Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Force evidence-gated, tiered claim reporting (FACT/INFERENCE/SPECULATION). No-LLM.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"verify-claim": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add verify-claim -- uvx mcp-verify-claimวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"verify-claim": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"verify-claim": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-verify-claim"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sudo-ai-git ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A Model Context Protocol (MCP) server that forces evidence-gated, honestly tiered claim reporting. Every claim an agent makes gets classified into an evidence tier (FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED) with attached evidence — the antidote to the silent-unverified-claim failure mode ("pushed successfully", "the tests pass", "the API returned 200" — asserted without ever running the command).
Deterministic, no LLM, no network calls. Self-hostable, MCP-compatible with any agent (Claude Code, Cursor, Copilot, OpenClaw, Codex CLI).
The most common agent failure is not wrong reasoning — it's reporting a plausible-sounding *result that was never verified*. mcp-verify-claim installs a hard gate: no unverified claim can be reported as fact.
When you give an agent access to real operations (edits, checks, rule evaluation, mutations) through MCP, the value is that it can answer with evidence instead of opinion — it ran the check, it saw the real state, it can prove what it did. But that only holds if the agent is *forced* to attach the evidence. A rules-and-checks surface ("is the module valid?", "did this state change slice apply?", "what actually changed?") is exactly the high-value case: each check produces a machine-verifiable result.
mcp-verify-claim is the gate that guarantees the agent reports the result with its evidence attached (exit code, real read-back, actual HTTP status) and cannot pass off a guess or an unrun step as truth. Pair it with any MCP surface that exposes operations, and the agent's answers become auditable, line-by-line, instead of plausible.
tier_claim(claim, evidence, verification_kind) — classify a claim into a tier + verdict (TRUST / REVIEW / DO-NOT-REPORT) + honest next-action.check_claim(claim) — deterministic scan for fabrication/hedging signals (completion-without-artifact, "the API returned", hedge words).report_templates() — the canonical STATUS / EVIDENCE / GAPS completion shape and the 6-step behavioral loop.tier_definitions() — the FACT / INFERENCE / SPECULATION / UNVERIFIED definitions.| Tier | Meaning | Verdict |
|---|---|---|
| FACT | Saw it in raw tool output (exit code, body, file read-back, HTTP status) | TRUST |
| INFERENCE | Deduced from facts; show the chain | REVIEW |
| SPECULATION | A guess; never report as truth | REVIEW |
| UNVERIFIED | No evidence produced | DO-NOT-REPORT |
One command (recommended) — installs from the repo, no PyPI token needed:
uv tool install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
mcp-verify-claim # run stdio server mcp-verify-claim --http --port 8137 # or Streamable HTTP for remote use
Or with pipx: pipx install git+https://github.com/sudo-ai-git/mcp-verify-claim
Direct from source (fallback):
pip install mcp
python3 mcp_server.py
{ "mcpServers": {
"verify-claim": { "command": "mcp-verify-claim", "args": [] } }}
tier_claim("Successfully deployed", evidence="", verification_kind="")
--> tier UNVERIFIED, verdict DO-NOT-REPORT signals: [high] completion claim without artifact next: go get the evidence before reporting
tier_claim("Deploy is live", evidence="origin/main SHA==local HEAD, HTTP 200", verification_kind="read_back") --> tier FACT, verdict TRUST
This is one of three deterministic, no-LLM agent-trust MCP servers by sudo-ai-git:
mcp-skill-sec — pre-install skill/security auditmcp-verify-claim — evidence-gated, honestly-tiered claim reporting (this repo)mcp-benchmark-hygiene — pytest config-leakage / eval-honesty detectionSibling product: mcp-token-saver — token-cost proxy + analyzer for agent conversations (dedupes redundant tokens before they're billed; live-proven 74% cut). Discussion
Also in the family (a free CLI, not an MCP server): harness-audit — deterministic agent-eval / benchmark-grading hygiene audit that catches the same silent config-leakage mis-scoring class. Free lead-magnet; the same verification discipline, zero dependencies, auditable line-by-line.
MIT. Written by sudo-ai-git. Standalone behavioral-rigor tool; encodes no proprietary method. MCP expression of the verify-before-claim agent skill.
mcp-name: io.github.sudo-ai-git/mcp-verify-claim
Need this connected to *your* internal system (auth, logging, security-scan pass, hosted)? Open a custom-build request. MIT reference assets are free to use either way.