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

Steelmind

โดย stabganรุ่น 2.0.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.stabgan/steelmind

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Structured thinking + steel-manning verification for AI agents. Backed by 43+ papers.

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": {
    "steelmind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@stabgan/steelmind-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add steelmind -- npx -y @stabgan/steelmind-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "steelmind": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@stabgan/steelmind-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "steelmind": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@stabgan/steelmind-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

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 stabgan 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 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32683 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Steelmind 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 (2.0.1) เข้า registry 7 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, MCP Server Autocad Lisp Helper

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

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Steelmind MCP — Structured Thinking & Verification for AI Agents

The research-grounded reasoning MCP server for AI agents. Combines step-by-step sequential thinking with steel-manning verification — backed by 43+ cognitive science and AI research papers.

Steelmind gives your AI agent two tools:

  • `think` — Record structured reasoning steps with sequential decomposition. Embeds Socratic self-questioning and Polya's problem-solving method.
  • `verify` — Challenge conclusions with steel-manning before committing. Embeds dialectical evaluation from MetaCrit and SIEV research.

The code is minimal. The descriptions do the heavy lifting — tool descriptions account for ~80% of reasoning improvement per Anthropic τ-bench research.

Why Steelmind?

FeatureThink MCPSequential ThinkingSteelmind
Step tracking✗✓✓
Adjustable step count✗✓✓
Cognitive mode separation✗✗✓
Steel-manning verification✗✗✓
Socratic self-questioning✗✗✓
Research-grounded descriptions✗✗✓
Verify nudge on completion✗✗✓
Tool count112

Key research insight: MetaCrit (arxiv 2507.15015) proved that separating reasoning generation from reasoning evaluation prevents self-bias and improves accuracy by up to 76%. Sequential-thinking uses one tool for both. Steelmind separates them.

Quick Start

npx (no install)
{

"mcpServers": { "steelmind": { "command": "npx", "args": ["-y", "@stabgan/steelmind-mcp"] } } }

Docker
{

"mcpServers": { "steelmind": { "command": "docker", "args": ["run", "--rm", "-i", "stabgan/steelmind-mcp"] } } }

npm global install
npm install -g @stabgan/steelmind-mcp
{

"mcpServers": { "steelmind": { "command": "steelmind-mcp" } } }

How It Works

The think tool

Records a structured reasoning step with sequential tracking.

Input:

{

"thought": "What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.", "thoughtNumber": 1, "totalThoughts": 3, "nextThoughtNeeded": true }

Output (mid-sequence):

[Thinking 1/3]

What are the dependencies? Need to check imports before refactoring.

Output (final step — includes verify nudge):

[Thinking 3/3]

My conclusion: use the adapter pattern for backward compatibility.


Thinking complete. Before acting on this conclusion, use the verify tool to challenge it.

The verify nudge appears in the tool result (not just the description), making it far more likely the model will actually call verify. Tool results get different attention treatment than descriptions — they're processed as fresh context.

The verify tool

Challenges your reasoning with steel-manning before you commit.

Input:

{

"concern": "The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?" }

Output:

The adapter pattern adds complexity. Is the simpler approach actually better?

Pure identity function — returns your concern unchanged. The value is in the description, which prompts: _"Steel-man the opposition: What is the strongest argument that your conclusion is wrong?"_

The workflow
think(step 1/3) → think(step 2/3) → think(step 3/3) → [verify nudge] → verify → act

↑ adjust totalThoughts if needed

Research Foundation

Steelmind's design is grounded in 43+ research papers. Key findings:

PaperFindingHow Steelmind Uses It
MetaCrit (arxiv 2507.15015)Separating generation from evaluation prevents self-biasTwo separate tools: think (generate) + verify (evaluate)
Anthropic τ-benchOptimized tool descriptions yield 54% improvementDescriptions are the primary scaffold, not code
Think2 (arxiv 2602.18806)Structured metacognition yields 3x self-correctionSequential step tracking + Socratic questioning
SIEV (ICML)Models lose 40+ points under dialectical evaluationSteel-manning prompt in verify description
Scaling TTC (arxiv 2408.03314)Difficulty-adaptive compute improves efficiency 4xAdjustable totalThoughts
EasyTool (NAACL 2025)Concise descriptions outperform verbose ones~100 word descriptions
ToolACE"When NOT to use" improves irrelevance detection 6→84%Negative guidance in both descriptions
Cognitive Foundations (arxiv 2511.16660)External scaffolding improves performance up to 72%Research-grounded cognitive frameworks

Compatible Clients

Works with any MCP-compatible client:

  • Claude Desktop / Claude Code
  • Cursor
  • Windsurf
  • Kiro
  • Cline
  • Any client supporting MCP stdio transport

Compatible Models

Designed for frontier models but works across families:

  • Claude (Opus, Sonnet) — native MCP
  • GPT-5 / GPT-4o / o-series — via MCP adapters
  • Gemini — via MCP adapters
  • DeepSeek — via MCP adapters

Development

npm install          # Install dependencies

npm run build # Compile TypeScript npm test # Run 90 tests npm run lint # ESLint npm run format # Prettier npm start # Run the server

License

MIT

ถาม PopNx