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

Cpm Planner

โดย praxecรุ่น 0.5.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.praxec/cpm-planner

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Critical Path Method scheduling and lock-aware parallel cohorts for MCP agents.

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

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "cpm-planner": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/cpm-planner:0.5.0"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add cpm-planner -- docker run -i --rm ghcr.io/praxec/cpm-planner:0.5.0

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "cpm-planner": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/cpm-planner:0.5.0"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "cpm-planner": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "ghcr.io/praxec/cpm-planner:0.5.0"
      ]
    }
  }
}

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 praxec 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 32466 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 76% ของอีก 32466 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32466 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Cpm Planner 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 (0.5.0) เข้า registry 10 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush

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

HotCodePush

โดย hotcodepush-team

Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.

รันบนคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

cpm-planner

cpm-planner is a Critical Path Method (CPM) planner for agent work, exposed as an MCP server. You submit a task graph and it computes the schedule: earliest and latest start and finish, slack, the critical path and the bottleneck tasks that gate completion. It then leases lock-aware cohorts of ready deliverables with disjoint file sets, so several workers can run in parallel without colliding. Plans can live in the repository as plan-as-code files with forkable, comparable variants; read-only tools lint, level against resource capacities and run Monte Carlo risk; earned-value tools track PV, EV, AC, SPI and CPI against a frozen baseline; and an optional AI review proposes verified schedule improvements. Any MCP client (Claude Code, Cursor, VS Code, Codex, a custom orchestrator, or a praxec workflow) drives it over stdio. It is a standalone tool with no dependency on praxec.

Contents

  • Install
  • Prebuilt binary (recommended)
  • Pin a version
  • npm
  • From source
  • Docker
  • Verify the install
  • Quickstart: plan as code
  • Quickstart: earned value
  • Use with AI agents
  • MCP tools
  • Plan-as-code workflow
  • Plan review (optional)
  • Use as a library
  • Praxec
  • Environment variables
  • Documentation
  • Contributing
  • License

Install

Prebuilt binary (recommended)

Prebuilt packages are published for Linux, macOS and Windows on x86_64 and ARM64.

The installers resolve your OS and CPU and download the matching archive. They verify its SHA-256 against the release's `checksums.sha256` before installing, then atomically replace the binary in a user-local directory. A checksum mismatch aborts with a non-zero exit and installs nothing. Re-running the installer upgrades in place.

# Linux / macOS  ->  ~/.local/bin/cpm-planner

curl -fsSL https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.sh | sh

Windows (PowerShell) -> %LOCALAPPDATA%\Programs\cpm-planner\cpm-planner.exe

irm https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.ps1 | iex

The installer prints the absolute path it installed to. Use that path when you register the server with a GUI client.

Installer details: inspecting the script, PATH, upgrades and direct downloads

If you would rather read the script before running it, download, inspect, then run (see Pin a version for ):

# Linux / macOS

curl -fsSLO https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.sh less install.sh sh install.sh --version

# Windows

irm https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.ps1 -OutFile install.ps1 Get-Content install.ps1 .\install.ps1 -Version

PATH. If the install directory is not on your PATH, the installer prints the exact line to add. Pass --add-to-path (-AddToPath on Windows) to have it do that for you, user-level only and never with sudo.

On Linux and macOS it appends the line only if it is not already there, to:

  • ~/.zshrc for zsh;
  • ~/.bash_profile if it exists, else ~/.bashrc, for bash;
  • ~/.profile for other shells.

For fish it prints fish_add_path for you to run instead of writing a file.

Downloads. The installers only accept https:// download URLs.

Upgrades. After upgrading, restart your MCP client so it launches the new binary. On Windows the old exe is renamed to cpm-planner.exe.old and removed on the next run.

Direct downloads. You can also download an archive yourself and check it against checksums.sha256; a machine-readable release-manifest.json is published too. All assets are at https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest.

PlatformAsset
Linux x86_64cpm-planner-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz
Linux ARM64cpm-planner-aarch64-unknown-linux-gnu.tar.gz
macOS x86_64cpm-planner-x86_64-apple-darwin.tar.gz
macOS Apple Siliconcpm-planner-aarch64-apple-darwin.tar.gz
Windows x86_64cpm-planner-x86_64-pc-windows-msvc.zip
Windows ARM64cpm-planner-aarch64-pc-windows-msvc.zip
Pin a version

In the commands in this README, is a release tag such as v0.2.0. Pick one from the releases page.

# Linux / macOS

curl -fsSL https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.sh | sh -s -- --version

Windows (PowerShell): the piped form cannot take parameters, so use the environment variable...

$env:PRAXEC_VERSION = ' '; irm https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.ps1 | iex

...or a script block

& ([scriptblock]::Create((irm https://github.com/praxec/cpm-planner/releases/latest/download/install.ps1))) -Version

npm

With Node 18 or later, install the cpm-planner command from npm:

npm install -g @matthew-cochran/cpm

cpm-planner --version

The package is a small launcher. It downloads the release binary for your platform, verifies its checksum and caches it, during install or, where npm skips install scripts, on first run. The package version is the release version, so npm install -g @matthew-cochran/cpm@0.2.0 pins one. To run it without installing, use npx -y @matthew-cochran/cpm. For details and environment variables, see npm/README.md.

From source

Build and install a tagged release with Cargo (Rust 1.99 or newer):

cargo install --git https://github.com/praxec/cpm-planner --tag <version> --locked

The crates.io listing lags behind the GitHub releases until the next cargo publish, so cargo install cpm-planner does not give you the current version yet. Install from the tag as above.

Docker
docker pull ghcr.io/praxec/cpm-planner

docker run -i --rm -v cpm-planner-data:/data ghcr.io/praxec/cpm-planner

-i keeps stdin open for the stdio transport.

The image sets CPM_PLANNER_DB=/data/cpm-planner.db and declares /data as a volume owned by the unprivileged app user, so a named volume persists plan state across runs. For a bind mount (-v "$PWD:/data"), run as yourself so the directory is writable: --user "$(id -u):$(id -g)". Pass -e CPM_PLANNER_DB=... only to override the path.

To register the image with a client, put docker in command and the rest in args. For example, in Claude Code:

claude mcp add cpm-planner --scope user -- docker run -i --rm -v cpm-planner-data:/data ghcr.io/praxec/cpm-planner
Verify the install
cpm-planner --version

It prints cpm-planner . To check the MCP side without a client, run the smoke script from the repository. It performs the MCP initialize and tools/list handshake and fails if plan.submit, plan.status or plan.get is missing:

node scripts/mcp-smoke.mjs /absolute/path/to/cpm-planner

Quickstart: plan as code

Write a plan as .cpm-planner/plans/ / .json (a PlanGraph):

  1. plan.lint {path: ".cpm-planner/plans/checkout/main.json"} — static checks, no state written.
  2. plan.sync {path: ".cpm-planner/plans/checkout/main.json"} — register the variant and return its plan_id.
  3. plan.status {plan_id} — schedule, critical path, ready set and locks.

plan.sync tracks the file by content hash; plan.status reports definition_drift when the tracked file and the stored head graph disagree.

Quickstart: earned value

Freeze the baseline, record progress, then read the report (earned_pct is earned in proportion under earning_rule: "weighted"; fifty_fifty credits 50% once a deliverable is in progress or has any reported earned_pct, and the default zero_hundred earns at completion):

  1. plan.baseline {plan_id} — freeze the CPM schedule and budgets as baseline 1.
  2. plan.mark_status {plan_id, deliverable_id, caller_id, status: {"status": "in_progress"}, earned_pct: 50, actual_effort_hours: 4} — report progress and actual cost.
  3. plan.ev {plan_id} — PV, EV, AC, SV, CV, SPI, CPI, EAC and alerts.
  4. plan.snapshot {plan_id, format: "markdown"} — append the reading and export a Markdown table.

A ratio with a zero denominator is null and explained in undefined; alerts (SPI_BELOW_0_9, CPI_BELOW_0_9) compare the two latest stored readings.

Use with AI agents

Any MCP client can run cpm-planner over stdio: register the cpm-planner binary as the command, or, with Node 18 or later, npx -y @matthew-cochran/cpm. For a GUI client, use the absolute path the installer printed.

Install the agent skills (/cpm-plan and friends) with cpm-planner skills install --target --user (or --project ), where is claude, codex, cursor, copilot, gemini, all, or agents-md (project only).

docs/AGENT-INSTALL.md has the per-client steps (Claude Code, Claude Desktop, Codex, Cursor, VS Code, Gemini CLI and others), env blocks, verification and troubleshooting. llms.txt indexes the docs for LLMs.

MCP tools

ToolDoes
plan.submitSubmit a task graph; returns a plan id (idempotent on the graph + caller). A prerequisite is a deliverable id string or an object `{id, consumes?, kind?: artifact\interface, lag_hours?}; both forms round-trip through plan.get. A deliverable may set milestone: true (an acceptance point, zero-length unless given an estimate or duration, reported in plan.status milestones). An optional earning_rule (zero_hundred, the default: 100% only when complete; fifty_fifty: 50% once in progress or any earned_pct is reported; weighted: the reported earned_pct) sets how earned value credits partial progress and is part of the plan's identity. A deliverable's optional duration_hours (calendar time) replaces effort as its scheduled length and a prerequisite's lag_hours delays the dependent's start; effort stays the cost basis. An optional estimate {optimistic, likely, pessimistic} (0 <= optimistic <= likely <= pessimistic) is a three-point effort estimate. Scheduled-length precedence: duration_hours > estimated_effort_hours > estimate.likely > 0 for a milestone > the estimator default; Monte Carlo samples the estimate only when neither duration_hours nor estimated_effort_hours is set. Limits: at most 5000 deliverables, and every hour value (effort, duration, lag, estimate) finite and between 0 and 1000000 (INVALID_GRAPH). With name (optional project/variant, variant defaults to main`) it registers a named variant instead of an unnamed plan.

| plan.acquire_cohort | Atomically acquire up to N ready deliverables with mutually disjoint file sets (an owned_files entry may be {path, mode: "append"}; append claims on one path may be co-leased and appear in shared_paths; a file may be owned by several deliverables only if they are ordered by prerequisites, or all claims are append); optional ttl_seconds sets the lease TTL (clamped to the server maximum); optional ids and filter.metadata target deliverables; metadata.kind = "manual" deliverables are never leased; th

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx