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

Type Atlas

โดย tyler-mitchellรุ่น 1.0.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.tyler-mitchell/type-atlas

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Editor-grade TypeScript, Markdown, and JSON intelligence for coding agents.

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

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

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

{
  "mcpServers": {
    "type-atlas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@type-atlas/mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add type-atlas -- npx -y @type-atlas/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "type-atlas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@type-atlas/mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "type-atlas": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@type-atlas/mcp"
      ]
    }
  }
}

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 tyler-mitchell 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 32531 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 31% ของอีก 32531 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32531 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Type Atlas 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 (1.0.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Reelsaw

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

Reelsaw

โดย osbytes

Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Type Atlas is what I have all my code agents use across all of my TypeScript projects for all code navigation needs. Most of those projects are monorepos. Some are large and complex enough that understanding how a change fits into the rest of the system is a real part of the work. This tool was designed as a complete replacement for an agent's default code navigation methodology.

I've been iterating on this tool for months based on how my own coding agents actually work in my projects. Most of what Type Atlas does, exists because I kept seeing the same problems:

  • Agents reason from an incomplete view of the system. They may understand the file they found while missing the surrounding code that determines how it is supposed to be used.
  • Agents rebuild things that already exist. The capability is already in the repo, but the agent never finds it because it does not know what it is called.
  • Agents often read either too little code (Claude) or far too much (Codex). Too little leaves them making decisions without enough surrounding context. Too much fills the context window with entire files and implementation detail that never mattered to the task.
  • Agents repeatedly stop to run type checks just to find errors an IDE would already be showing. That adds latency throughout implementation and pushes feedback later than it needs to arrive.
  • Agents are fundamentally operating blind. String-search navigation never gives them a strong internal atlas of the codebase. They are forced to make implementation decisions from fragments of files and matches they happened to retrieve, with important structure and compiler-known information still missing.

As projects grow, these problems compound and start showing up directly in the quality of the code agents write.

Semantic code navigation

Coding agents navigate code through file reads and string searches by default. That gives them source text and leaves the model to reconstruct relationships that the TypeScript language service already knows.

Type Atlas gives the agent direct access to that semantic information:

  • A symbol resolves to its actual definition and references rather than every occurrence of the same text.
  • Callers and implementations are identified by their relationship to the symbol.
  • Inferred types come from the language service instead of being reconstructed from nearby source.
  • Results keep their source range and owning TypeScript project attached.

A text match is still useful when text is what the agent is looking for. It is a weak substitute for semantic navigation when the question is about the program itself.

Find what already exists

Large codebases contain useful code that an agent has no reason to know by name. String search works best after the agent already knows enough vocabulary to formulate the search.

Type Atlas gives it other ways in:

  • The agent can describe behavior in natural language and find code based on what it does.
  • A discovered result leads back to a real symbol and an exact source range.
  • From that symbol the agent can follow actual relationships through the codebase instead of guessing another identifier to search for.

This is especially useful in large monorepos. Existing helpers and established implementations are easier to discover before the agent decides it needs to create another one.

Diagnostics during normal work

A developer in an IDE sees compiler feedback while working. Coding agents usually get that feedback by stopping implementation to run a type-check command and then waiting for the result.

Type Atlas moves much of that feedback into work the agent was already doing:

  • Relevant diagnostics can arrive with normal code-intelligence responses.
  • Errors show up while the affected code is still part of the agent's current working context.
  • A bad type assumption can be caught before it turns into several dependent edits.

I still use full type checks for verification. They do not need to be the main way an agent learns about errors while it works.

Responses are built for model context

Making a response smaller is useful only when the information removed was unnecessary. Models also use the organization of what remains.

Type Atlas treats structure as part of the information:

  • Labels make the role of a result explicit.
  • Grouping keeps related facts together.
  • File boundaries stop unrelated source from blending together.
  • Source locations stay attached to the thing they describe.
  • Trees keep their hierarchy instead of becoming a flat sequence.
  • Diagnostics retain the source needed to understand them.

The same principle determines what gets omitted. Function bodies can stay folded when the signature is enough. Repeated serialization and unrelated source do not need to occupy the context window simply because they were available.

The goal is useful information density. Fewer tokens matter, but removing the structure that helps the model understand those tokens would defeat the point.

Information for the next decision

Every tool call is part of the agent's reasoning process. A good response should answer the current question while leaving the agent in a better position to decide what to inspect next.

Type Atlas keeps useful follow-up information close to the result that exposed it:

  • A symbol can arrive with the relationships needed to understand how it participates in the codebase.
  • Repository structure can carry line counts and working-tree state alongside the files themselves.
  • Search results include concrete source ranges that can be followed directly.
  • Project context remains attached as the agent moves from one result to another.

This gives the agent better evidence at each branch in its investigation. It can follow relationships that actually exist in the program instead of treating every textual match as an equally meaningful lead.

The benefit is higher-quality navigation. Each step preserves more of the information needed to choose the next one.

Project and scope awareness

TypeScript questions depend on project context. That becomes especially important in a monorepo, where an answer can be correct inside one project while still being incomplete for the repository as a whole.

Type Atlas keeps those boundaries visible:

  • Files are resolved through the TypeScript project that owns them.
  • Results state the project scope they came from when that scope matters.
  • Counts make the size of a result explicit.
  • Limits are stated when an answer covers less than the whole repository.
  • Source locations can be passed directly into later calls.

The agent gets enough information to understand what an answer actually covers before relying on it.

Built from daily agent use

I use Type Atlas with my own coding agents every day across all of my TypeScript projects. The current behavior came from repeated use.

A lot of the design can be traced directly to recurring agent behavior:

  • Reads fold because agents were spending context on bodies they did not need.
  • Diagnostics travel with normal responses because repeated type-check commands were wasting implementation time.
  • Semantic relationships are grouped because agents kept reconstructing the same information through separate calls.
  • Natural-language code search exists because useful code often has a name the agent could never infer from the task.

That is still how I work on Type Atlas. When I keep seeing agents waste time on the same navigation problem or repeatedly miss the same kind of information, I change the tool.

The examples below are captured from the running server against a fixture monorepo and regression-checked with the implementation.

Install

codex mcp add type-atlas -- npx --yes @type-atlas/mcp@latest

claude mcp add --scope user type-atlas -- npx --yes @type-atlas/mcp@latest

code --add-mcp '{"name":"type-atlas","command":"npx","args":["--yes","@type-atlas/mcp@latest"]}'

Any other client takes the standard shape:

{

"mcpServers": { "type-atlas": { "command": "npx", "args": ["--yes", "@type-atlas/mcp@latest"] } } }

A client that starts servers without your shell PATH will not find npx by name; give the absolute path from which npx when that happens. On Windows, a client that cannot launch the npx.cmd shim needs "command": "cmd" with "args": ["/c", "npx", "--yes", "@type-atlas/mcp@latest"].

Clients read MCP config at startup, so restart after. @latest resolves on every process start; pin a version if you do not want tool behavior moving under you.

search_code, related_code, investigate_code, and search_dependency_code run a semantic index through uvx and need uv. Without it those four report that uv is missing, explore_symbol drops its related-code section, and the rest is unaffected.

Recommended

Installing the server does not change what an agent reaches for. Some agents, Claude among them, will assemble whatever their shell allows, chained together, and produce a fresh justification each time, so naming a few commands to avoid does not hold. The instruction has to rule out the whole category and name the exceptions. Add this to AGENTS.md or CLAUDE.md:

Type Atlas MCP is the required tool for reading and navigating code in

TypeScript and JavaScript. This is not a preference. No shell command is an

acceptable substitute, whatever it is composed of, and neither is a plain

file read. The only valid fallbacks are a server that is down, a call that

errored, or a file that is neither TS nor JS.

--require-intent

This opt-in flag requires one decision sentence for broad exploration tools such as repository search and workspace symbols. Targeted reads and semantic lookups stay unaffected, and intent is never echoed into tool responses.

Tool call results

Paths are workspace-relative, coordinates are one-based, so a location in one answer is valid input to the next call. Editing tools return patches; nothing is written for you.

Everything below is captured from the running server against fixtures/ledger by the scenario suite, which replays the same calls and fails on drift. Nothing here is hand-written, and changing what a tool answers changes this file in the same commit. The source is README.mdoc. Every tool has a page with more cases in docs/tools.

list_files

Structure, line counts, and git status in one tree, using the badge letters editors already use. Deleted files get a row even though they exist only in git's answer. Folded directories say what they hold rather than disappearing.

Agent's Input

tool: List files

workspace: fixtures/ledger

working tree arranged: currency.ts edited · rounding.ts created · index.ts deleted

directory: packages/money depth: 2

answered in 57ms

Response

packages/money/

├ src/ · 3 changed │ ├ currency.ts · 21 loc · M +2 │ ├ index.ts · D -12 │ ├ money.ts · 58 loc │ ├ rounding-mode.ts · 15 loc │ └ rounding.ts · 11 loc · U ├ tests/ │ ├ money.test.ts · 15 loc │ └ rounding-parity.ts · 15 loc ├ package.json · 19 loc └ ts

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx