Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
รันบนเครื่อง
Agentrank MCP
ภาพรวม
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Find real, verifiable businesses with provenance and source URLs - for AI agents.
สามเสาของ PopNx MCP
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
- เสียงผู้ใช้iยังไม่มีรีวิวรีวิวเปิดพร้อมระบบบัญชีในขั้นถัดไป
- ผลตรวจเบื้องต้นของเราiผ่าน 1 จาก 1 ข้อตรวจจากข้อมูลที่เปิดอยู่ ยังไม่ได้สแกนโค้ด
- การใช้งานiยังใหม่มาก↓ 36/สัปดาห์ · ★ –
ใช้ทำอะไรได้
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
- การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
- ช่องทาง (transport): stdio
- หมวด: อื่น ๆ
- ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AGENTRANK_API_KEY
ติดตั้ง
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ก่อนติดตั้ง
- ผลตรวจเบื้องต้น: ผ่าน 1 จาก 1 ข้อ
- รันในเครื่องคุณด้วยสิทธิ์ของผู้ใช้คุณ (ไฟล์ อินเทอร์เน็ต แอปต่าง ๆ)
- ค่าที่คุณต้องใส่เอง:
AGENTRANK_API_KEY,AGENTRANK_BASE_URL
ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
- PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentrank": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentrank-mcp"
],
"env": {
"AGENTRANK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTRANK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agentrank --env AGENTRANK_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENTRANK_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx agentrank-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
หรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentrank": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentrank-mcp"
],
"env": {
"AGENTRANK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTRANK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
หรือคัดลอกค่าตั้งเอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agentrank": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agentrank-mcp"
],
"env": {
"AGENTRANK_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTRANK_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าที่ต้องใส่เอง
- Your AgentRank agent API key (register at https://agentsafepath.com/registrar.html).
AGENTRANK_BASE_URLenvAPI base URL (optional).
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ทำอะไรได้บ้าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
ผลตรวจเบื้องต้นi
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
- ✓ ผ่าน
ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub saviodamato 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 18623 ตัวในหมวดนี้
- ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 18623 ตัวในหมวดนี้
- ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 18623 ตัวในหมวดนี้
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
คำถามที่พบบ่อย
Agentrank MCP ปลอดภัยไหม?
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AGENTRANK_API_KEY
ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, NexusWindows
ตัวที่ใช้แทนได้
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
Remote Desktop Commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
รันบนคลาวด์✓ desktopcommander.app
NexusWindows
Windows computer use in the background: desktop apps driven without your mouse or keyboard.
รันบนเครื่อง
README จากผู้ทำ
เปิดอ่าน README
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
AgentRank MCP server
MCP server for AI agents to search real, source-backed businesses. Every result carries a source URL and a trust score, so your agent acts on facts — never invented phone numbers or addresses. Coverage: Brazil, US, Europe (~2.7M businesses, growing).
Works with any MCP client (Claude Desktop, Cursor, …). Public beta · free key, no invite · website: https://agentsafepath.com · official MCP registry: io.github.saviodamato/agentrank-mcp.
Use cases
- Business search / company lookup with source-backed data.
- Local business search for agents (city + category + contact).
- Company profile: contacts, address, website, provenance.
- Source-backed company data instead of hallucinated details.
Tools
- `search_businesses(intent, limit=10)` — find businesses by a natural-language intent (e.g.
"farmácia em Copacabana com telefone","software company in California"). Returns ranked results withfit_score,trust_score, justification, risks and the source URL of each fact. - `get_business_profile(company_id)` — full profile of a result: location, contact channels, hours, offers, policies and evidence, each with provenance and source.
1. Get an API key
Register your agent (free, no invite) at https://agentsafepath.com/registrar.html — you receive a key once. It identifies your agent and is sent as Authorization: Bearer .
2. Add it to your MCP client
Claude Desktop
Edit claude_desktop_config.json (Settings → Developer → Edit Config) and add:
{"mcpServers": { "agentrank": { "command": "uvx", "args": ["agentrank-mcp"], "env": { "AGENTRANK_API_KEY": "ak_your_key_here" } } } }
Restart Claude Desktop. You'll see search_businesses and get_business_profile available. (uvx comes with uv; or use the "From source" option below.)
Cursor
Add the same block under mcpServers in your Cursor MCP settings.
From source (no packaging)
pip install -r requirements.txtAGENTRANK_API_KEY=ak_your_key_here python -m agentrank_mcp.server
And point your client's command at python with args ["-m", "agentrank_mcp.server"] and the folder on PYTHONPATH.
Environment variables
| Var | Required | Default |
|---|---|---|
AGENTRANK_API_KEY | yes | — |
AGENTRANK_BASE_URL | no | https://api.agentrank.intelligenceofcode.com |
The key is never logged.
Beta & limits
Public beta. Free tier: ~100 queries/day, 1500/month per agent (HTTP 429 with Retry-After when exceeded). One key per agent; the key is shown once at registration.
How agents should use the data
Every result carries sources (source URLs). Verify provenance before acting — data without a source should not be used. trust_score (0–100) reflects how safe the entity is to commit to; fit_score reflects match to the intent.
mcp-name: io.github.saviodamato/agentrank-mcp