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

Fitter

โดย PxyUpรุ่น 1.8.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.PxyUp/fitter

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Turn any website or API into structured JSON with LLM-authored declarative scraping configs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เว็บและเบราว์เซอร์

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • Dockerติดตั้ง Docker ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add fitter --env FITTER_PLUGINS='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e FITTER_PLUGINS ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "fitter": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "FITTER_PLUGINS",
        "ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
      ],
      "env": {
        "FITTER_PLUGINS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "fitter": {
      "type": "stdio",
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "-e",
        "FITTER_PLUGINS",
        "ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:v1.8.3"
      ],
      "env": {
        "FITTER_PLUGINS": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • FITTER_PLUGINS env
    Optional path to a fitter plugins folder

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 PxyUp 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 เว็บและเบราว์เซอร์i

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 881 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 32% ของอีก 881 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 881 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Fitter 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 (1.8.3) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Browser Use, Chrome DevTools MCP, MCP Server Browser

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Browser Use

โดย browser-use

ให้ AI ทำงานบนเว็บแทนคุณ เช่น กรอกฟอร์ม ค้นหา และดึงข้อมูล ใช้เบราว์เซอร์บนคลาวด์ของผู้ทำหรือรันในเครื่องก็ได้

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 120,087MITอัปเดต 17 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Chrome DevTools MCP

โดย ChromeDevTools

ให้ AI ใช้เครื่องมือนักพัฒนาของ Chrome ตรวจหน้าเว็บ ดูว่าโหลดช้าตรงไหน และหาข้อผิดพลาด ทำโดยทีม Chrome DevTools

รันบนเครื่อง★ 54,821Apache-2.0อัปเดต 16 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

MCP Server Browser

โดย bytedance

MCP server for browser use access

รันบนเครื่อง★ 39,550Apache-2.0อัปเดต 14 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Fitter — web data for AI agents

Fitter turns any website or API into structured JSON — declaratively. One JSON/YAML config describes where the data lives (HTTP request, headless browser, file, static value) and what to extract (JSON paths, CSS selectors, XPath). No code, no brittle scraping scripts.

🚀 [Try it in your browser](https://pxyup.github.io/fitter/) — the real engine compiled to WebAssembly: live examples, a visual config builder, no install.

Because configs are plain data, LLMs can author them. The built-in MCP server lets Claude Code, Claude Desktop, or any MCP client write and run scraping pipelines on your machine, on demand:

*"Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores"* → the model authors a fitter config, validates it, runs it locally, and gets clean JSON back.

One engine, five ways to use it:

🤖 Fitter MCPMCP server exposing fitter to Claude Code, Claude Desktop and any MCP client
🧠 Fitter AgentAI-powered CLI: natural language → config → executed result
🖥 Fitter CLIrun configs locally for test/debug/home usage
📦 Fitter Libembed the engine in your own Go program
⚙️ Fitterlong-running service mode with scheduling & notifications

Why fitter for AI agents?

  • Declarative & auditable — the agent produces a config you can read, save and re-run, not throwaway code
  • Local-first — all fetching happens on your machine; no third-party scraping API, no keys, no per-request billing
  • Batteries included — HTTP client, headless browser (Playwright/Chromium/Docker), JSON/HTML/XML/XPath/PDF parsing, pagination, cached references, host rate-limits — in a single static binary
  • Reusable — what the agent authored today becomes tomorrow's cron job or service config

How to use Fitter_MCP

Fitter MCP is a Model Context Protocol server (stdio transport) which lets any MCP client — Claude Code, Claude Desktop, IDE assistants, custom agents — run Fitter configs and get structured JSON back.

Quick start (Claude Desktop — one click)

Download fitter-mcp- - .mcpb from the release page and open it — Claude Desktop installs the server automatically.

Quick start (Claude Code)
# 1. get the binary: download fitter_mcp_<version>-<os>-<arch> from the release page

https://github.com/PxyUp/fitter/releases — or build it from source:

go build -o fitter_mcp ./cmd/mcp

2. register it once, available in every project

claude mcp add fitter -s user -- "$(pwd)/fitter_mcp"

Then just ask:

*Get the top 5 HackerNews stories with titles and scores using fitter*

The model calls fitter_config_reference, authors a config, optionally checks it with fitter_validate_config and executes it via fitter_run — all data fetching happens locally on your machine. For a ready-made pipeline try examples/config_morning_briefing.json:

*Run examples/config_morning_briefing.json with fitter and give me the briefing*

Register in Claude Desktop
{

"mcpServers": { "fitter": { "command": "/path/to/fitter_mcp" } } }

Browser support (Playwright)

The .mcpb bundle and native binary ship without browsers: HTTP, static and file connectors work out of the box, but browser configs (the playwright connector) need Playwright's browsers. A few ways to get them:

  • On first use (native binary / `.mcpb`): set "install": true in the playwright connector — fitter downloads the driver + browser matching its built-in playwright-go version on first use (one-time, cached), so no separate install step is needed.
  • Ahead of time (native, optional): to avoid the first-run download, install the browsers beforehand with the same playwright-go version fitter is built against (check go.mod, currently v0.6100.0):
  go run github.com/mxschmitt/playwright-go/cmd/playwright@v0.6100.0 install

Linux: append --with-deps to also install the required OS libraries

  The version must match `go.mod` exactly — `playwright-go` refuses to run against a mismatched driver. Then run configs without `"install": true`.
  • Docker: use the ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright image, which bundles Chromium, Firefox and WebKit preinstalled (no "install": true needed).
Tools
ToolDescription
fitter_runRun a Fitter config passed inline (JSON or YAML string) and return the extracted data as JSON. Accepts an optional input value available in the config via {{{FromInput=.}}} / {{{FromInput=json.path}}}
fitter_run_fileSame as fitter_run but reads the config from a local .json/.yaml file
fitter_run_urlSame as fitter_run but downloads the config from an HTTP(S) URL, e.g. a raw GitHub link
fitter_inspect_urlFetch a URL and return a compact structure outline + candidate selectors/paths (gjson paths for JSON; repeated-element/list-row selectors for HTML) so the model authors a config first-try instead of guessing selectors and getting nulls. Detects client-rendered SPAs and can render them in a headless browser. Read-only — does not extract
fitter_validate_configValidate a config without executing it (structure, response_type, connector data source, model). Useful while iterating on a config
fitter_config_referenceReturn a condensed reference of the whole config format (connectors, parsers, model/field schema, placeholders, notifiers, references, limits) with working examples, so the model can author configs without external docs

The reference is also exposed as MCP resource fitter://config-reference for clients that support resources.

The config format is exactly the same as for Fitter_CLI: a top-level object with item (required), limits and references. Notifiers work too (the result is additionally pushed to http/telegram/redis/file/console); trigger_config and http_server are service-mode only and are ignored in MCP calls.

Remote / hosted mode (streamable HTTP)

By default fitter_mcp talks stdio. Pass --http to serve the streamable HTTP transport instead — for a shared team server, a container, or any remote deployment:

# serve MCP at http://<host>:8080/mcp (health probe at /healthz)

FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret fitter_mcp --http :8080

register the remote endpoint in Claude Code

claude mcp add --transport http fitter http://localhost:8080/mcp --header "Authorization: Bearer my-secret"

  • --http (env FITTER_MCP_HTTP_ADDR) — listen address; stdio mode when empty
  • FITTER_MCP_AUTH_TOKEN — when set, every /mcp request must send Authorization: Bearer ; without it the endpoint is unauthenticated, so bind to localhost or put it behind a proxy
  • --stateless (env FITTER_MCP_STATELESS=true) — no per-session state, so replicas can sit behind a load balancer without sticky sessions
  • --metrics-addr (env FITTER_MCP_METRICS_ADDR) — serve Prometheus metrics on a separate address (e.g. 127.0.0.1:9091); works in stdio mode too; empty disables. Exposes MCP request counts by method, tool call durations by tool and outcome, and outbound HTTP request durations by host, method and status. The endpoint is unauthenticated — bind it to localhost or a private interface

The server shuts down gracefully on SIGINT/SIGTERM.

Docker

A slim multi-arch image (linux/amd64 + linux/arm64) ships with every release:

# hosted HTTP mode

docker run --rm -p 8080:8080 \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

or stdio mode, spawned by the MCP client

claude mcp add fitter -s user -- docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

The slim image contains only the fitter binary and CA certificates: server/static/file connectors work, browser connectors (chromium/docker/playwright) do not.

For browser-based configs use the playwright variant, which bundles Playwright with Chromium, Firefox and WebKit (matched to the playwright-go version fitter is built against, so no "install": true is needed in configs):

docker run --rm -i ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright        # stdio mode

per-release tag: ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:vX.Y.Z-playwright

It is built from Dockerfile.mcp-playwright; build with --build-arg PLAYWRIGHT_BROWSERS=chromium for a smaller Chromium-only image.

OAuth2 accounts in Docker

Both images ship fitter_cli, so the one-time OAuth2 login can run inside the container. Store the token on a volume mounted at /tokens (pre-created writable in the image) and share it with the MCP server:

# one-time login, device flow: no ports needed — open the printed url on any device

docker run --rm -it -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json

or browser flow (device flow not enabled for the app): publish the callback port and

bind on 0.0.0.0 so the published port reaches the listener; the browser still visits 127.0.0.1

docker run --rm -it -p 8988:8988 -e FITTER_AUTH_LISTEN=0.0.0.0 \ -v fitter-tokens:/tokens --entrypoint fitter_cli ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest \ auth --provider github --client-id --client-secret --token-file /tokens/github.json

then run the MCP server with the same volume; configs reference "token_file": "/tokens/github.json"

stdio mode (spawned by the MCP client, no port):

docker run --rm -i -v fitter-tokens:/tokens ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

hosted HTTP mode (MCP endpoint on 8080, like the run examples above):

docker run --rm -p 8080:8080 -v fitter-tokens:/tokens \ -e FITTER_MCP_HTTP_ADDR=:8080 \ -e FITTER_MCP_AUTH_TOKEN=my-secret \ ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:latest

Note: 8988 is only for the one-time browser-flow login; the MCP server itself needs no port in stdio mode and only 8080 in hosted HTTP mode.

Logged-in browser sessions in Docker

Browser sessions need the playwright image (the slim one has no browsers). The one-time headed login needs a display, so run it on the host, then bind-mount the session dir into the container (the image pre-creates a writable /sessions):

# on the host: log in once, save the session

fitter_cli browser-login --url https://example.com/login --storage-state ~/.fitter/sessions/example.json

run the MCP server with the sessions dir mounted; configs reference "storage_state_file": "/sessions/example.json"

docker run --rm -i -v ~/.fitter/sessions:/sessions ghcr.io/pxyup/fitter-mcp:playwright

Use a bind mount (not

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx