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

What's Loaded

โดย stcmainรุ่น 0.2.5i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.stcmain/whats-loaded-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

What fills your agent's context window before a session starts: skill descriptions, memory files.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศ

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": {
    "whats-loaded": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whats-loaded-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add whats-loaded -- npx -y whats-loaded-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "whats-loaded": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whats-loaded-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "whats-loaded": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "whats-loaded-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 8 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub stcmain 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 เอกสาร ตาราง และงานออฟฟิศi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 22% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 3572 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

What's Loaded 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 (0.2.5) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Agent-Native Calendar, Excel MCP Server, MCP Server for Excel

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Agent-Native Calendar

Agent-Native Google Calendar - manage events, sync, and public booking

โดย BuilderIOกำลังโต★ 7.6Kอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา

รันบนคลาวด์

Excel MCP Server

ให้ AI สร้างและแก้ไฟล์ Excel ได้เอง ทั้งสูตร กราฟ และ PivotTable โดยไม่ต้องมีโปรแกรม Excel ในเครื่อง

โดย haris-musaใช้กันมาก↓ 49.6K/สัปดาห์★ 4.3Kอัปเดต 7 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

MCP Server for Excel

Excel automation for AI - Sheets, Power Query, DAX, VBA, Tables, Ranges and more. Windows only.

โดย sbroenneกำลังโต↓ 4.3K/สัปดาห์★ 847อัปเดต 5 วันที่ผ่านมา

รันบนเครื่อง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

whats-loaded-mcp

Your context window is already half spent before you type. An MCP server that shows what is consuming it — every skill description, every memory file and its hidden @imports, every configured MCP server — ranked by cost, with duplicates called out.

Why

Skills are cheap to install and permanently expensive to keep. A skill's name and description go into the system prompt of every session, forever — only the body is loaded on demand. Install a few hundred and you've quietly mortgaged half your window before the first message.

Nothing surfaces this. You notice it as sessions that compact sooner than they used to, and you have no idea which of the things you installed six months ago is responsible.

On the machine this was written on:

# Context budget — cost before you type a single character

~95,316 estimated tokens always loaded. For scale: ~47.7% of a 200K window, ~9.5% of a 1M window.

SourceCountEst. tokens
Skill descriptions1,76792,884
Memory files (CLAUDE.md/AGENTS.md + imports)32,432
MCP servers configured10not measured
Total measurable95,316

79 duplicate skill names are costing ~9,435 tokens.

79 names were installed more than once — the same skill picked up from several sources, like agent-browser appearing three times from three authors. But a shared name does not always mean a redundant copy: on that install only 34 groups were byte-identical (~1,523 tokens genuinely recoverable), while 45 shared a name and differed in content — different work wearing the same label, where deleting a copy loses something. duplicate_skills compares content hashes and reports those two groups separately, so the cleanup advice is safe to act on rather than merely impressive.

Tools

ToolWhat it answers
context_budgetThe headline: how much is loaded before you type, split by source. Start here
skill_costsSkills ranked by token cost, so you trim where it actually pays
duplicate_skillsThe same skill installed more than once — usually pure waste
memory_filesCLAUDE.md/AGENTS.md sizes and what their @import lines silently pull in
mcp_serversEvery MCP server configured across your clients, and which config declares it

Install

Claude Desktop (one-click, no terminal): download the latest whats-loaded-mcp- .dxt from Releases and open it with Claude Desktop (double-click, or Settings → Extensions → Install Extension…). The server and its dependencies ship inside the bundle — no npm, no Node install.

Register with Claude Code (available in every session):

claude mcp add --scope user whats-loaded -- npx -y whats-loaded-mcp

Or in any MCP client config:

{

"mcpServers": { "whats-loaded": { "command": "npx", "args": ["-y", "whats-loaded-mcp"] } } }

From source

git clone https://github.com/stcmain/whats-loaded-mcp.git

cd whats-loaded-mcp npm install && npm run build

then point your client at node /path/to/whats-loaded-mcp/dist/index.js

Published as whats-loaded-mcp on npm and as io.github.stcmain/whats-loaded-mcp in the MCP Registry.

Configuration

One optional setting, and it takes no credentials.

VariableDefaultMeaning
WL_PROJECT_ROOTthe server's working directoryDirectory treated as "the project" for project-scoped skills, memory files and .mcp.json.

Personal and plugin scopes are read from ~/.claude either way. Setting this is worth it when a desktop client launches the server: the process inherits *that client's* working directory, which is rarely the project you are asking about.

{

"mcpServers": { "whats-loaded": { "command": "npx", "args": ["-y", "whats-loaded-mcp"], "env": { "WL_PROJECT_ROOT": "/path/to/the/project" } } } }

What it counts, and what it refuses to guess

Getting this wrong in the flattering direction would be easy, so the accounting is deliberately conservative:

  • Skill descriptions only. name + description is what loads at startup. The body of a SKILL.md is fetched on demand and is not counted, even though it is 100× larger.
  • Enabled plugins only. Skills belonging to disabled plugins sit on disk costing nothing, and are reported separately rather than folded into the total.
  • One version per plugin. The plugin cache keeps several content-hash copies of the same plugin; only the live one is counted. Counting them all would inflate the total and invent duplicates you cannot act on.
  • `marketplaces/` is never counted. That tree is a git checkout of marketplace *source*, not installed content.

Honest limitations

  • Token counts are estimates (~4 chars/token). Real counts depend on the tokenizer; prose runs lighter, code and CJK run denser. Treat the numbers as a ranking and a rough scale, not as billing. Anthropic's tokenizer is not public, so nothing local can do better than an estimate.
  • MCP tool definitions are not measured. They can be a large share of your context, but measuring them means launching every server and enumerating its tools. This server does not launch anything, so it reports the server count and says so rather than guessing.
  • JSON configs only. TOML-based clients (Codex config.toml) are not parsed.
  • Client-specific. Built around the Claude Code layout (~/.claude). The MCP inventory reads Claude Desktop, Cursor, Windsurf and VS Code configs too, but skill accounting is Claude Code's model.
  • It reports; it does not edit. Nothing is deleted, disabled or rewritten. Acting on the findings is your call.

Design notes / threat model

This server's output goes straight into a model's context, so the interesting risk is not what it does to your machine — it is what it hands to the model.

  • No child processes. No network. It only reads files. There is no exec, no shell, and no outbound connection anywhere in the codebase.
  • No model input ever becomes a path. Every path is derived from homedir() or cwd(). The only model-controlled parameters are a clamped integer and a substring matched in memory against names already collected. Path traversal is not possible because there is no path construction to traverse.
  • Memory file contents are never read into the report. CLAUDE.md routinely contains private operational detail. This server reports size and the import graph, never a line of content.
  • MCP environment values are never read. Config files are where people leave API keys in plaintext. Only variable *names* are emitted — never values, not even masked.
  • Skill names and descriptions are emitted, which is a deliberate exception: they are already in the model's context by definition, so reporting them discloses nothing new.
  • Bounded work: depth-capped directory walks, symlink-loop protection via realpath, and a file size ceiling.

Who makes this

Built by Shift The Culture — we run a one-person company on AI agents and ship the tooling we needed ourselves. This server is free and MIT-licensed, no strings.

It has three siblings, all also free and MIT:

  • whats-running-mcp — what is *actually* running on the box right now, instead of what an old transcript claims.
  • whats-inherited-mcp — what a checkout you did not write tells your agent to do: instruction files, hooks, and the MCP servers it declares.
  • whats-allowed-mcp — what your agent can do without asking you: merged permission rules, which settings file wins, and the rules your client accepts and then ignores.

The rest of that tooling is paid:

  • [Agent Fleet Ops Kit](https://stcai.gumroad.com/l/agent-fleet-ops-kit?wanted=true&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=whats-loaded-mcp) ($29) — the other failure modes of running three or four agents on one box: two sessions editing the same checkout, a dev server nobody owns (so the agent tests a different app than it edits), and MCP servers leaked from crashed sessions that hold ports and RAM for weeks. Prefer PayPal? Same kit on Payhip.
  • [Agent Reliability Kit](https://stcai.gumroad.com/l/agent-reliability-kit?wanted=true&utm_source=github&utm_medium=readme&utm_campaign=whats-loaded-mcp) ($29) — a Stop hook and two CLIs that block a turn when an agent claims "done" against a repo, URL, or build that was never actually checked. Prefer PayPal? Same kit on Payhip.

The server above stays free and MIT either way — it has no upsell in it, no telemetry, and no dependency on the paid kits.

Sponsors

This server is MIT and stays MIT. There is no pro edition, no telemetry, and nothing held back from the free build. Sponsorship is how the maintenance gets paid for without any of that changing.

No sponsors yet — the first slot is open. Company sponsors get their name or logo in this section, in the two sibling servers, and on the sponsor page. Tiers, exactly what the placement is, and what it explicitly does not buy: https://shifttheculture.media/sponsor

Individuals: https://paypal.me/ShiftTheCultureLLC — any amount, no perks, no tier.

License

MIT © Zachary Pampu

ถาม PopNx