Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Every KnowBe4 KMSAT reporting feature plus a local SQLite store that answers the cross-client
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
KNOWBE4_API_KEY, KNOWBE4_BASE_URL, KNOWBE4_REGION, KNOWBE4_USER_EVENT_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
KNOWBE4_BASE_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub servosity ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: KNOWBE4_API_KEY, KNOWBE4_REGION, KNOWBE4_USER_EVENT_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.7) เข้า registry 14 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Supabase, MongoDB MCP Server, Elasticsearch MCP Server
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
MongoDB Model Context Protocol Server
MCP server for interacting with Elasticsearch
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Unofficial. Community-built Claude Code Skill and MCP server for the KnowBe4
API. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by KnowBe4, Inc.
▶ Watch the 30-second demo - demo data is simulated; every command shown exists in the real CLI.
Every KnowBe4 KMSAT reporting feature plus a local SQLite store that answers the cross-client questions the console can't - repeat-clicker hunts and training-coverage anti-joins. Works with the AI you already use - ChatGPT (desktop app), Claude Desktop, Codex, Claude Code, Claude Cowork, and GitHub Copilot - plus Gemini CLI. Free, open source, runs on your laptop. Built for MSP owners. No code required.
Security note (until this connector is reprinted). Do not run HTTP mode
(
--transport http), not even on localhost. This build has no password,
listens on every network interface, and predates the browser-rebinding guard,
so a web page you open can reach it. The MCP tools can also read your data
with your credentials. Use the default stdio transport. If you set up a tunnel
for a remote agent, shut it down. A fix is on the way.
The six agents MSP owners actually use (self-serve, works today):
| Your AI agent | How to install the KnowBe4 skill |
|---|---|
| Claude Desktop | Run installer, then Settings > Extensions to register knowbe4-mcp (no JSON editing). |
| ChatGPT (desktop app) | Run installer, then add knowbe4-mcp in Settings > MCP servers as a local (STDIO) server. ChatGPT on the web is not supported yet. |
| Codex CLI | Paste the install prompt below. |
| Claude Code | Paste the install prompt below. |
| Claude Cowork | Paste the install prompt below. |
| GitHub Copilot (VS Code) | Run installer, add knowbe4-mcp to mcp.json under the servers key, then pick Agent mode. |
The ChatGPT desktop app runs knowbe4-mcp locally and shares MCP configuration with Codex (OpenAI). ChatGPT on the web needs a remote (HTTP) server, and this connector's HTTP mode is paused until it is reprinted (see the security note in mcp-install.md), so msp-skills does not support it yet. If your team works there, a hosted gateway is the better pick; check that your AI app is on the gateway's setup list.
Big install base, but an honest heads-up: Gemini CLI runs the local binary you just installed, while Microsoft 365 Copilot and the Gemini app need a remote server, which msp-skills does not support yet.
| Agent | What it takes |
|---|---|
| Microsoft 365 Copilot / Copilot Studio | Not supported by msp-skills yet: it needs a remote server. A hosted gateway is the better pick; check that your AI app is on the gateway's setup list. |
| Google Gemini | Gemini CLI is local - same as Claude Code. See mcp-install.md. The Gemini app needs a remote server and is not supported by msp-skills yet. |
Skill-native agents (also covered): Hermes and OpenClaw read this skill's
SKILL.mddirectly *and* speak MCP - see their install sections below. Also works with Cursor, Windsurf, Cline, Continue.dev, and Zed via MCP. Full per-tool wire-up: [docs/which-agent.md](../../docs/which-agent.md).
Run more than one agent? Install across all 51+ supported agents in one command:
npx skills add Servosity/msp-skills@latest(requires Node.js, then run the per-skill installer for the CLI/MCP binaries). See docs/which-agent.md.
.mcpbClaude Desktop bundle: the
.mcpblaunches on macOS (Intel and Apple Silicon), Windows x64 and Linux x64. Every tool shells out to the companionknowbe4-cli. Releases cut from 2026-09-18 on ship that CLI inside the bundle; older bundles contain only the MCP server, so if yours lacks the companion, run the Path A or Path B installer below first (or setKNOWBE4_CLI_PATHto an existing binary). Details: #331.
Download KnowBe4 MCP (.mcpb) - then open Claude Desktop > Settings > Extensions and select the file. One click, no JSON, no shell. (Browse every KnowBe4 release on the releases page.)
Prefer the Claude Code plugin? Add the marketplace once, then install - works immediately, no directory listing required:
/plugin marketplace add Servosity/msp-skills
/plugin install knowbe4@msp-skills
Copy this into Claude Code, Codex CLI, or Claude Cowork:
Install the KnowBe4 Skill and MCP server from Servosity/msp-skills in this agent workspace. If this workspace uses a POSIX shell (macOS, Linux, WSL, or Bash), run
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.sh). If it uses Windows PowerShell, runiwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.ps1 | iex. Then authenticate per the README and runknowbe4-cli --helpto explore.
The same prompt works in any agent that can run shell.
Windows (PowerShell):
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.ps1 | iex
macOS / Linux:
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.sh)
The installer drops both knowbe4-cli (the CLI) and knowbe4-mcp (the MCP server) into your user bin path. Claude Code, Codex, and Cowork discover the Skill via SKILL.md in this directory.
Verify:
knowbe4-cli --version
The installer always fetches the current release - re-run it to upgrade:
macOS / Linux:
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.sh)
Windows (PowerShell):
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/knowbe4/install.ps1 | iex
Claude Desktop .mcpb users: download the latest .mcpb (top of this section) and re-select it in Settings > Extensions. Claude Code plugin users: /plugin update knowbe4@msp-skills.
After the installer runs, see [mcp-install.md](./mcp-install.md) and [docs/which-agent.md](../../docs/which-agent.md) for the per-agent wire-up - one section per agent, including the GitHub Copilot servers key and the ChatGPT desktop app. Claude Desktop's Settings > Extensions panel is the simplest path; the MCP config block (for users who prefer editing JSON) is documented in mcp-install.md.
From the Hermes CLI:
hermes skills install servosity/msp-skills/skills/knowbe4 --force
Inside a Hermes chat session:
/skills install servosity/msp-skills/skills/knowbe4 --force
Hermes speaks MCP natively, so it can also use the knowbe4-mcp server directly - same install path, same env vars.
Tell your OpenClaw agent (copy this):
Install the knowbe4 skill from https://github.com/servosity/msp-skills/tree/main/skills/knowbe4. The skill defines how its required CLI (
knowbe4-cli) can be installed via theopenclaw:frontmatter block.
OpenClaw isn't generally available yet; the frontmatter wiring is pre-shipped and will activate the moment OpenClaw launches.
Set the credentials the CLI needs (from your KnowBe4 portal):
KNOWBE4_API_KEY=<value> KNOWBE4_REGION=<value> knowbe4-cli doctor
doctor confirms the credentials work before you run anything that touches data. It exits 0 even when the credential is rejected, so scripts should add --fail-on error.
| Question your MSP keeps asking | Command |
|---|---|
| Who clicked the bait in more than one phishing test? | knowbe4-cli repeat-clickers --min-clicks 2 --since 90d |
| Who clicked a phish but never passed training? | knowbe4-cli untrained-clickers --since 180d |
| Whose risk score is getting worse this quarter? | knowbe4-cli risk-drift --window 90d --worsened --top 20 |
| Which active users have zero training or zero phishing coverage? | knowbe4-cli coverage-gaps |
| Is training actually working for the Finance group? | knowbe4-cli phish-prone-trend --group "Finance" --since 12mo |
| Who are my highest-risk users, with the why behind the score? | knowbe4-cli risk-leaderboard --top 25 |
| Which departments are driving our risk up? | knowbe4-cli group-risk-contribution --window 90d --top 10 |
| Assemble the full client quarterly review in one command | knowbe4-cli qbr --since 90d |
| Who never reports a simulated phish? | knowbe4-cli report-rate --bottom 25 |
Full command reference: guide.md. For the AI-agent operating contract (--agent, --dry-run, when to confirm before mutating), see AGENTS.md.
Most KnowBe4 integrations and MCP servers proxy each question into a live API call. That's fine for one record. It dies at scale, when you're asking "who are my repeat clickers across all 40 client tenants this quarter" - a question no single KnowBe4 endpoint answers.
This skill syncs KnowBe4 into a local SQLite mirror with full-text search. Aggregate questions become one local SQL join: instant, offline, and the AI sees the answer, not the raw data. Compound commands like repeat-clickers, untrained-clickers, and qbr join across phishing tests, training enrollments, and risk-score snapshots - work a stateless API wrapper can't do, because KnowBe4 keeps those records in separate reports.
On r/msp the recurring KnowBe4 complaint is reporting, not the product: the KMSAT console answers one tenant, one phishing test, and one risk chart at a time, so any cross-client or cross-test question turns into a CSV export and a pivot table. The hardest gap is correlation - phishing results and training completion live in separate reports, so the most useful list a vCISO owns (clicked a phish, never finished training) doesn't exist in the portal. This skill closes that with untrained-clickers (the anti-join), repeat-clickers (the riskiest humans across every test), risk-drift (who is deteriorating), coverage-gaps (who your program silently misses), and qbr (the whole quarterly review in one command).
See pain-point.md for the longer narrative.
Yes, in the ChatGPT desktop app. It runs MCP servers locally (STDIO), the way knowbe4-mcp runs, and shares MCP configuration with Codex ([OpenAI](https
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo