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

Nats Trail

โดย solsolettidevรุ่น 0.6.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.solsolettidev/nats-trail

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Read-only NATS and JetStream observability: trace a request across streams, rank what is broken.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ
  • ต้องใส่ค่าเหล่านี้: NATS_TRAIL_TOKEN

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต

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": {
    "nats-trail": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@nats-trail/mcp"
      ],
      "env": {
        "NATS_TRAIL_API": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NATS_TRAIL_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add nats-trail --env NATS_TRAIL_API='ใส่ค่าของคุณ' --env NATS_TRAIL_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @nats-trail/mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "nats-trail": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@nats-trail/mcp"
      ],
      "env": {
        "NATS_TRAIL_API": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NATS_TRAIL_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "nats-trail": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@nats-trail/mcp"
      ],
      "env": {
        "NATS_TRAIL_API": "ใส่ค่าของคุณ",
        "NATS_TRAIL_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • NATS_TRAIL_API env
    URL of the NATS Trail bridge, e.g. http://127.0.0.1:4000. Without it the server answers only from local state and cannot reach JetStream.
  • NATS_TRAIL_TOKEN ความลับ env
    Bearer token for the bridge, required when it has auth enabled. A read-scoped token is enough: this server never mutates.

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 ยืนยันด้วยบัญชี GitHub solsolettidev 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 32599 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 53% ของอีก 32599 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32599 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Nats Trail ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: NATS_TRAIL_TOKEN

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.6.1) เข้า registry 35 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk

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 เมื่อวานซืน
ติดตั้ง

Zendesk

โดย pipeworx-io

Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Give an AI agent safe access to your production event bus.

A web UI, a CLI and an MCP server over one bounded query engine — so humans and agents debug NATS from the same source of truth.


Why this exists

Every NATS GUI answers *"what is in this stream?"*. That is the easy question.

The hard question in an event-driven system is "why did this one flow fail?" — and answering it means following a single request_id across four streams, three services and a dead-letter subject. Today you do that by hand, with a terminal per stream.

NATS Trail answers that question directly, and exposes the answer to agents as a typed, bounded, read-only tool contract — so you can point Claude at production and ask.

nats-trail trace --request-id req-0001d --limit 20

Or, from an agent: *"Why did the refresh for s3-events fail?"* — and it lands on the message that actually broke, with the retry state and the correlation ids already extracted:


The part nobody else does

There are several NATS MCP servers. They shell out to the nats CLI, return raw dumps, and expose publish and delete while describing themselves as read-only.

NATS Trail treats the agent surface as a contract, not a wrapper:

NATS TrailTypical NATS MCP server
Tool schemasExplicit JSON input and output schemas per toolNone, or input only
Result sizelimit is required, capped at 200, with cursorsUnbounded
Long scansmaxScan budget with explicit truncation warningsScans until it dies
Message shapesubject, timestamp, stream/seq, truncation flag, extracted request_id / correlation_idRaw payload dump
ErrorsStructured envelope with code and retriableStack traces or plain strings
WritesUnreachable from the agent runtimepublish, KV and object writes exposed
AuditEvery call logged with origin and token identity; mutations with their argumentsNone
"Read-only" here means unreachable, not disabled

NATS Trail *can* write: publish, purge, delete messages, consumers and streams. Those live behind /api/mutate, reachable from the UI and the CLI.

executeMcpTool() receives an McpRuntimeData interface that exposes only read functions. There is no disabled publish behind a feature flag — there is no `publish` to call. A misconfigured environment variable cannot purge your production stream, because the code path does not exist. CLI write commands additionally refuse to run under --agent, and the test suite reads the source to assert none of this has been quietly undone.

This is the only reason it is reasonable to hand an agent a prod context.


Install

npx nats-trail serve

Open http://127.0.0.1:4000 — one process serves the UI and the API.

Prefer containers? The compose file brings up NATS Trail next to a JetStream-enabled server:

docker compose up

On Kubernetes, the Helm chart declares contexts and correlation keys in values.yaml and keeps credentials in a Secret:

helm install nats-trail ./charts/nats-trail -f my-values.yaml

See charts/nats-trail/README.md for declarative config, why it is a single-replica StatefulSet, and how authentication is delegated to whatever fronts the service.

From source

git clone https://github.com/solsolettidev/nats-trail

cd nats-trail npm install npm start

Development with hot reload

npm run dev
  • UI: http://localhost:5173 (proxies /api and /ws to the bridge)
  • API bridge: http://localhost:4000

npm run dev runs the TypeScript watcher, the API bridge and the UI together.

Requirements: Node.js >= 22 (for the built-in SQLite used by the correlation index) and a reachable NATS server (nats-server -js is fine).


Use it as an MCP server

Point any MCP client at the stdio server. For Claude Code:

claude mcp add nats-trail -- npx -y @nats-trail/mcp

Or wire it manually:

{

"mcpServers": { "nats-trail": { "command": "natstrail-mcp", "env": { "NATS_TRAIL_API": "http://127.0.0.1:4000", "NATS_TRAIL_TOKEN": " " } } } }

Twenty-five read-only tools, all returning the same envelope:

# start here when the topology is unknown

natstrail.discover_subjects subjects that carry traffic + inferred payload shapes natstrail.get_health_summary what is broken right now, ranked natstrail.reconstruct_flow the causal chain for one request_id natstrail.enrich_incident flat context for an incident: flow + dead letters + health

messages

natstrail.search_messages natstrail.get_message_detail natstrail.trace_by_request_id natstrail.trace_by_correlation_id natstrail.search_dlq natstrail.run_filter

topology

natstrail.list_streams natstrail.get_stream_info natstrail.list_consumers natstrail.list_kv_buckets natstrail.list_kv_keys natstrail.get_kv_history natstrail.list_object_buckets natstrail.list_objects

operations

natstrail.get_server_health natstrail.list_server_connections natstrail.list_contexts natstrail.get_connection_status natstrail.list_filters natstrail.list_audit natstrail.enrich_sentry

See docs/mcp-agent.md.


Three surfaces, one engine

                 ┌──  Web UI          explore visually, save filters

Query Engine ───┼── CLI scripts, pipelines, humans in a terminal (core) └── MCP + HTTP API agents, Sentry, dashboards

A filter you save in the UI is the same filter nats-trail filter run executes, and the same one natstrail.run_filter hands an agent. Configure a context once; use it everywhere.

  • `packages/ui` — React + Vite. Presentation only.
  • `packages/server` — Express + WebSocket bridge. Owns connections and credentials.
  • `packages/core` — the Query Engine: envelopes, limits, truncation, filters, error normalization.
  • `packages/cli` — the nats-trail binary: query commands, serve, and an interactive shell.
  • `packages/mcp` — tool contracts and the stdio server.

See docs/architecture.md.


Features

Inspect — context selector (local / dev / staging / prod) with a prod confirmation gate, live subject subscription, JSON pretty print with tree view and in-payload search, stream and consumer browsing, auto-detected DLQ panel.

JetStream — streams, subjects, counts and consumer health. and a selected message rendered as a JSON tree"> NATS Core — live subject subscription with filters.

DLQ — auto-detected dead letters with reason and origin.

Viewer — tree, raw, search, fullscreen, copy-path.

Understand — subject discovery infers payload shapes from real traffic, flow reconstruction turns one request_id into a causal chain, and the health summary ranks what is actually broken.

Query — bounded stream scans with cursors and time windows, filters by subject, date, text and JSON event type, saved filters shared across all three surfaces. Binary payloads (protobuf, msgpack) are detected and shown as hex dumps rather than mojibake.

Browse — KV buckets with per-key revision history including deletes, Object Store metadata, and server health from the monitoring port (varz / jsz / connz).

Change — publish, request/reply, purge, and delete messages, consumers and streams, from the UI and the CLI, behind confirmation. Never from the agent surface.

Integrate — read-only HTTP API under /api/integration, bearer tokens with per-token audit identity, and POST /api/integration/enrich/sentry to attach NATS context to an error without exposing credentials.

Full list in docs/features.md · CLI reference in docs/cli.md.


Security

Credentials live in contexts stored locally under data/ (git-ignored). The UI never holds the NATS connection — it always goes through the bridge, which pools one connection per context.

The server binds to 127.0.0.1 by default because /api/contexts and /api/connect are unauthenticated local endpoints. To expose the Integration API and the WebSocket, configure bearer tokens with NATS_TRAIL_TOKENS=name:token or data/tokens.json; audit entries then record the authenticated token name per call.

A shared deployment has no built-in login on purpose: identity comes from whatever fronts the service (an ingress with OIDC, oauth2-proxy, Cloudflare Access, Teleport or network isolation), so no passwords are stored here. Contexts declared through NATS_TRAIL_CONFIG resolve ${VAR} from the environment and cannot be edited or deleted through the API.


Roadmap

Tracked in docs/roadmap.md.

Phases 0–3 are complete. npm release · KV and Object Store browsing · server health · binary payload handling · nkey auth · subject discovery · flow reconstruction · health summary · incident enrichment for Sentry, Grafana, Datadog and PagerDuty · stream, consumer and KV administration · MCP registry listing · indexed correlation search · declarative config and a Helm chart. All writes are human-only, behind scoped tokens and audited with their arguments.

Next: cluster awareness, deliberately deferred rather than pending work.

Deliberately out — protobuf and msgpack *field* decoding (needs a per-subject schema registry) and competing with NUI on GUI breadth. See docs/roadmap.md.

Planned, not started: for teams that explicitly want agent wri

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx