (declared, parsed or heuristic)
Can I delete this field?A verdict (safe, risky, blocking, review) with the reasons and the components behind each one, plus what was *not* checked
What happens when I save a record?The save order for one object and one event: triggers, validation rules, flows, approvals, in the sequence they run
Which Apex is dead?Classes and triggers nothing calls, with the honest tier (definitely, likely, uncertain) and why
Who can see or edit this?Effective permissions from profile plus permission sets, and why a given user cannot see a record

A real answer from the built-in demo org (a solar installer called Verdant), unedited:

Can I delete `Project__c.Risk_Score__c`? Not safe to delete: blocking. ProjectTriggerHandler writes it and ProjectTriggerHandlerTest reads it (parsed from the Apex); the Residential page layout shows it (declared). Checked: Apex, flows, workflow rules, validation rules, layouts. Not checked: assignment, auto-response and escalation rules, because they were not retrieved.

Try it in three commands

npm install -g sf-intelligence

claude mcp add --scope user sf-intelligence-demo -- npx -y sf-intelligence demo # a built-in demo org, no Salesforce login; then ask your assistant a question cd your-sfdx-project && sfi init --target-org my-org-alias # then: connect your own org (read-only retrieve)

sfi demo on its own starts an MCP server and waits for a host; it is not a command to run in a terminal.

Then register the server in your AI host; the install guide has the exact block for each host. Or one click: Try the built-in demo org in Cursor in one click (no Salesforce login). AI agents installing this server: see llms-install.md.

By default your assistant sees 16 tools: the eight that answer the questions above and eight that help it find its way (sfi.resolve, sfi.search_components, sfi.get_component, sfi.health_check, sfi.list_analyses, sfi.describe_analysis, sfi.run_analysis, sfi.live_consent). Every other analysis sits behind one gateway tool, sfi.run_analysis, and is listed by sfi.list_analyses. The vault is a local folder, answers are served offline, and the optional live read-only plane is off until you turn it on. What your AI assistant does and does not see is in Privacy.

For engineers: how the vault, the dependency graph and your assistant fit together is in How it works; what is deliberately not modeled is in What it does NOT do.

Ask it like a person

You don't need to know the exact API name of anything. A typo-tolerant resolver turns messy phrasing into the right component, and when it isn't sure it asks you a clarifying question instead of guessing:

You: where's the emale field?

It: I found several matches for "email" — which did you mean?

· Email__c on Account

· Email__c on Contact

· Alternate_Email__c on Lead

You: what about the paymnet object?

It: Payment__c — one confident match.

You: is there a "warranty fee" field?

It: Nothing matched that confidently. Your vault was last refreshed on

2026-05-20 — want to pull fresh metadata from the org (/sfi-refresh) in case

it's new, or rephrase?

It never silently commits to a guess. When several components are plausible it asks which you meant; when nothing matches it offers to refresh from the org or stop. A high match score is string similarity, not proof.

How it works

One read-only refresh turns your org into a local vault: the raw metadata, one Markdown page per component, and a dependency graph. From then on every question is answered offline. Your AI assistant resolves the name you used, calls one of the 16 default tools (or sfi.run_analysis for any other analysis), and builds its answer only from what came back, citing each component.

flowchart TB

subgraph REFRESH["Refresh — once, and whenever the org changes"] direction LR ORG[("Salesforce org")] -->|"sf project retrieve (read-only)"| SRC["source/ raw metadata"] SRC -->|"extract + parse Apex / Flow / XML"| VAULT[("Local vault Markdown + DuckDB graph")] end

subgraph ASK["Ask — every question, offline on your machine"] direction TB Q["Your question (plain language)"] --> HOST["Your AI assistant (Claude, Cursor, Copilot, Codex)"] HOST -->|"1 · sfi.resolve"| RESOLVE["The component you meant (or a clarifying question)"] RESOLVE --> HOST HOST -->|"2 · a core tool, or sfi.run_analysis for the rest"| TOOLS["sfi.* analysis"] TOOLS -->|"read"| VAULT TOOLS -.->|"opt-in, read-only, capped"| LIVE[("Live org")] TOOLS -->|"cited components + confidence

  • what was not checked"| HOST HOST --> ANS["Grounded answer"] end

Every box on the Ask path runs on your machine; the dotted edge to the live org is the only one that can touch Salesforce, and only after you opt in.

How it stays honest

Every answer is built from tool output, never from general Salesforce knowledge. Each relationship carries how it was found: declared (stated in the metadata), parsed (from Apex, Flow or formula source) or heuristic (pattern matching, so spot-check before acting). Each answer says which metadata families were checked and which were not, so "nothing references this" always means "no evidence in what was retrieved". A request to change the org is refused and answered with the read-only check that fits instead. For "what does this imply" questions, a deterministic, offline concept model of general Salesforce truth (never your org's data) adds cited structural claims, such as a master-detail cascade delete or two flows with an undefined order. The details: routing and refusal, architecture and the trust boundary, asking questions, ADR-001 confidence-tagged edges and ADR-008 deterministic reasoning.

What you can ask

Every area answers in plain language; ask "what can you do?" for the live map.

AreaExample questions
Find & identify"where is the email field?" · "what's the payment object called?"
Understand"what does this validation rule do?" · "what happens when an Account is saved?" (automation on standard objects works even when the object itself was not retrieved; the answer says so)
Impact & dependencies"what breaks if I delete this field?" · "is it safe to deactivate this flow?"
Permissions & sharing"why can't this user see this record?" · "who can edit the Salary field?" · "who holds the Sales Manager permission set?" (live) · "what does user Jane hold?" (live) · "who's in the Support queue?" (live) · "which active users have zero permission-set assignments?" (live)
Automation & code"what runs on Case create?" · "which Apex methods have no real test coverage?" · "decode this Apex debug log / governor-limit exception to the class that ran"
Decision-support (before you build/change)"before I add automation to this object, what already runs there?" · "building Apex here — what should I watch out for?" · "before I change/require this field, what breaks?"
Architect & developer"are there circular Apex dependencies?" · "which classes have no test reference?" · "does the vault still match the live org?"
Integrations"what external systems does this org talk to?" · "list every outbound endpoint"
Documentation"give me a tour of this org" · "generate a data dictionary" · "which reports / objects / permission sets have no description?"
Health & audit"is my vault fresh?" · "where is PII stored?" · "how has the org changed across refreshes?"

All of these are read-only briefings; none of them write to the org. Every component an answer names is backed by a tool call and cited with its canonical id (CustomObject:Account, CustomField:Account.Industry__c), and every relationship with its confidence (declared, parsed or heuristic). The full catalog with the live counts comes from sfi.capabilities (through sfi.run_analysis) or the tools page; the counts are pinned by eval/product-manifest.json, never typed by hand.

What it does NOT do

Boundaries are explicit, and the product tells you plainly when it hits one rather than papering over the gap with general Salesforce knowledge:

  • Offline by default. Vault tools never call Salesforce mid-conversation. Run /sfi-refresh (or sfi refresh) to update metadata. The opt-in live tools (sfi.live_*) run read-only queries with strict caps and label their answers live_org. They stay off until you grant consent once per org with sfi.live_consent { grant: true } (bound to the org and user, scoped, expiring, stored locally) or set SFI_LIVE_PLANE_ENABLED=1. A per-call liveEnabled: true is intent only, not consent. Hybrid answers combine the vault and the live org and say so. The product never picks which org to query on its own.
  • No record-level data. The vault stores schema and source, not rows. "How many Opportunities closed last quarter" is a question for your org directly.
  • Static analysis, not runtime. Dependency edges come from metadat

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx