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

SatRank — Lightning trust + audit oracle

โดย proofoftrust21รุ่น 1.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registrydev.satrank/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Lightning trust + audit oracle. Score, pay, and audit L402 endpoints with Ed25519 receipts.

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": {
    "satrank": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "satrank-mcp"
      ],
      "env": {
        "SATRANK_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add satrank --env SATRANK_API_BASE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y satrank-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "satrank": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "satrank-mcp"
      ],
      "env": {
        "SATRANK_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "satrank": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "satrank-mcp"
      ],
      "env": {
        "SATRANK_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • SATRANK_API_BASE env
    Hosted SatRank API endpoint. Default https://satrank.dev for the public oracle.

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 ยืนยันโดเมน satrank.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … 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 32589 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 8% ของอีก 32589 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32589 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

SatRank — Lightning trust + audit oracle 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 (1.0.1) เข้า registry 6 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, Detailing Manager

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

Detailing Manager

โดย RadoslavMoshev

Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

SatRank

Lightning trust oracle for AI agents on L402. Bitcoin-pure.

What this does

  • Crawls the L402 ecosystem (l402.directory + RSS + DNS) to build a catalogue of paid endpoints.
  • Probes each endpoint, classifying outcomes across 5 stages: challenge / invoice / payment / delivery / quality.
  • Scores every (endpoint, stage) pair as a streaming Beta(α, β) posterior. The end-to-end success probability is the product of stage means.
  • Ranks candidates on POST /api/intent (paid 2 sats via L402): an agent passes a category + budget + SLA, gets back the top-K endpoints with full Bayesian breakdown.
  • Publishes signed Nostr trust assertions (kind 30782) so any agent can cache / verify SatRank's output offline.

Public endpoints

Doc surfaces:

GET  /                                 landing page (static HTML)

GET /methodology technical reference (static HTML) GET /api API reference (static HTML) GET /openapi.json OpenAPI 3.0 spec (machine-readable)

Functional API (nine routes — POST /api/intent is the only L402-gated one):

POST /api/intent                       paid, 2 sats via L402

POST /api/deposit free, mint a multi-use deposit macaroon (10–10000 sats, 30-day TTL) GET /api/deposit/:macaroon_id free, read remaining balance GET /api/services/:url_hash free, per-endpoint score snapshot GET /api/services/categories free, list of catalogue categories GET /api/services/best free, top-3 per category (5-min cache) GET /api/oracle/budget free, last 24h revenue + paid-probe spend GET /health free, liveness GET /.well-known/satrank-key free, oracle pubkey for offline verify

Deposit macaroons let an agent pre-pay N sats once and use the bearer preimage across many /api/intent calls without a Lightning round-trip per call. Authorization: L402 deposit_ : .

MCP

Three tools for any MCP-compatible AI runtime (Claude Code, Cursor, Codex, n8n):

intent              forwards POST /api/intent (paid)

get_endpoint_score forwards GET /api/services/:url_hash (free) verify_assertion offline Schnorr verification of kind 30782 (no network)

Install in Claude Code:

claude mcp add satrank -- npx -y satrank-mcp

Self-hosters point SATRANK_API_BASE at their own deployment.

Architecture

14 source files + 4 doc surfaces (3 HTML pages + OpenAPI spec). Read top-to-bottom in 30 minutes.

src/

├── types.ts Stage, Posterior, Endpoint, Observation ├── config.ts zod env schema, parsed once at boot ├── logger.ts JSON-line stdout ├── db.ts pg Pool + idempotent schema bootstrap ├── schema.sql 9 tables in ONE file (no migrations folder) ├── lnd.ts minimal LND REST client (addInvoice + payInvoice) ├── ssrf.ts RFC1918 + link-local + IPv6 ULA URL guard ├── nostr.ts kind 30782 sign + publish + offline verify ├── scoring.ts Beta(α,β) per stage, Wilson CI95, ranker ├── probe.ts HTTP probe with optional L402 pay ├── crawler.ts l402.directory + RSS + DNS + cron ├── api.ts Express; 9 functional routes + 4 doc surfaces, native L402 paid gate, deposit credits ├── mcp.ts MCP server, 3 tools, ships verbatim to npm ├── landing.html static landing served at GET / ├── methodology.html technical reference served at GET /methodology ├── api-reference.html API reference served at GET /api ├── openapi.json OpenAPI 3.0 spec served at GET /openapi.json └── index.ts boot + shutdown

Run it

cp .env.example .env

minimum: set DATABASE_URL

npm install npm run build npm start

For paid probes + paid /api/intent gate, set LND_REST_URL + LND_MACAROON_HEX + L402_MACAROON_SECRET. For Nostr trust assertions, set NOSTR_PRIVATE_KEY.

Scoring math

For each (endpoint, stage), maintain a Beta(α, β) posterior with α₀ = β₀ = 1 (uniform prior). On every observation:

  • success → α += 1
  • failure → β += 1

Stage mean: α / (α+β). 95% credible interval via Wilson (closed-form). End-to-end success: ∏ stage_means across the 5 stages, assuming stage independence.

is_meaningful is true iff the challenge stage has at least MEANINGFUL_N_OBS_MIN observations. The challenge stage is observed on every probe (free or paid), so its n_obs converges fastest. p_e2e remains the honest end-to-end product separately.

License

AGPL-3.0

ถาม PopNx