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

tabnas

โดย tabnasรุ่น 0.1.20i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrydev.tabnas/mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Seven tools over the tabnas parsing engine: parse, validate, diagnose, fixtures, compare.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: บนเครื่องหรือคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): stdio, Streamable HTTP
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย
  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.tabnas.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http tabnas https://mcp.tabnas.dev/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add tabnas -- npx -y @tabnas/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "tabnas": {
      "url": "https://mcp.tabnas.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "tabnas": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.tabnas.dev/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.tabnas.dev/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน tabnas.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 58% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32433 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

tabnas ปลอดภัยไหม?

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

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.20) เข้า registry 29 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

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

tabnas/mcp

The tabnas agent tooling: one TypeScript codebase, two front-ends: an MCP server (stdio) and the unified tabnas CLI, sharing a single core (ts/src/core.ts) so the two can never disagree. For each operation the CLI's --json output and the MCP tool result are byte-identical, and the test suite holds them to it.

The website page for this package: per-client setup, the tool contracts, the hosted endpoint's bounds: [tabnas.dev/mcp](https://tabnas.dev/mcp/).

Published as @tabnas/mcp. This repo is TypeScript-only: it is tooling over the engine, not a parity package, so there is no Go port.

Install

npm install -g @tabnas/mcp     # the `tabnas` CLI

npx --yes @tabnas/mcp # run the MCP server directly (stdio)

MCP client configuration (stdio):

{

"mcpServers": { "tabnas": { "command": "npx", "args": ["--yes", "@tabnas/mcp@ ", "mcp"] } } }

Fill in with the current version: npm view @tabnas/mcp version. This README does not name it: a repo cannot carry an exact pin of its own published version, because the commit that updates it becomes the next release's content, leaving it one release behind forever.

The server is started by the mcp subcommand of the CLI (tabnas mcp), which is exactly what the skills package's mcp.json invokes as npx --yes @tabnas/mcp@ mcp. (--yes matters: on a cache miss npx would otherwise prompt on the stdin the MCP transport owns. Pin an exact version so the tools cannot drift under an installed client: skills/mcp.json carries the real one, written from the registry by its tools/sync-mcp-pin.js and checked by tools/validate.js --online.)

The seven tools

ToolAnswersResult
parsedoes this input parse, and to what tree?{ok:true, tree} \{ok:false, diagnostic}
validate_grammaris this serialized GrammarSpec valid?{ok:true, v} \{ok:false, errors:[{path,message}]}
explain_parse_errorwhy did this parse fail?{failed:false} \{failed:true, diagnostic, registry}
test_grammardo these TSV fixtures pass?{pass, fail, rows:[{row,input,expected,got,ok}]}
list_pluginswhat grammar plugins exist?{plugins:[...]}
describe_pluginone plugin's full descriptorthe tabnas.plugin.json object
compare_grammarsdoes a grammar change still accept what the old one accepted, and build the same trees?{normalForm, proven[], observed[], changes[], counterexamples[], confidence, why}

Notes on the contracts:

  • Every operation builds a fresh engine instance per call. parse applies options first, then grammar. With no grammar the instance is exactly what new Tabnas() gives: the bare engine defines no rules, so every input yields an undefined tree (serialized as {"ok":true}).
  • A grammar argument is validated before it is used, by every operation that accepts one; an invalid grammar is rejected with the validate_grammar error shape {ok:false, errors:[{path,message}]}.
  • validate_grammar layers: an ADR-10 security scan (below), structural validation against the bundled grammar.schema.json (Ajv, draft 2020-12), then an engine load in a fresh instance whose thrown message becomes the error. v is the grammar's declared builtin config-schema version (absent means 1).
  • Security (ADR-10): a serialized grammar and its options are data, never code. A firewall runs first on every grammar-accepting op and on request options, rejecting: any own key named __proto__, constructor, or prototype anywhere in the tree (prototype-pollution defense, since the engine's grammar merge has no __proto__ guard); a ref key (live functions are not JSON); any function reference that is not a $-suffixed engine builtin; a plugins key, whether a request option or inside grammar.options (a plugin is live code); and grammars over 5000 rules (a CPU bound). "Validate this grammar" never becomes "run this code", or "pollute this process".
  • A non-diagnostic engine throw (for example, options.parser.start set to a non-function) is caught and returned as the same clean {ok:false, errors:[{path:"",message}]} shape, so the CLI and the MCP tool agree.
  • explain_parse_error joins the diagnostic with the bundled error-code registry entry ({code, message, hint}); registry is null for a code the registry does not know (for example, a plugin-declared code).
  • test_grammar takes TSV content in the fleet fixture convention (@tabnas/support): line 1 is a header, the input column is escape-decoded, the expected column is JSON or ERROR / ERROR: . Columns default to positions 0 and 1; options.inputCol / options.expectedCol select by position or header name. Specs over 10000 rows are refused.

MCP resources (served verbatim from the bundled data/): tabnas://schema/grammar, tabnas://schema/diagnostic, tabnas://errors, tabnas://plugins, tabnas://divergence.

CLI

tabnas parse    [file|-] [--grammar g.json] [--json]

tabnas validate --grammar g.json [--json] tabnas diagnose [file|-] [--grammar g.json] [--json] tabnas test --spec fixtures.tsv [--grammar g.json] [--json] tabnas plugins [name] [--json] tabnas compare --a old.json --b new.json [--corpus dir|file] [--depth n] [--json] tabnas mcp # run the MCP server (stdio)

Input comes from file, or stdin when the argument is - or absent. The CLI never touches the network. tabnas mcp starts the stdio MCP server (the same server as npx @tabnas/mcp); it speaks JSON-RPC on stdout and prints nothing else there.

--json prints exactly the core result JSON: the same bytes the MCP tool returns for the same request (stable key order; the golden contract, enforced by ts/test/golden.test.js). Without --json you get a readable rendering; a parse failure prints the engine's own rendered error message.

Exit codes:

CodeMeaning
0success: parse succeeded / grammar valid / all fixture rows passed
1the operation said no: parse failure, invalid grammar, fixture failures, unknown plugin
2usage error: unknown flags or command, missing/unreadable files, malformed grammar JSON

Passing a grammar that isn't already a GrammarSpec

Every tool takes a serialized GrammarSpec, pure JSON. It does not take ABNF, EBNF, GBNF or jsonic source, and it never will: compiling those means running a compiler, and the tools' one hard rule is that a grammar is data, never code (ADR-10). Compile first, then pass the result.

const { abnfConvert, toPureSpec } = require('@tabnas/abnf')

const spec = toPureSpec(abnfConvert(abnfSource, { builtins: true })) // -> { options, rule, v, meta } — validates clean, safe to send

Use `toPureSpec`. It is the function for this, and the two obvious alternatives are both wrong:

  • abnfCompile() returns jsonic text, not an object. Useful for writing a grammar file; not what a tool argument wants.
  • abnfConvert() alone returns a spec carrying ref (empty, when converted with builtins: true) and mark fields. The firewall rejects the *presence* of ref, not merely its contents, deliberately, since "empty enough" is not a property worth reasoning about at a security boundary, and m marks are not part of the serialized form. toPureSpec strips both and stamps v.

toRecognitionSpec is the same thing for a grammar that only needs to decide accept/reject, without the tree-building builtins.

The equivalent for the other front-ends is tabnas parse --grammar g.json, where g.json is whatever your build step wrote.

Grammar compatibility (compare)

Two questions, reported separately, because they fail differently:

  1. Acceptance. Does the candidate still accept what the baseline accepted?
  2. Output. For inputs both accept, is the resulting tree the same?

The second is the one users feel. A change that still accepts every historical document but reshapes the tree silently breaks every downstream consumer, and an acceptance-only test reports success.

The report carries evidence and confidence, never a bare verdict. There is deliberately no compatible: true field. Language inclusion is undecidable in general, so a tool that printed one would eventually be wrong in production:

  • proven[]. What was established statically, and on what basis. Anything outside the decidable subset is not-proven, which is a statement about this tool, not a claim that the grammars are incompatible.
  • observed[]. What actually ran, and how much of it.
  • changes[] / counterexamples[]. Concrete differences, with inputs.
  • confidence + why. How much weight the *absence* of findings can bear. confidence: "low" with a stated reason is a successful run.

The check that earns its keep is alternate ordering. Alternates are first-match-wins, so one inserted earlier can shadow a later one and narrow the accepted language while a set comparison calls it an addition. compare walks positions, not membership, and reports a shadowed alternate that used to be reachable.

--corpus takes a .tsv fixture file or a directory of them, loaded through @tabnas/support, the same loader the fixture runners use. Real inputs are the only tier that measures what your documents actually do:

tabnas compare --a v1.json --b v2.json --corpus ../json/test/spec

Exit code is 1 when any change is found, so it works as a release gate.

The hosted endpoint

mcp.tabnas.dev serves the same seven tools over streamable HTTP (POST /mcp, plus GET /health and GET /.well-known/mcp), for agents that cannot run npx. Local stdio stays the recommended path: it is free, private, reproducible, and unlimited.

The hosted service is the same core, so it answers identically; it is also bounded, because it parses attacker-controlled text on shared infrastructure. A 256 KB body cap and 60 requests per minute per IP, both reported up front by /.well-known/mcp and named in the refusal (limit_exceeded / rate_limited) along with the local alternative. The rate limit is Cloudflare's, which counts per IP per data centre and approximately, so it is a shield against sustained abuse, not an exact quota, and a short burst may exceed 60 before refusals begin. Document content is never logged, stored, or used for training; telemetry records shape only: tool name, size *bucket*, duration, status, error code.

Bundled data

Published packages do not carry the fleet's contract files (the parser's npm files exclude schema/; plugin packages do not ship tabnas.plugin.json), so this repo commits generated copies in data/: the grammar and diagnostic schemas, the error-code registry, DIVERGENCE.md, and every fleet plugin descriptor (plugins.json, sorted by name). Regenerate from sibling checkouts (../ beside this repo) with:

cd ts && npm run gen-data

The build compiles data/ into ts/src/data-bundle.ts (generated, gitignored) and the code reads that static import, never the filesystem, because the hosted Worker does not have one. The test suite fails on a stale regeneration or a stale embed, and checks the embedded set against the directory rather than a hand-kept list. Derive, never duplicate (ADR-10).

data/grammar.schema.json gets the same treatment for a different reason: Ajv validates by generating JavaScript and calling new Function, which Cloudflare Workers forbid outright, so tools/build-validator.js precompiles the schema into ts/src/grammar-validator.js at build time. Same Ajv, same error shapes, compiled earlier.

Build & test

cd ts

npm install npm test # builds first, then runs every test/*.test.js

`np

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx