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

Starlog

โดย starloghqรุ่น 0.9.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.starloghq/starlog

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Vet a package (CVEs, license, maintenance) before your AI agent uses it, plus capability discovery.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

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

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": {
    "starlog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "starloghq",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "STARLOG_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add starlog --env STARLOG_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y starloghq mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "starlog": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "starloghq",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "STARLOG_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "starlog": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "starloghq",
        "mcp"
      ],
      "env": {
        "STARLOG_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • STARLOG_API_KEY ความลับ env
    Optional. Unlocks the hosted full-corpus search tier + hosted facts API; the server runs fully locally without it.

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 starloghq 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 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 20% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32606 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Starlog ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

ต้องใส่ค่าเหล่านี้: STARLOG_API_KEY

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.0) เข้า registry 3 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, Georgia MCP

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

Georgia MCP

โดย abgeo

An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Starlog

Vet a package before your AI coding agent uses it — authoritative facts (CVEs, license, maintenance), free, local, no account.

Vet a package in one command — nothing to install, no API key, no account:

npx starloghq facts ua-parser-js

Then wire it into your coding agent (Claude Code, Cursor, Copilot, Codex):

npx starloghq init

Source-available under BUSL-1.1 — free to use, modify, and self-host; converts to Apache-2.0 in 2030. Details ↓


Why

AI coding agents (Claude Code, Cursor, Copilot) pick libraries from training recall — a snapshot of scraped code, frozen at a cutoff date and ranked by how often an option appeared, not by what fits your task or what's safe *now*. That recall can't know about a CVE disclosed last week, and it has never seen your company's internal libraries. The agent recommends anyway, with the same confidence either way.

The failure modes are measurable: research finds ~49% of AI-suggested dependencies carry known vulnerabilities and ~34% are hallucinated outright — the package doesn't exist. And for whole categories — most dangerously auth — agents default to hand-rolling custom code instead of reaching for a vetted library.

You can't fix recall by prompting harder. Starlog puts authoritative, dated facts in front of your agent at decision time. Its hero surface is vetting by name — starlog facts returns known CVEs/incidents, SPDX license + risk, and maintenance status (or an honest *"no facts on file"*) — so the install/avoid/pick call rides on facts, not recall. It runs entirely on your machine as an MCP server and a package-install hook, no API key, no sign-up. A companion starlog_search finds candidate packages for a capability; facts vet the pick.

Does it actually change what the agent decides? Yes — measured before/after, on the venue that matters (private libraries and post-cutoff advisories). → the validated result.

What you get

  • `starlog_facts` MCP tool — your agent looks up authoritative facts about a specific package before recommending it: known CVEs/supply-chain incidents, SPDX license and license risk, maintenance status (active/deprecated/abandoned/compromised), and effect surface. In a 4-model benchmark, agents called this tool unprompted on package decisions (100% recall, 98% specificity) and it moved them toward the correct install/avoid/pick call. Every record is sourced, verified, and dated — each result shows an "as of " line so a stale "no known vulns" is never mistaken for a fresh one. A package with no record returns an honest "no facts on file." Facts are three independent layers, composed at query time: L1 capability/effect-surface (immutable), L2 reputation/vuln/license/maintenance (mutable — carries the as of recency), L3 org policy (your suitability verdict). Override or extend any layer locally: point STARLOG_PRIVATE_FACTS at a JSON file with independent l1/l2 arrays (internal packages, license rulings) and STARLOG_POLICY at an org policy ({ org, rules }) for allow/deny/flag verdicts. With STARLOG_API_KEY set, org-private overlays and policy come from the hosted facts API (local corpus is the offline fallback); starlog facts push uploads your org's overlays + policy. See docs/FACTS-CONTRACT.md.
  • Package-install hook — fires the moment your agent runs npm install / pnpm add / yarn add / pip install and surfaces that package's facts (known incidents, license, maintenance) *before* the agent builds on it. Advisory — it informs the next move, it doesn't block the install. Packages with no record are queued for coverage.
  • `starlog_search` MCP tool — discovery: find candidate packages for a capability (org-sanctioned options first), then vet the named pick with starlog_facts. Discovery surfaces what exists; facts vet it.
  • `starlog_advise` MCP tool — when your agent sees DIY or repeated capability code, advises MIGRATE to a safe library (e.g. Clerk/Auth0/Supabase over DIY auth) or PACKAGEIZE only when no safe corpus alternative exists. Tracks patterns in .starlog/patterns.json.
  • `starlog facts` / `starlog search` / `starlog advise` / `starlog patterns` CLI — the same facts, discovery, and migrate-or-packageize advisories from your terminal.
  • Runs on your machine — the engine and corpus are local; the default (keyless) path needs no account, no API key, and no network. Setting STARLOG_API_KEY opts into the hosted facts/search tiers (with local fallback) — get a key at starlog.dev and wire it with starlog init --api-key ; anonymous, opt-out usage telemetry is the only thing sent otherwise — see Telemetry.

This repo ships the engine plus a curated facts corpus and a discovery corpus of 26 capability manifests across 7 categories (including authentication playbooks for migration).

Quick start

npx starloghq init

This wires Starlog into Claude Code (and drops instruction files for Cursor, Copilot, Codex):

  • MCP server added to ~/.claude/settings.json — exposes starlog_facts (vet a package by name), starlog_search (discover candidates), and starlog_advise (migrate-or-packageize for DIY patterns), and wires your per-project private overlays (${CLAUDE_PROJECT_DIR}/.starlog/*) into the agent so internal-package facts + discovery work automatically in each project
  • PostToolUse hook installed — surfaces a package's facts on install
  • Previews every change and asks before writing; idempotent and safe to re-run

Prefer a bare starlog command over typing npx? Install it globally:

npm install -g starloghq

starlog init

If starlog then reports `command not found`, your npm global bin directory isn't on your PATH (a common npm setup gap — not a Starlog issue). Either run export PATH="$(npm prefix -g)/bin:$PATH" (add it to your shell profile to persist), or just keep using npx starloghq init / npx starloghq facts , which always work without any PATH setup. If the install itself printed an EACCES/permission error, it didn't complete — fix your npm prefix or use npx.

Add --project to also drop Starlog guidance into your project's CLAUDE.md; preview without writing, or remove cleanly:

starlog init --project

starlog init --dry-run starlog init --uninstall

Want your coding agent to do the setup? starlog init --agent-prompt prints a ready-to-paste prompt (preview → optional key → apply → doctor → restart → demo) that walks Claude Code, Cursor, Copilot, or Codex through it non-interactively. It writes nothing.

Want a live dependency scanner next to Starlog's dated facts? starlog init --with-socket also wires Socket's free hosted MCP server (depscore), so your agent can catch anything disclosed after a fact's "as of" date. It's opt-in because your agent then sends the package names it checks to socket.dev. An existing socket entry you configured yourself is never overwritten, and --uninstall removes only the entry Starlog wrote.

Onboard a whole org at once

Don't hand-author facts for every internal repo — point Starlog at a directory of checkouts and it derives them in one pass:

starlog org sync ~/code/my-org

For each published package it finds (npm package.json and Python pyproject.toml), it derives:

  • L2 facts → .starlog/private-facts.json — license + license risk (from the manifest, or detected from the LICENSE file), maintenance from git last-commit recency, stamped source: analyzer with a dated as of. Your agent vets these by name.
  • Discovery corpus → .starlog/private-corpus.json — captures each manifest's description + keywords so your agent can find internal packages by capability via starlog_search, not just vet them by name.
  • Suggested policy → .starlog/policy.suggested.json — flag candidates (e.g. strong-copyleft, no declared license) derived from the signals. These are proposals the agent does not read — review them, then adopt the ones you trust with starlog facts policy flag.

Source never leaves your machine; only derived facts are written. Re-run anytime to refresh (it merges over existing facts and regenerates suggestions). Repos with no published name — or no description — are reported, never fabricated. Known-vulnerability scanning and remote GitHub-org enumeration are on the roadmap.

From source
git clone https://github.com/starloghq/index.git starlog-index

cd starlog-index && npm install npx tsx src/cli.ts facts ua-parser-js

Manual MCP setup

starlog init writes this for you automatically. To configure by hand, add to ~/.claude/settings.json:

{

"mcpServers": { "starlog": { "command": "npx", "args": ["-y", "starloghq", "mcp"] } } }

This is the same launch command MCP registries use. (From a local source clone instead, point node at dist/mcp.js — $(npm root -g)/starloghq/dist/mcp.js for a global install, or your clone's path.) The server exposes two tools: starlog_facts (an authoritative per-package fact lookup — CVEs, license, maintenance) and starlog_search (a natural-language capability query with optional category, stack, and top_k filters).

CLI usage

Vet a package by name — the hero. Local, no key, no network:

starlog facts ua-parser-js
## ua-parser-js (npm)

Effect surface: Parses User-Agent strings; pure data transformation, in-process. Capabilities: parsing Maintenance: active License: MIT (risk: none) Known vulnerabilities / incidents:

  • INCIDENT:ua-parser-js-2021 [critical] affected: 0.7.29, 0.8.0, 1.0.0 — Maintainer account hijacked (Oct 2021); these versions shipped a password stealer and cryptominer. Treat installs as account-compromise.

Transitive risk: Frequently a transitive dep — pin away from the three bad versions. Source: GitHub Security Advisory; CISA alert Oct 2021 (hand) Verified: as of 2026-06-01

A package with no record returns an honest "No facts on file" — not a guess. Add --format json for machine-readable output with the independent l1 / l2 / l3 layers.

Discover candidates for a capability, then vet the named pick with facts:

starlog search "auth for a Next.js app"
#   Library             Category          Score   Solves

1 Auth0 Next.js SDK authentication 71.36 Implements user authentication in Next.js applications using Auth0 ... 2 Clerk authentication 60.64 Provides a fully managed authentication and user management platfor...

Search ranks locally with the keyword ranker — scores are absolute (a strong match lands in the 70s–80s), so a query outside the indexed cat

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx