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

Templetry

โดย Templetryรุ่น 1.11.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.Templetry/templetry-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Scaffold, plan, update and extend projects from Templetry templates.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: อื่น ๆ

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ดาวน์โหลดไฟล์ .mcpb ของผู้ทำ

ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Templetry 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 อื่น ๆi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 83% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32417 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Templetry 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 (1.11.1) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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

FOGA node

โดย garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

บนเครื่องหรือคลาวด์อัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Templetry Engine

The core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.

Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).

Status: 🚀 stable v1 ([latest release](https://github.com/Templetry/engine/releases/latest)) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).

Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.

Principles (from the wiki)

  • The engine doesn't know what a framework is — all knowledge lives in each template's template.yml (ADR-0002).
  • Templates compile — three transformation mechanisms: identity-map renaming, comment directives, structured patches (ADR-0003).
  • Pure core, effectful edges — deterministic: same inputs, byte-identical output.

Architecture

PackageResponsibility
manifestParse + validate template.yml, derive casings
sourceObtain the template as an in-memory FileSet
planner(manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure
opsOperation types as data
renderExecute a Plan against a virtual file tree
verifyRun the template's verify command in Docker
updateThe update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge
answersThe .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter
pieceLazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle
cmd/templetryThin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version
cmd/templetry-mcpMCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents

Design rationale: study I · study II.

Install

Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):

  1. Homebrew (macOS, Linux) — brew install Templetry/tap/templetry (tap).
  2. Scoop (Windows) — scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucket then scoop install templetry (bucket).
  3. Install script (macOS, Linux) — curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh (see install.sh; TEMPLETRY_VERSION pins a tag, TEMPLETRY_BIN_DIR picks the folder).
  4. Binary — download your platform's executable from Releases, rename it to templetry (or templetry.exe) and put it on your PATH.
  5. Go toolchain — go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest (installs to $(go env GOPATH)/bin).
  6. From source — clone and go build -o templetry ./cmd/templetry.

Then:

templetry list                                  # browse the official catalog

templetry list --kind database --language go --tags # filter it templetry init kmp/single-module --out my-app \ --set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp" templetry plan --template --set key=value --feature name templetry render --template --out --set key=value templetry verify --template --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write) templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project

MCP server (AI agents)

templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.

Where the binary is

If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:

Installed withPath
Homebrew, Apple Silicon/opt/homebrew/bin/templetry-mcp
Homebrew, Intel Mac / Linux/usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp)
install.sh~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded
Scoop (Windows)C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe
Downloaded release binarywherever you put it

where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.

Claude Code
claude mcp add templetry -- templetry-mcp            # this project, private to you

claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project claude mcp list

Claude Desktop

Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp" } } }

On Windows use "command": "C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe".

Cursor

.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "templetry-mcp" } } }

VS Code

.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:

{

"servers": { "templetry": { "type": "stdio", "command": "templetry-mcp" } } }

The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.

Documentation

Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.

Development

go build ./...

go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2

update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:

  • internal/forgetest is an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behind http.DefaultClient, so init → edit → update runs end to end against templates the test publishes, commit by commit.
  • internal/fakedocker puts a copy of the test binary on PATH as docker, recording what verify would have run.
  • Both binaries are tested in-process: templetry through run(args, stdout, stderr) and templetry-mcp through serve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.

The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:

TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1

npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor

License

Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.

ถาม PopNx