GitHub
server ทางการของ GitHub ให้ AI อ่านและจัดการโค้ด issue และ pull request ในบัญชีของคุณได้ ใช้ผ่านคลาวด์ของ GitHub หรือรันในเครื่องด้วย Docker ก็ได้
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Provider agnostic skills implementation, with skills sourced from local paths or GitHub repositories
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
GITHUB_TOKEN, SKILLS_FILEค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"tiger-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"SKILLS_FILE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add tiger-skills --env GITHUB_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env SKILLS_FILE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @tigerdata/tiger-skills-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"tiger-skills": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"SKILLS_FILE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"tiger-skills": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tigerdata/tiger-skills-mcp-server"
],
"env": {
"GITHUB_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"SKILLS_FILE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
SKILLS_FILE envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub timescale 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: GITHUB_TOKEN
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 11 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js, Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี GitHub, Desktop Commander, Cloudflare MCP
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ 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
Cloudflare MCP servers
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Emulate Claude Skills with any LLM via a Model Context Protocol (MCP) server.
Skills are modular components that enhance the capabilities of an MCP-compatible agent by providing specific functionalities, workflows, and domain expertise. They transform a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.
The goal is to be fully compatible with Anthropic's skill format. See their Agent Skills Spec and related documentation for more details.
An overview of the Skills spec
Skills are modular, self-contained packages that extend agent capabilities by providing specialized knowledge, workflows, and tools. Think of them as "onboarding guides" for specific domains or tasks—they transform the agent from a general-purpose agent into a specialized agent equipped with procedural knowledge that no model can fully possess.
Every skill consists of a required SKILL.md file and optional bundled resources:
skill-name/
├── SKILL.md (required) │ ├── YAML frontmatter metadata (required) │ │ ├── name: (required) │ │ └── description: (required) │ └── Markdown instructions (required) └── Bundled Resources (optional) ├── scripts/ - Executable code (Python/Bash/etc.) ├── references/ - Documentation intended to be loaded into context as needed └── assets/ - Files used in output (templates, icons, fonts, etc.)
Metadata Quality: The name and description in YAML frontmatter determine when the agent will use the skill. Be specific about what the skill does and when to use it. Use the third-person (e.g. "This skill should be used when..." instead of "Use this skill when...").
scripts/)Executable code (Python/Bash/etc.) for tasks that require deterministic reliability or are repeatedly rewritten.
scripts/rotate_pdf.py for PDF rotation tasksreferences/)Documentation and reference material intended to be loaded as needed into context to inform the agent's process and thinking.
references/finance.md for financial schemas, references/mnda.md for company NDA template, references/policies.md for company policies, references/api_docs.md for API specificationsassets/)Files not intended to be loaded into context, but rather used within the output the agent produces.
assets/logo.png for brand assets, assets/slides.pptx for PowerPoint templates, assets/frontend-template/ for HTML/React boilerplate, assets/font.ttf for typographySkills use a three-level loading system to manage context efficiently:
\*Unlimited because scripts can be executed without reading into context window.
SKILLS_FILE: Path to the YAML file configuring the set of skills. Default: ./skills.yamlSKILLS_TTL: Time (in milliseconds) to cache loaded skills. Default: 5 minutesThe set of skills is configured via a YAML file. Both local directories and GitHub repositories are supported. Config can point to individual skills or collections of skills.
local-directory-collection:
./skills directory.SKILL.md file.type: local_collection path: ./skills local-individual-skill:
./skills/skill-name directory.type: local path: ./path-to/individual/skill-name anthropic-github-collection:
SKILL.md file.type: github_collection repo: anthropics/skills
ignored_paths:
single-github-skill-example:
type: github repo: anthropics/claude-cookbooks path: ./skills/custom_skills/creating-financial-models
Skill names must be unique across all configured skills. Any duplicates will be ignored with a warning.
Individual clients can control the set of skills that are enabled, as well as the protocol(s) used, via parameters in the connection string.
enabled_skills: Comma-separated list of skill keys to enable. If not provided, all configured skills are enabled.disabled_skills: Comma-separated list of skill keys to disable. If not provided, no skills are disabled.tools=0: Disable all tools (for resource-only integration).resources=0: Disable all resources (for tool-only integration).http://tiger-skills-mcp-server/mcp?disabled_skills=foo,bar&resources=0
This MCP server (optionally) provides a subagent tool that can be used to break up complex tasks into smaller subtasks, each handled by its own agent instance. This is useful for tasks that require multiple steps, especially when those steps may require consuming large amounts of data in LLM context.
The subagent will automatically have access to the same set of skills as configured for the view skill tool, as well as the ability to (recursively) invoke further subagents. In addition, a mcp.yaml configuration file can be provided to specify additional tooling to be made available to the subagent.
If you do not wish to use subagents, you can set SUBAGENT_DISABLED=true in the environment to disable the tool.
Create a mcp.yaml file to specify additional tools for the subagent to have accessible. This file is read from the root directory by default, or you can specify a different path via the MCP_PATH environment variable.
Only the streamable HTTP transport is supported at this time.
pg_aiguide:
type: http url: https://mcp.tigerdata.com/docs
Cloning and running the server locally.
git clone git@github.com:timescale/tiger-skills-mcp-server.git
Run ./bun i to install dependencies and build the project. Use ./bun watch to rebuild on changes.
You will need a GitHub token with the correct scopes. Here is a direct link to create such a new token.
Create a .env file based on the .env.sample file.
cp .env.sample .env
Then update the GITHUB_TOKEN value in .env.
The MCP Inspector is a very handy to exercise the MCP server from a web-based UI.
./bun inspector
./bun watch http
| Field | Value |
|---|---|
| Transport Type | Streamable HTTP |
| URL | http://localhost:3001/mcp |
./bun watch stdio
| Field | Value |
|---|---|
| Transport Type | STDIO |
| Command | node |
| Arguments | dist/index.js |
Create/edit the file ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json to add an entry like the following, making sure to use the absolute path to your local tiger-skills-mcp-server project, and use a valid GitHub token.
{
"mcpServers": { "tiger-skills": { "command": "node", "args": [ "/absolute/path/to/tiger-skills-mcp-server/dist/index.js", "stdio" ], "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_whatever" } } } }