GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Catches your AI coding agent when it games the tests - locked-test hashes, tamper detection.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ผู้ทำยังไม่ได้ใส่วิธีติดตั้งใน registry ให้ดู README ของผู้ทำด้านล่าง
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub tdalbanmoreynas 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 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
MCP server for terminal commands, file operations, and process management
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An observable autonomy harness for AI coding agents. — *by TokenDrift*
keel is an MCP server that gives your coding agent (Claude Code, Cline, …) the tools to run a long task end to end — without drifting, cheating, or losing its work — while recording everything it does so you can steer on cost and quality.
You start the task. The agent disciplines itself. You come back to a milestone report.
The name: a keel is the part of a boat you never see — the spine under the waterline that stops it from being blown sideways by the wind. That's the job.
An agent left alone on a long task tends to do four things you can't see until it's too late:
keel puts a tool on each of these, and the agent calls them itself — because the rules are injected into its CLAUDE.md at init. Every call emits an event, so the whole run is legible afterward.
A real run on a throwaway calc-kit project — the agent was told to implement add(a, b) so the locked tests pass, following the keel protocol. This is the actual sequence, unedited:
1. load_context → project loaded, tests intact
Then, to show the anti-cheat is real — we modified a locked test file by hand (simulating an agent tampering to force a green) and ran verify:
{
"tampered": true, "tests_changed": ["~ tests/test_calc.py (modified)"], "passed": true }
tampered: true and passed: true at the same time. keel doesn't confuse "the tests pass" with "the tests are intact" — it reports both axes separately. An agent can make the suite green *by rigging it*, and keel still sees it. That distinction is the whole point.
The hard problem with any optional-tool harness: an agent can ignore verify and just run pytest in the terminal, short-circuiting the one mechanism that catches cheating. A polite instruction in CLAUDE.md shapes what the agent *tries* to do — it doesn't *stop* anything.
keel closes this with three layers, on the principle that no single layer is perfect but together no path is simultaneously easy, silent, and untraced:
CLAUDE.md block tells the agent, in no uncertain terms, that verify is the only judge and direct test runs are forbidden. Handles the dominant case: an agent that drifts out of negligence, not malice.init_project installs a PreToolUse hook (keel-guard) into the project's .claude/settings.json. It intercepts pytest, python -m pytest, npm test, yarn test, go test before they execute and refuses them, redirecting the agent to verify. This runs in the Claude Code harness, outside the model's control. On our setup it holds even under `--dangerously-skip-permissions` (bypass mode skips interactive confirmations, not hooks — verify on your own machine, see *Honest limits*).verify emits a hash of the exact working-tree state it judged, and checkpoint only marks a milestone certified if a passing, untampered verify ran against *that same tree*. A bypass produces an uncertified milestone — visible in stats and report — rather than a silent one.Layer 2 makes the obvious bypass hard. Layer 3 makes *every* bypass visible. keel certifies what it witnessed; it doesn't claim to make evasion impossible — and that honesty is exactly what produces the "% certified milestones" signal worth tracking over time.
The golden rule that makes it work: you write the tests, never the agent. verify runs your locked suite and detects any change to it, file by file. If you change the tests yourself, re-run lock_tests (a human action).
keel is plain Python — one dependency (the MCP SDK, which pulls in FastMCP and pydantic), plus git. It is developed and hardened on Windows, and runs on macOS/Linux.
git clone https://github.com/tdalbanmoreynas/keel.git
cd keel python -m venv .venv pip install -r requirements.txt python keel_server.py # must start without error (Ctrl-C to quit)
On Windows the venv activation is .venv\Scripts\activate; on macOS/Linux it's source .venv/bin/activate. Activation is optional if you point your client at the venv's Python directly (below).
# from the keel folder, pointing at the venv's interpreter (absolute paths)
claude mcp add keel -- /absolute/path/to/keel/.venv/bin/python /absolute/path/to/keel/keel_server.py
Windows example:
claude mcp add keel -- "D:\path\to\keel\.venv\Scripts\python.exe" "D:\path\to\keel\keel_server.py"
Or paste the block from mcp_config.example.json into your client's config (Cline: cline_mcp_settings.json).
Two things that will save you a debugging session:
mcp__keel__*), or the agent's first keel call hangs waiting on an authorization prompt that doesn't always surface.keel-guard hook loads from the current directory's .claude/settings.json with no parent fallback — it's active when Claude Code runs from where the project lives.keel has two parts, and they have different reach.
The 12 MCP tools are standard MCP — they work with any MCP-capable coding agent: Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, VS Code + Copilot, Continue, Goose, and the Cline forks (Roo Code, Kilo Code). Memory, checkpoints, the anti-tamper verify, attestation, decision logging, cost tracking, and route_task all run anywhere MCP runs.
The `keel-guard` hook (layer 2) is Claude Code–specific. It's a PreToolUse hook in .claude/settings.json — a Claude Code mechanism that no other client implements today. So:
| Client | MCP tools (layers 1 & 3) | Mechanical guard (layer 2) |
|---|---|---|
| Claude Code | ✅ Full | ✅ Yes — the keel-guard hook installs and fires |
| Codex, Cursor, Cline, Windsurf, Zed, Copilot, Continue, Goose | ✅ Full | ⚠️ Not installed — no hook system |
On a non–Claude Code client you still get the persuasion layer (the injected rules) and, crucially, the attestation layer: a checkpoint that skipped verify still comes out uncertified in stats and report. You lose the mechanical block on direct test runs, but you don't lose visibility — the bypass is still recorded. That's the proof-regime design paying off: the guarantee that *matters* (you can always tell whether a milestone was verified) doesn't depend on any one client's hook system.
Claude Code is where keel is fullest and where it's developed and hardened. Other clients are first-class for everything except layer 2.
init_project: creates .keel/, writes the architecture and immutable constraints, locks your test files, initializes git, installs the keel-guard hook, and injects the autonomy rules into CLAUDE.md.load_context at the start of every session, save_progress + checkpoint after each step, verify to validate, log_usage after each model call, record_decision at each architectural choice, report at the end.You come back at milestones, not at every line.
| Tool | Role | Guards against |
|---|---|---|
init_project | Lays the harness (architecture, constraints, test lock, git, hook, CLAUDE.md) | — |
load_context | Resumption briefing at session start | Context loss |
save_progress | Writes done / doing / todo to disk | Context loss |
record_decision | Append-only log of architectural choices | Architectural drift |
checkpoint | Git commit of the step, with certification | File loss |
verify | Runs the locked tests, detects tampering | Cheating (reward hacking) |
lock_tests | Re-locks the tests (human action) | — |
check_drift | Recalls constraints, flags unsaved work | Drift |
route_task | Most cost-effective model for a subtask | Cost / data sovereignty |
log_usage | Records real spend of a model call | Cost observability |
stats | Aggregated metrics (cost, cheating, certification, velocity) | Steering |
report | Markdown milestone report for the human | Steering |
Every tool emits an event to .keel/events.jsonl (local, private to your repo). From that trace, keel continuously derives: sessions, checkpoints, certified vs. uncertified milestones, verify pass rate, cheating alerts, real cost per model, and velocity. That trace is what makes an agentic run legible — and it's the raw material for the funded layer below.
keel is one product in two pieces. This repo — the local sensor — is free and MIT, forever. It runs entirely on your machine: it watches your agent, catches tampering, tracks waste and cost, and writes everything to a local events.jsonl that never leaves your repo. A solo developer needs nothing else.
The funded piece is a cloud dashboard for engineering teams (*by TokenDrift*), planned, on top of the same sensor. Where the free tier answers *"how is my agent doing?"*, the team dashboard answers *"how is my whole team doing, over time?"* — by aggregating the sensors of every developer on the team: total agent spend and recoverable waste, the share of milestones that were honestly certified (not just green), real-time alerts when a budget or a cheat-rate spikes, and anonymized benchmarking against other teams (*"your agents tamper 3× more than the median"*).
The split is deliberate: the sensor is free because a local binary is cloneable and can't be sold — its job is to be useful and to spread. The paid value lives in the team-level network and aggregated data, which a single local install structurally can't produce. Same model as Langfuse, PostHog, and Sentry: free and complete for the individual; paid when you become a team that needs the collective view.
Privacy is built into the split: the sensor sends metadata only — never your code or prompts. Cheat detection runs locally; only the verdict (certified / suspect) would ever leave the machine.
route_task and pricesThe model prices (keel_core.py, MODELS constant) are June 2026 estimates — replace them with your real rates. route_task accounts for agentic burn (cost = tokens × iterations × inefficiency) and excludes non-EU clouds when sensitive=True, which is why a sensitive subtask in the run above was routed to an EU-hosted model.
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo