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

Claude Agy MCP

โดย PyModelรุ่น 1.0.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.PyModel/claude-agy-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Delegate heavy tasks from Claude Code to the Antigravity CLI (Gemini) with quota-aware failover.

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

  • ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
  • รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
  • ค่าที่คุณต้องใส่เอง: AGY_PATH, AGY_TIMEOUT, AGY_MAX_RUNTIME, AGY_MAX_OUTPUT_CHARS, AGY_DEFAULT_MODEL, AGY_ON_FAILURE

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": {
    "claude-agy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add claude-agy --env AGY_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_TIMEOUT='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_MAX_RUNTIME='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_MAX_OUTPUT_CHARS='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_DEFAULT_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_ON_FAILURE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @pymodel/claude-agy-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "claude-agy": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "claude-agy": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@pymodel/claude-agy-mcp"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_RUNTIME": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGY_PATH env
    Path to the agy binary (defaults to `agy` on PATH)
  • AGY_TIMEOUT env
    Override the runtime ceiling for all tools, in seconds (use AGY_TIMEOUT_ to override a single tool)
  • AGY_MAX_RUNTIME env
    Absolute runtime ceiling in seconds (default 3600); the bridge does not kill on inactivity, only on cancellation, quota exhaustion, or this ceiling
  • AGY_MAX_OUTPUT_CHARS env
    Truncation cap for tool output, in characters (default 50000)
  • AGY_DEFAULT_MODEL env
    Fallback model when no chain entry is available (defaults to Gemini 3.6 Flash (High))
  • AGY_ON_FAILURE env
    Set to `strict` to instruct the calling agent not to absorb failed delegations (default `fallback`)

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 PyModel 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 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 23% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32497 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Claude Agy MCP 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 (1.0.3) 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, Zoo MCP

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

Zoo MCP

โดย KittyCAD

An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Install · Why Gemini 3.8 Flash? · MCP Power Stack · Tools · Timeouts · Configuration

⚡ Install

npm i @pymodel/claude-agy-mcp
claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \

'{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'

Claude Code delegates heavy tasks to Google's flagship Gemini Flash via the Antigravity CLI (agy) — saving Claude's context window and tokens for what matters.

Claude acts as the orchestrator → claude-agy-mcp routes compute-heavy sub-tasks to the newest Gemini Flash agy offers → only concise answers return. Large files, deep git searches, and log dumps never pollute Claude's context.

User → Claude Code → claude-agy-mcp (MCP) → agy CLI → Gemini 3.8 Flash / Pro / Claude

← ← ← (Clean answers only)

Why Gemini Flash for Claude Code?

Gemini Flash is Google's most intelligent workhorse model for coding and agentic execution. It applies deep multi-step planning, rigorous terminal reasoning, and high first-pass code accuracy.

Gemini 3.8 Flash (High) is the default model for every tool. Each chain leads with gemini-flash@latest-high, which resolves against agy models to the newest Flash at High effort — 3.8 Flash as of 2026-09-11 — and only falls back to Pro or Claude when Flash is unavailable or cooling down. The benchmark table below compares 3.8 Flash against 3.7 Flash, from Google's launch table (2026-09-02); the bridge does not pin that generation.

Benchmark Highlights
Benchmark / CapabilityGemini 3.8 Flash (High)Prior Generation (3.7 Flash)Advantage
DeepSWE v1.173.7%65.3%+8.4 pts in long-horizon software engineering; within 0.3 of Claude Opus 5
Terminal-Bench 2.189.4%85.8%+3.6 pts in agentic CLI execution; ahead of Opus 5 (89.1%) and GPT-5.6 Sol
OSWorld-2.059.0%50.6%+8.4 pts in agentic computer use
HLE-Verified54.9%53.6%Multi-step expert reasoning, ahead of Opus 5 (54.4%)
Vals Finance Agent v261.4%59.0%Leads Opus 5 (58.6%) and GPT-5.6 Sol (53.8%) on quantitative agent work
Token Economics$0.75 / $3.75 (1M)$0.75 / $3.75Same price as 3.7 Flash; up to 10x–20x cheaper than Claude Opus/Sonnet
The Token & Context Multiplier

When Claude Code directly analyzes a 4,000-line database dump or greps 20 files across git history, those thousands of lines stay permanently in Claude's prompt context, inflating cost and pushing you toward compaction.

With claude-agy-mcp:

  1. Claude calls analyze_files or deep_search.
  2. Gemini 3.8 Flash processes the 100k+ tokens in isolation via agy.
  3. Only the exact code-level findings and line citations return into Claude's prompt.
  4. Subsequent questions reuse the same agy session with follow_up without re-sending any files.

The Ultimate AI Engineering MCP Stack

claude-agy-mcp is designed to anchor a modern AI engineer's MCP toolkit alongside complementary specialized servers:

┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐

│ Claude Code (Agent) │ └──────┬──────────────────────┬───────────────────────┬───────────────────────┘ │ │ │ │ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐ │claude-agy-mcp│ │ context7 │ │ firecrawl │ │ tavily │ │ (Gemini 3.8 │ │(Official Docs│ │(Web Scraping │ │(Live Search │ │ Delegation) │ │ & API Specs)│ │ & Crawling) │ │ & Research) │ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘

MCP ServerPrimary SuperpowerWhen Claude Uses It
`claude-agy-mcp`Heavy Compute & Coding DelegationAnalyzing files >200 lines, repo archaeology (git log/diff/blame), adversarial code reviews, and raw execution via Gemini 3.8 Flash.
`context7`Up-to-date Official DocumentationFetching latest version-accurate API signatures and documentation for libraries (Next.js, React, Tailwind, Prisma, Vite, etc.) to eliminate hallucinated APIs.
`firecrawl`Clean Web Scraping & CrawlingConverting dynamic web pages, documentation sites, and GitHub repos into clean, LLM-ready markdown or structured JSON.
`tavily`Fast Live Search & GroundingLow-latency web search, current news, error message lookups, and technical research.
Recommended MCP Configuration (.agents/mcp_config.json or Claude Code)
{

"mcpServers": { "claude-agy-mcp": { "command": "npx", "args": ["-y", "@pymodel/claude-agy-mcp"], "timeout": 3600000 }, "context7": { "command": "npx", "args": ["-y", "@upstash/context7-mcp@latest"] }, "firecrawl": { "command": "npx", "args": ["-y", "firecrawl-mcp"] }, "tavily": { "command": "npx", "args": ["-y", "tavily-mcp"] } } }


Why this over claude-to-agy?

claude-to-agyclaude-agy-mcp
Tool surface1 generic delegate_to_agy8 purpose-built tools — Claude self-routes reliably
Model selectionnone (agy default only)per-tool family selectors that follow new generations, with quota failover
Multi-turnstatelesssession continuity — follow_up resumes agy conversations without resending context
Output safetyunboundedconfigurable truncation cap protects Claude's context
Sandboxnoread-only tools blocked from writing into the workspace on macOS, optional --sandbox
Honest resultsexit code onlydecides on agy's JSON envelope — reports auto-denied tool actions instead of hiding them
Installuvx (Python)npx (Node) — zero install

Requirements

Install

# 1. Register the MCP server (user scope = all projects).

add-json bakes in a generous client-side timeout so long analyze_files /

delegate calls don't trip Claude Code's tool-call deadline (see Timeouts).

claude mcp add-json -s user claude-agy-mcp \ '{"type":"stdio","command":"npx","args":["-y","@pymodel/claude-agy-mcp"],"timeout":3600000}'

2. Install the bundled skills into every agent found on this machine.

The server gives an agent the tools; the skills tell it when to use them.

npx --package @pymodel/claude-agy-mcp claude-agy-mcp-install-skills

--list to preview, --dir to install somewhere explicit,

--force to replace a skill you have symlinked to your own checkout.

3. Optional: add delegation rules to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md).

curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/PyModel/claude-agy-mcp/main/CLAUDE.md

Bundled skills

Installing the package installs the skills too, so there is nothing separate to vendor or keep in sync:

SkillWhat it does
agy-delegationRouting rules: which tool to reach for, and when delegating beats doing the work in-context.
agy-delegateThe full delegate-and-review workflow — writing a brief agy can execute blind, dispatching it, reviewing the diff against the brief, and landing it yourself. Includes a CLI-relay fallback for agents that cannot call MCP tools.

The "timeout": 3600000 (60 min, milliseconds) is the client-side tool-call

deadline, matched to the bridge's default AGY_MAX_RUNTIME ceiling. Without it,

a cold-start analyze_files (~40–50s) or a long delegate hits Claude Code's

default and returns timed out waiting for response w

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx