Supabase
server ทางการของ Supabase ให้ AI สร้างตาราง ถามข้อมูล และดูการตั้งค่าโปรเจกต์ในฐานข้อมูล Supabase ของคุณ
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Every Level RMM endpoint, plus a local SQLite fleet store and offline cross-entity rollups no Level
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
LEVELIO_BASE_URL, LEVEL_API_TOKENค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ 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
LEVELIO_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: LEVEL_API_TOKEN
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.8) 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 Level
API. Not affiliated with, endorsed by, or sponsored by Level.
▶ Watch the 30-second demo - demo data is simulated; every command shown exists in the real CLI.
Every Level RMM endpoint, plus a local SQLite fleet store and offline cross-entity rollups no Level tool has: at-risk ranking, patch posture, alert triage, and stale-device detection in one command. 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 put this
connector behind the
supergatewaybridge or any other stdio-to-HTTP bridge,
not even on localhost. The bridge adds no password, so anyone who can reach
its port can use the MCP tools with your credentials. Use the default stdio
transport. If you set up a bridge or 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 Level skill |
|---|---|
| Claude Desktop | Run installer, then Settings > Extensions to register levelio-mcp (no JSON editing). |
| ChatGPT (desktop app) | Run installer, then add levelio-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 levelio-mcp to mcp.json under the servers key, then pick Agent mode. |
The ChatGPT desktop app runs levelio-mcp locally and shares MCP configuration with Codex (OpenAI). ChatGPT on the web needs a remote (HTTP) server. This connector speaks stdio only, and the bridge it would need 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 companionlevelio-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 setLEVELIO_CLI_PATHto an existing binary). Details: #331.
Download Level MCP (.mcpb) - then open Claude Desktop > Settings > Extensions and select the file. One click, no JSON, no shell. (Browse every Level 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 levelio@msp-skills
Copy this into Claude Code, Codex CLI, or Claude Cowork:
Install the Level 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/levelio/install.sh). If it uses Windows PowerShell, runiwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/levelio/install.ps1 | iex. Then authenticate per the README and runlevelio-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/levelio/install.ps1 | iex
macOS / Linux:
bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/levelio/install.sh)
The installer drops both levelio-cli (the CLI) and levelio-mcp (the MCP server) into your user bin path. Claude Code, Codex, and Cowork discover the Skill via SKILL.md in this directory.
Verify:
levelio-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/levelio/install.sh)
Windows (PowerShell):
iwr -useb https://raw.githubusercontent.com/Servosity/msp-skills/main/skills/levelio/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 levelio@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/levelio --force
Inside a Hermes chat session:
/skills install servosity/msp-skills/skills/levelio --force
Hermes speaks MCP natively, so it can also use the levelio-mcp server directly - same install path, same env vars.
Tell your OpenClaw agent (copy this):
Install the levelio skill from https://github.com/servosity/msp-skills/tree/main/skills/levelio. The skill defines how its required CLI (
levelio-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 Level portal):
LEVEL_API_TOKEN=<value> levelio-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 |
|---|---|
| Which devices are most at risk across alerts, patches, score, and staleness? | levelio-cli at-risk --top 20 |
| Which devices have gone dark and stopped checking in? | levelio-cli stale --days 30 |
| What is my fleet-wide patch exposure, by category? | levelio-cli patch-posture --category security |
| How is my fleet broken down by OS, platform, or group? | levelio-cli fleet --by os |
| Where are my active critical fires, clustered by group? | levelio-cli alert-triage --severity critical |
| Give me a per-client posture scorecard for QBRs. | levelio-cli client-scorecard |
| Which devices are below my security-score threshold? | levelio-cli security-posture --below 70 |
| Which devices are waiting on a reboot to finish patching? | levelio-cli reboot-due |
| Which monitors fire most often across the fleet? | levelio-cli alert-recurrence --top 15 |
| What changed since yesterday - new alerts, updates, activity? | levelio-cli since --days 1 |
Full command reference: guide.md. For the AI-agent operating contract (--agent, --dry-run, when to confirm before mutating), see AGENTS.md.
Most Level 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 "which of my 600 endpoints across every client need attention first" or "what's each client's patch exposure for the QBR deck."
This skill syncs Level 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 at-risk, client-scorecard, and cf-coverage join across devices, alerts, OS updates, groups, and custom fields - work a stateless API wrapper can't do.
Level is a fast, modern RMM, but like every RMM its console answers questions one device at a time. The recurring complaint on r/msp isn't monitoring - it's *reporting across the whole fleet at once*: which machines quietly went dark, which clients are furthest behind on patches, where the alert noise is systemic, and what each client's posture is when a QBR is due. There's no single screen for that, so the numbers that matter get assembled by hand, group tab by group tab.
This skill closes that gap with cross-entity rollups:
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo