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

Surf

โดย GeckoVisionรุ่น 0.2.0i★ –iบนเครื่องหรือคลาวด์
ชื่อใน registrytech.geckovision/surf

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Point Gecko at an OpenAPI spec; get first-call-correct, auth-hidden agent tools.

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
  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) 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.geckovision.tech/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

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

{
  "mcpServers": {
    "surf": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gecko-surf"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http surf https://mcp.geckovision.tech/mcp

หรือรันในเครื่องคุณ

claude mcp add surf -- uvx gecko-surf

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "surf": {
      "url": "https://mcp.geckovision.tech/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "surf": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gecko-surf"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "surf": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.geckovision.tech/mcp"
    }
  }
}

หรือรันในเครื่องคุณ

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "surf": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "gecko-surf"
      ]
    }
  }
}

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.geckovision.tech/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน geckovision.tech 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 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 15% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Surf 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 (0.2.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

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, Python 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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Python MCP

โดย Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Stop letting your agent guess

Check the call before it counts. Gecko is open-source and runs on your machine:

one command maps any API — messy, paywalled, or on-chain — into a call graph your agent

checks instead of guesses from , and anything that spends is simulated to a receipt first.

No wallet, no payment rail, no key held — 64 mainnet transactions, 49 with a cost predicted before signing, 47 of those exact to the unit (re-read from the chain, 2026-09-19).

Quickstart · Docs · Architecture · FAQ · Security

Built for the calls your agent must not get wrong. Two axes, either one qualifies:

a messy surface (paywalled, drifting, undocumented, on-chain) or a **high-stakes

action** (your agent runs unattended with credentials or money).

What Gecko is

Gecko is an open-source knowledge graph built specifically for AI agents that call APIs. Point it at an OpenAPI spec, a docs site, or a Solana program's IDL and source, and it reads that surface into a graph your agent traverses — every fact tagged with where it came from, and anything it cannot establish flagged rather than guessed.

A specification tells your agent what a call *looks like*. It cannot tell it whether the call will *work*. That gap is in every spec, including a perfect one, and it is where agents fail expensively: not on the call that errors, but on the call that is accepted and wrong. Gecko closes it by handing back one specific call — and, for anything that spends, by simulating that call against real state first and returning a receipt.

It is not the agent and not an orchestrator. It holds no key, signs nothing, broadcasts nothing, and stores no response payload — it stores surfaces and correctness metadata, never your data.

Quick start

No install:

npx @geckovision/gecko doctor              # 1. check your environment

npx @geckovision/gecko add # 2. comprehend it — $0, no live call npx @geckovision/gecko report # 3. get the scorecard — grade + findings npx @geckovision/gecko serve # 4. your agent uses it over MCP

Or install once:

npm install -g @geckovision/gecko          # prebuilt binary — no Python needed

uv tool install "gecko-surf[serve]" # or pip, if you want the Python package

gecko add

Plug into your agent:

# Claude Code

claude mcp add my-api -- npx -y @geckovision/gecko serve --stdio

Cursor / VS Code / any MCP client — mcp.json

{ "mcpServers": { "my-api": { "command": "npx", "args": ["-y", "@geckovision/gecko", "serve", " ", "--stdio"] } } }

Going live is a separate, deliberate step:

gecko auth set <provider>                  # key goes to your OS keychain — never mcp.json

Then your agent asks questions, not endpoints:

Which fixtures kick off in the next hour, and what are the current odds?

What is the peg state of USDC right now? Plan a swap of SOL for USDC on Meteora, bin_step 4.

Why

An OpenAPI says what exists. An IDL says what a program looks like. Neither is enough to act:

  • Docs drift. Working integrations broke twice in 2026 from silent layout changes.
  • IDLs drop facts. A required Pump.fun account never appears in the IDL at all.
  • Agents guess. A wrong guess posts a charge, reverts a transaction, burns fees.

Gecko replaces the guess with a graph:

  • Every edge carries provenance — extracted from the surface, recovered from source, or honestly flagged as unknown. Never fabricated.
  • Every action can be verified first — simulated on a $0 mainnet fork to a receipt: pass, or a classified revert, before any spend.
  • Every failure teaches — outcomes land in a categorical corpus; a drift series flags when a provider ships a change that breaks a working call.
  • Auth is invisible to the agent — keys injected at call time from your keychain. The model never sees a credential.

Under the hood

Most agent-tool layers are thin wrappers. Gecko is a memory substrate, and three of its design choices are deliberately different from the textbook:

ChoiceWhy it matters
Deterministic semantic memory — lexical retrieval, no vector DBthe graph never "approximately" remembers; BM25 and vectors sit behind evidence gates
Self-generated episodic memory — categorical outcomes + a drift seriesGecko re-simulates to create its own episodes; no dependence on your data plane, no payloads stored
Typed procedural memory — plans as executable JSONlanding plans and derive orders a builder can run; text loses the join, ours can't

And the depth is measured, not asserted:

  • The overlay artifact. For every auto-comprehended program, Gecko emits the exact list of facts that could not be derived from any public surface (overlays/) — the value of comprehension, quantified per program.
  • Seven security layers, fail-closed: spec sanitizer · per-tool quarantine · image Skill Guard · SSRF netguard · out-of-band auth anchoring · verdict signing gate · an AST-enforced never-sign boundary.
  • The numbers: 5,043 tests · 64 mainnet transactions, 47/49 predictions exact · 5 paid by a fee relay, the buyer holding no SOL, the last four a USDG→USDC→purchase route · 8 Solana programs wired, 4 differential-proven · 2 live receipt-pairs · −77%/−89% measured context cuts · a 4,534-program catalog listed · 0 auth headers exposed across 14 real specs.

Explore the diagrams: architecture on docs.geckovision.tech (all three views, rendered) · the map in this repo

Proof, not promises

Live, on a mainnet fork, $0:

CaseNaive pathGecko
Pump.fun buy❌ reverts — AccountNotInitialized (3012)✅ lands — 86,669 CU
Pump.fun sell❌ transfers the tokens, then reverts — InvalidBondingCurveV2 (6074)✅ lands — 50,783 CU
Meteora DLMM swap❌ reverts — derive-only, no ATA/wrap/bin-array preludes✅ wrap → swap → unwrap — 81,964 CU
Meteora pool derivation❌ stale 3-seed scheme → the wrong pool, silently✅ correct 4-seed derivation, differential-proven
Docs-only API (no spec)agent invents endpoints✅ draft spec recovered, verified VERIFIED/REFUTED

The facts behind those passes are not on any surface: a 4th PDA seed the SDK added in 2024, an account the IDL only mentions in prose, a fee field resolved by a refuting simulation. That is the graph your agent traverses.

Use cases

TxLINE (paywalled sports odds) — without vs with Gecko

· MP4

Cross-API correlation — three APIs, one question

Pegana × Birdeye × Jupiter joined on a declared entity; the agent plans across surfaces first-try. Try it: gecko graph svg renders any surface's call graph.

Solana programs — buy a coffee on mainnet

Everything above is a $0 fork. This one is not: real mainnet, real USDC, a real espresso.

let_me_buy is a storefront program on Solana. A merchant stands up a store and lists products priced in USDC; a buyer scans a QR code and pays. One account per store — PDA(["receipts", store_name]) — holds the menu, the receipts, the running count and the merchant's authority.

MP4 version — one unedited take. The receipt says 24,956 CU before anything is signed; the chain charges 24,956 CU (4X8dCyZU…, slot 439046190). The key never leaves its enclave.

uvx --from "gecko-surf[serve,solana]" gecko-orquestra --program let_me_buy --stdio

Two facts the IDL does not carry, and both break the call:

  • mark_as_delivered declares its receipts seed as store_name, but that instruction's own arguments are _store_name and receipt_id. The seed names an argument that does not exist, so a deriver resolving seeds by argument name gets nothing for the one seed that selects the store. Gecko binds by seed value.
  • In make_purchase the store's authority is writable but not a signer. The buyer pays from ATA(signer, mint); the store is credited at ATA(authority, mint) — same mint, different owner. Derive both from one owner and you have built a purchase that pays the buyer back. Gecko refuses that plan before a builder is ever asked.

The prediction tracks state, not a memorised constant. Three purchases at this one storefront were charged 23,789 → 24,183 → 24,956 CU; the last two are the *same product*. Each sale appends a receipt to the store's account, so the program does more work — and the receipt predicted the new number each time it was asked.

Gecko recovers what the surface drops, Orquestra builds the instruction, and the receipt says whether it lands — before any signature.

Architecture

Control plane, never data plane. Gecko stores surfaces + correctness metadata — never response payloads, user data, or secrets.

  1. Ingest — OpenAPI / docs / IDL / program source → sanitized, quarantine-checked.
  2. Comprehend — normalized ops, recovered PDA seeds, generated configs + measured overlays.
  3. Know — the provenance graph (surface, program, cross-API joins).
  4. Project — question-shaped tools over MCP; auth stripped; −77%/−89% context cuts measured on two real specs.
  5. Verify — plan → external builder → simulate → receipt → fail-closed signing gate. Gecko never signs, never broadcasts.
  6. Learn — categorical outcomes → drift series → back into the graph.

Interactive diagrams · llms.txt · Receipt semantics

What you get

CapabilityEntry point
Serve any API to agents over MCPgecko serve
Scorecard: grade + fixable findings + Playgroundgecko report
Recover a draft spec from human docsgecko from-docs
First-call-correctness tests for CIgecko test
The surface graph, renderedgecko graph svg

| Program Surface: recovered seeds + derive plans | `gecko orquest

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx