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

Agy Bridge

โดย sshahzaiibรุ่น 0.3.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.sshahzaiib/agy-bridge

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Delegate heavy tasks from Claude Code to the Antigravity CLI (Gemini) with quota-aware failover.

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": {
    "agy-bridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agy-bridge"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add agy-bridge --env AGY_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_TIMEOUT='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_MAX_OUTPUT_CHARS='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_DEFAULT_MODEL='ใส่ค่าของคุณ' --env AGY_ON_FAILURE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y agy-bridge

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "agy-bridge": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agy-bridge"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "agy-bridge": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "agy-bridge"
      ],
      "env": {
        "AGY_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_TIMEOUT": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_MAX_OUTPUT_CHARS": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_DEFAULT_MODEL": "ใส่ค่าของคุณ",
        "AGY_ON_FAILURE": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • AGY_PATH env
    Path to the agy binary (defaults to `agy` on PATH)
  • AGY_TIMEOUT env
    Override the per-tool timeouts, in seconds
  • AGY_MAX_OUTPUT_CHARS env
    Truncation cap for tool output, in characters (default 50000)
  • AGY_DEFAULT_MODEL env
    Fallback model when no chain entry is available
  • AGY_ON_FAILURE env
    Set to `strict` to instruct the calling agent not to absorb failed delegations (default `fallback`)

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sshahzaiib 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 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 13% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Agy Bridge 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 (0.3.1) เข้า registry 5 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, Symantec Cloud DLP AIops

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

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

agy-bridge

An MCP bridge that lets Claude Code delegate heavy tasks to the Antigravity CLI (`agy`) — saving Claude's context window and tokens for what matters.

Claude sends a task → the bridge routes it to the best available model via agy → only the answer comes back. Large files, deep git searches, and web lookups never touch Claude's context.

Listed on

User → Claude Code → agy-bridge (MCP) → agy CLI → Gemini / Claude / GPT-OSS

← ← ←

Why this over claude-to-agy?

claude-to-agyagy-bridge
Tool surface1 generic delegate_to_agy6 purpose-built tools — Claude self-routes reliably
Model selectionnone (agy default only)per-tool routing across all agy models, with availability detection and fallback
Multi-turnstatelesssession continuity — follow_up resumes agy conversations without resending context
Output safetyunboundedconfigurable truncation cap protects Claude's context
Sandboxnooptional --sandbox mode
Installuvx (Python)npx (Node) — zero install

Requirements

Install

# 1. Register the MCP server (user scope = all projects).

add-json bakes in a generous client-side timeout so long analyze_files /

delegate calls don't trip Claude Code's tool-call deadline (see Timeouts).

claude mcp add-json -s user agy-bridge \ '{"command":"npx","args":["-y","agy-bridge"],"timeout":600000}'

2. Add delegation rules to your project (or ~/.claude/CLAUDE.md for global)

curl -o CLAUDE.md https://raw.githubusercontent.com/sshahzaiib/agy-bridge/main/CLAUDE.md

The "timeout": 600000 (10 min, milliseconds) is the client-side tool-call

deadline — without it, a cold-start analyze_files (~40–50s) or a long

delegate can hit Claude Code's default and return `timed out waiting for

response` while the agy run is still going. If your client doesn't honor a

per-server timeout, set the global env var MCP_TOOL_TIMEOUT=600000 instead.

Details and the agy-side budgets are in Timeouts and cancellation.

Tools

ToolUse forModel routing (first available)
analyze_filesFiles >200 lines, >3 files at once, logs, dumps, generated codeGemini Flash (High) → Gemini Pro (Low) → fallback
deep_searchgit log/diff/blame archaeology, repo-wide grepsGemini Flash (Medium) → (High) → fallback
web_lookupDocs, API references, external/current knowledgeGemini Flash (Medium) → (High) → fallback
adversarial_reviewPlan critiques, design and code reviewsGemini Pro (High) → Gemini Flash (High) → fallback
follow_upContinue a prior session by session_id — no context resendinherits the session
delegateAnything else heavyGemini Flash (High) → fallback

All tools accept optional cwd (project root) and model (an id or display name from agy models; validated, with available models listed on mismatch).

Every response ends with a footer:

---

[agy-bridge] model: Gemini Flash (High) | session: 1f0c…-d4 (use follow_up to continue)

Model routing

On first use the bridge runs agy models (cached for the process lifetime) and picks the first available model in the tool's preference chain. Chain entries name a family and tier rather than a version (Gemini * Flash (High)), and * resolves to the newest version agy currently lists, so a Gemini release never silently breaks routing. Chains are Gemini-first; Claude Opus and GPT-OSS are appended as a last resort and only used when no Gemini model is listed. If none is available it falls back to AGY_DEFAULT_MODEL, and finally to agy's own default. agy silently ignores unknown --model values, so the bridge validates names up front instead of letting requests land on the wrong model.

Quota-aware failover

agy never surfaces quota exhaustion in print mode — it silently retries the 429 until its print-timeout, then exits 0 with empty output, which used to look like an indefinite hang. The bridge now watches each run's log file (via --log-file) and on RESOURCE_EXHAUSTED (code 429):

  1. kills the agy process group immediately (no waiting out the timeout),
  2. parses the reset time ("Resets in 4h24m") into an in-process cooldown registry,
  3. retries the same prompt on the next model in the tool's chain,
  4. skips cooled-down models on all subsequent calls until their quota resets.

Failovers are annotated in the response footer (failover: : quota exhausted (resets in 4h24m)). Only when every candidate is exhausted does the call fail — in seconds, with reset times listed — instead of hanging.

Timeouts and cancellation

Each tool has its own default timeout sized to its job: web_lookup 120s, deep_search 180s, analyze_files / adversarial_review / follow_up 300s, delegate 600s. Setting AGY_TIMEOUT explicitly overrides all of them at once. To change a single tool, set AGY_TIMEOUT_ instead (e.g. AGY_TIMEOUT_DEEP_SEARCH=300); a per-tool override takes precedence over the global AGY_TIMEOUT and the tool's default. The full set of per-tool variables is AGY_TIMEOUT_ANALYZE_FILES, AGY_TIMEOUT_DEEP_SEARCH, AGY_TIMEOUT_WEB_LOOKUP, AGY_TIMEOUT_ADVERSARIAL_REVIEW, AGY_TIMEOUT_FOLLOW_UP, and AGY_TIMEOUT_DELEGATE. The kill path escalates SIGTERM → SIGKILL across the whole process group, and the deadline fires even if agy's helper processes hold the output pipes open. Cancelling the tool call from the MCP client (e.g. pressing Esc in Claude Code) also kills the agy run instead of orphaning it.

Two timeout layers — align them. The timeouts above are the _agy-side_ budget. Your MCP client (Claude Code) has its own, separate _tool-call_ timeout, and if it is shorter than the agy budget the client gives up first — you'll see Error: timed out waiting for response (note: agy-bridge's own timeout reads agy timed out after Ns instead). The work is not lost: the agy session persists, so follow_up with the returned session_id retrieves the result. But the real fix is to make the client wait at least as long as agy: the Install command already sets a per-server timeout of 600000ms (scoped to the agy-bridge entry only). If you registered the server without it, re-run the add-json command from Install, or set the global env var MCP_TOOL_TIMEOUT=600000. Rule of thumb: client `timeout` ≥ agy budget.

Expected latency. Most of the perceived "slowness" is cold start: the first call in a session spawns the agy CLI and warms the model. A simple analyze_files over 3 files measures around 40–50s cold (≈46s observed), dropping on subsequent same-session calls. A first call that also hits a quota 429 takes longer while the bridge fails over. So a client timeout below ~60s will intermittently trip on cold starts even for "simple" questions — size it generously.

Configuration

All optional, via environment variables:

VariableDefaultDescription
AGY_PATHagyPath to the agy binary
AGY_TIMEOUTper-toolSeconds; overrides all per-tool timeouts at once (see above), passed as --print-timeout, enforced with a 15s kill grace
AGY_TIMEOUT_ per-toolSeconds; overrides the timeout for a single tool only, e.g. AGY_TIMEOUT_DEEP_SEARCH=300. Wins over AGY_TIMEOUT
AGY_MAX_OUTPUT_CHARS50000Truncation cap for tool output
AGY_DEFAULT_MODELunsetFallback model when no chain entry is available (name, id, or * pattern)
AGY_SKIP_PERMISSIONStruePass --dangerously-skip-permissions to agy
AGY_SANDBOXfalseRun agy with --sandbox
AGY_ON_FAILUREfallbackstrict appends an instruction to failed-tool errors telling the calling agent not to absorb the work itself
Failure behavior

The bridge always fails loudly: agy errors surface as MCP tool errors with agy's actual stderr, and degraded model routing is annotated in the response footer. By default the calling agent (Claude) will typically do the work itself after a failure — visible in the transcript, but easy to stop noticing in a long session. Set AGY_ON_FAILURE=strict to append an explicit "do NOT perform this work yourself — report the fai

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx