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

codecalc

โดย The-40-Thievesรุ่น 0.13.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.The-40-Thieves/codecalc

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Code & logic calculator for AI agents: 31 languages, symbolic math, SMT/logic solving, Big-O.

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

ต้องเตรียมก่อน

  • PyPIติดตั้ง uv ของ Python (มีคำสั่ง uvx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "codecalc": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codecalc"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add codecalc -- uvx codecalc

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "codecalc": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codecalc"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "codecalc": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "codecalc"
      ]
    }
  }
}

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 The-40-Thieves 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 32476 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 47% ของอีก 32476 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32476 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

codecalc 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 (0.13.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir

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

zanadir

โดย MustacheCase

Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

codecalc — universal code & logic calculator for AI models

**codecalc is an offline, self-hosted MCP server that gives an AI agent a calculator, a code runner, and a logic checker — so it gets a *correct* answer instead of a guessed one. It runs code in 31 languages, does exact symbolic math, solves SMT/logic problems, and measures complexity, all exposed as 51 MCP tools**.

Fastest path: uvx 'codecalc[full]' setup --write registers codecalc with your MCP client automatically. New to MCP, or want more detail first? See QUICKSTART.md, or the Install section below.

Three things nobody else offers together cleanly:

  • Offline-core — ships no model, no API key, no gateway, no telemetry. The core opens no sockets; network access is opt-in and only where a specific tool's job needs it (the Piston provider, install_package, the runtime-update tools, executed code unless no_net, and a one-time in-process grammar download on first analyze_complexity — full breakdown in the network-boundary table below).
  • Safe execution of untrusted code — an opt-in *strict* isolation boundary (gVisor+Docker on Linux, AppContainer on Windows) layered above the default rlimit sandbox, fail-closed and attested.
  • Verification tools — verify_translation proves a port to another language behaves identically, verify_optimization proves an optimization preserved behavior, and z3_check proves or refutes logic with an SMT solver.

When to use codecalc

Use it when you want a free, local, private, hardened code-runner and verifier that an MCP agent can call directly — no vendor account, no cloud spend, nothing leaving the machine except where a tool's job explicitly requires it.

Reach for something else when you want managed cloud scale instead of self-hosting (a hosted sandbox like E2B or Modal), or when you're not self-hosting at all and the model vendor's built-in code interpreter already covers what you need.

codecalc vs. the alternatives

codecalc is not a general cloud sandbox and not a vendor code interpreter. It overlaps with several things and beats them in only one narrow place — forcing a model to *measure* a claim instead of asserting it. Where that isn't what you need, one of these is the better tool, and this table says so plainly.

You want…Better fitWhy
To just run some Python/JS quickly, zero setupYour model vendor's built-in interpreterAlready there, already sandboxed, nothing to install. Anthropic's code-execution tool has internet access "completely disabled" and cannot install packages at runtime; OpenAI's hosted containers have no outbound network access by default, with an org-level network_policy allowlist as an opt-in. Both return output artifacts by reference (Anthropic a file_id via the Files API, OpenAI a container_file_citation) rather than inline (Anthropic code-execution tool docs, https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/tool-use/code-execution-tool; OpenAI shell/container tool guide, https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-shell; both retrieved 2026-09-07)
Heavy or multi-tenant workloads, managed scaleA cloud sandbox (E2B, Modal, Daytona)Per-tenant Firecracker/gVisor isolation codecalc does not claim by default
Pure arithmetic or symbolic math, nothing elseA small calculator or SymPy MCPLower token cost; none of the 31-language runtime machinery
A model to stop _guessing_ numbers, equivalence, and speedups — locally, privately, with graded evidencecodecalcExact rationals, verify_translation/verify_optimization, and unenforced/grade honesty — offline, no account

Do not reach for codecalc if you need multi-tenant or network-exposed isolation (its threat model is explicitly single-operator, local, stdio), if zero-setup convenience matters more than measurement, or if a hosted interpreter already covers your case. It earns its keep only when the *correctness of the claim* — not just "it ran" — is the point.

Install

Quickstart with codecalc setup

The fastest path to a working MCP connection, without reading the rest of this section:

uvx 'codecalc[full]' setup            # prints what it would do — nothing on disk changes

uvx 'codecalc[full]' setup --write # applies it: merges your client's config, copies the skill

It detects which MCP client is installed (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, Zed — pass --client=NAME if none or several are found), reuses codecalc doctor's own backend/extras/grammar-cache checks, prints the exact config block in that client's own JSON shape with absolute paths already filled in, runs two real canaries (execute_code, evaluate_expression) to prove the connection would work, and ends in one verdict: ready / degraded / not-ready. --write is the only mode that changes anything — it MERGES the codecalc entry into your existing client config (every other server stays exactly as it was) and backs up the original to .codecalc-bak first. codecalc --help lists every subcommand.

[!NOTE]

Published as `codecalc` 0.13.0 on PyPI (pip install codecalc) and the

`codecalc-exec` 0.13.0 executor on crates.io

(#91). Every release

artifact carries a keyless sigstore build-provenance attestation — verify

one with gh attestation verify --repo The-40-Thieves/codecalc; PyPI

wheels additionally carry PEP 740 attestations.

Where to find codecalc
WhereWhat you getLink
PyPIpip install codecalc / uvx codecalcpypi.org/project/codecalc
crates.iothe codecalc-exec Rust executor cratecrates.io/crates/codecalc-exec
GitHub Releaseswheels for every platform, the executor binaries, the .mcpb bundle, an SBOM, and SHA256SUMSgithub.com/The-40-Thieves/codecalc/releases
MCP registry (official)the io.github.The-40-Thieves/codecalc server entry server.json publishes toregistry.modelcontextprotocol.io
Smitheryhosted listing and one-click client configsmithery.ai/servers/@The-40-Thieves/codecalc
Glamahosted listing and the score badge aboveglama.ai/mcp/servers/The-40-Thieves/codecalc
MCPB (Claude Desktop)the drag-and-drop bundle, attached to every GitHub Releasesee GitHub Releases, above
Docker MCP Catalogthe mcp/codecalc image Docker builds from this repo's docker/mcp-server.Dockerfile, for Docker Desktop's MCP Toolkit (docker mcp server enable codecalc)submitted as docker/mcp-registry#5025; listed at hub.docker.com/mcp/server/codecalc once merged

Not yet listed: PulseMCP and mcp.so do not carry a codecalc entry yet; the Docker MCP Catalog entry is pending review. PulseMCP's own submission page (checked 2026-09-08) says it is not accepting new submissions and that publishing to the official MCP registry — already done, row above — is what it indexes from once submissions reopen, so there is nothing to submit there today. mcp.so takes a submission through its own form. See docs/distribution.md for the exact steps, kept there rather than here because submitting is an action for whoever runs it, not a fact about the current release.

The published install (simplest — no build step, and what most people want):

uvx 'codecalc[full]'          # run it directly, no environment to manage

or

pip install 'codecalc[full]' # into your own virtualenv

From source, if you would rather build the executor yourself:

git clone https://github.com/The-40-Thieves/codecalc

cd codecalc uv sync --all-extras # or: pip install -e '.[full]' cargo build --release --manifest-path executor/Cargo.toml mkdir -p bin # bin/ is gitignored, so a fresh clone has none cp executor/target/release/codecalc-exec bin/ uv run codecalc doctor # verify: backend should read rust

Without the cargo build, everything still runs on the pure-Python fallback — doctor will say so, and the network table below says what that costs.

Why `[full]`. The base install is the MCP surface and the sandbox executor: 31 language runtimes, sessions, packages, ~32 MB. The symbolic half — sympy and z3 — is 88.6 MB measured, and a caller who only runs code should not download an SMT solver to do it. So it is an extra:

installsizewhat you get
codecalc~32 MBexecute_code, sessions, packages, complexity-free tools
codecalc[symbolic]+83 MBevaluate_expression, solve, limits, truth tables, z3, units
codecalc[parsing]+5 MB installed, +89 MB fetched on first useanalyze_complexity via tree-sitter
codecalc[full]~120 MBeverything

Nothing fails silently: a tool whose extra is missing returns {"ok": false, "error": "sympy is not installed. It ships in the 'symbolic' extra: pip install 'codecalc[symbolic]' ..."}, and codecalc doctor lists which extras are present before you make a call.

Editions

Four names for the capability sets above, plus the two that live outside pyproject.toml entirely — a Docker image and an opt-in isolation boundary. The invariant that makes "edition" a meaningful word here: in the edition that lists a tool, that tool is functional — never listed-but-missing-its-extra. A tool an edition doesn't have returns the dependency_missing contract error naming the extra that provides it (see above), not a silent failure or a tool that appears to exist and doesn't work.

EditionInstallWhat you get
Fulluvx 'codecalc[full]' / pip install 'codecalc[full]'The recommended local product: the native (Rust) executor, symbolic tools (evaluate_expression, symbolic, z3_check, …), and parsing (analyze_complexity). Everything this README documents actually runs.
Coreuvx codecalc / pip install codecalcExecution + non-symbolic tools only — the base install in the table above. Every symbolic/parsing tool is still *listed* by tools/list (MCP doesn't support per-install schemas), but calling one returns dependency_missing naming the extra, before any other work happens.
Dockerdocker build -f docker/mcp-server.Dockerfile .The MCP server itself, packaged to run as an ordinary container. Core-shaped by default: ships python3/node/ruby/php/perl/gawk/lua/c/cpp/jq/sqlite3 and the default rlimit sandbox — symbolic/parsing are absent by design (no [full] in the base image; see the Dockerfile's own comment for why, including an arm64 z3-solver wheel gap). --build-arg CODECALC_EXTRA=full adds them. This image cannot nest the Strict Host boundary below inside itself (no privileged docker-in-docker), and codecalc doctor inside it says so rather than claiming a boundary it doesn't have.

| Strict Host | opt-in; CODECALC_STRICT_URL (client) or the gVisor+Docker host itself (server) — see docs/deployment/README.md | Not an install, a *boundary*: the gVisor runsc sandbox on Linux, or AppContainer hardening on Windows, layered above whichever install above is already running. Fails closed — no digest pinned, no fallback to unenforced

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx