Kizupi
The math tutor that asks why, for grades 1 to 6, with free printable word-problem worksheets.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
An AI 3D workspace for games, VR, and beyond. Generate, remesh, texture, and animate 3D assets.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PICOBERRY_API_KEY, PICOBERRY_API_BASEค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"picoberry": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PICOBERRY_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add picoberry --env PICOBERRY_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env PICOBERRY_API_BASE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @picoberry/mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"picoberry": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PICOBERRY_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"picoberry": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@picoberry/mcp-server"
],
"env": {
"PICOBERRY_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PICOBERRY_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
PICOBERRY_API_BASE envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 8 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub UModeler 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: PICOBERRY_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.7) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Kizupi, EduAtlas, RSS.com MCP by usefulapi
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
The math tutor that asks why, for grades 1 to 6, with free printable word-problem worksheets.
Live school vacancies from schools' own careers pages, and official school records. Free, no login.
Read podcasts and episodes; create and edit episodes, chapters and transcripts in RSS.com.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
PicoBerry MCP Server
Generate 3D models, images, and animations for game and 3D workflows from any MCP client — Claude Code, Cursor, Claude Desktop, Cline — with no HTTP glue. A thin wrapper over the PicoBerry /v1 API, so you get PicoBerry's multi-engine pipeline directly inside your agent. Several 3D and image engines sit behind one API; call list_models for the live set and each engine's cost. Generated assets are drafts — useful for prototyping and iteration, and can be reviewed or refined for your project.
📖 Full reference: API + MCP docs · PicoBerry API
There's no separate subscription for the MCP or the API. Generation spends
the same prepaid PicoBerry credits as the web app, per engine, at rates you can
read with
list_modelsbefore you spend anything. (Using the API does require
a completed purchase — see Get an API key.)
No install needed — run it with npx:
// Claude Code: .mcp.json · Claude Desktop: claude_desktop_config.json
{ "mcpServers": { "picoberry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@picoberry/mcp-server"], "env": { "PICOBERRY_API_KEY": "pb_live_xxxxxxxxxxxxxxxx" } } } }
Cursor uses the same shape in ~/.cursor/mcp.json.
Sign in at https://picoberry.ai, open the [API Keys](https://picoberry.ai/dashboard/api-keys) tab in your dashboard, and hit Create key. The key is shown once — copy it immediately and treat it like a password.
API access needs a completed purchase: a subscription or a one-off credit pack. A purchase entitles you permanently — you don't need a *current* subscription. (An active paid subscription works too, of course.)
| Var | Required | Default | Notes |
|---|---|---|---|
PICOBERRY_API_KEY | ✅ | — | pb_live_... |
PICOBERRY_API_BASE | — | https://api.picoberry.ai | leave unset unless you were given a different host |
| Tool | What it does |
|---|---|
list_models | Engines + credit cost for a category (3d / image / parts-board / remesh / texture / animate). Call before generating — don't hardcode engines. |
list_animation_presets | Animation preset ids, per engine family (tripo / meshy / pb), with optional substring filter. pb is PB Animation's motion list; each item carries body. |
get_credits | Current credit balance. |
generate_image | Text → image (+ optional reference image URLs). count (1–4) makes several images in one call → assets[], wait on each id. |
generate_3d_from_text | Text → 3D model (GLB). |
generate_3d_from_image | Image → 3D model. Single: image_url or local image_path. Multi-view (2–4 views, higher fidelity): image_urls or image_paths, ordered [front, left, back, right] — tripo\*/meshy6/hunyuan-3.x only. |
parts_board | Decompose one image into an exploded parts-board image (server-fixed engine). Input asset_id, image_url, or local image_path; feed the result to generate_3d_from_image for a parts-separated mesh. |
remesh | Retopologize an existing 3D asset → new asset. |
texture | Re-texture (PBR) an existing 3D asset → new asset. |
animate | Auto-rig (+ optionally animate) an existing 3D asset → new asset. Tripo/Meshy rig humanoids; PB Animation (pb-rig + body: humanoid / quadruped / other) also rigs four-legged and other characters — quadrupeds are rig-only for now. |
get_asset | Status + result URLs for one asset. |
wait_for_asset | Poll until an asset finishes (or times out), then return it. |
list_my_assets | Browse your generated assets. |
download_asset | Export a completed 3D asset (glb / fbx / obj) → signed URL. |
Generation is asynchronous:
generate_3d_from_text({ prompt }) → returns an asset { id }.wait_for_asset({ asset_id: id }) → polls until taskStatus === 2 (succeeded).files.model (GLB) or files.image (PNG).taskStatus: 0 pending · 1 processing · 2 succeeded · 3 failed. Result URLs are signed and short-lived — download promptly. Errors come back with an actionable message (e.g. an unknown engine returns the list of valid names).
"Make a low-poly treasure chest, retopo it to 3k tris, and give me a Unity FBX."
list_models(category="3d") → pick an engine
generate_3d_from_text(prompt="low-poly treasure chest") → { id: A } wait_for_asset(asset_id=A) → taskStatus 2 remesh(asset_id=A, polycount=3000) → { id: B } wait_for_asset(asset_id=B) download_asset(asset_id=B, format="fbx", texture_preset="unity") → signed URL
Run this next to blender-mcp and the agent can generate with PicoBerry, then import into Blender in one flow:
{
"mcpServers": { "picoberry": { "command": "npx", "args": ["-y", "@picoberry/mcp-server"], "env": { "PICOBERRY_API_KEY": "pb_live_..." } }, "blender": { "command": "uvx", "args": ["blender-mcp"] } } }
npm install
npm run build # tsc → dist/ PICOBERRY_API_KEY=pb_live_... npm start
Run Actions → Publish → Run workflow (or push a v* tag). It publishes to npm and then to the official MCP registry, in that order — the registry validates by fetching the package's npm metadata and matching its mcpName against server.json's name, so npm has to land first. A guard step checks every invariant (name/version agreement, namespace casing, version not already on npm) *before* anything is published, because npm versions are immutable and a failed half-publish burns the number.
Bump version in both package.json and server.json (version and packages[0].version) — the guard fails the run if they disagree.
One-time setup — no secrets. Both publishes authenticate over the workflow's GitHub OIDC token (id-token: write). There is nothing to store or rotate.
The only step is telling npm to trust this workflow. On npmjs.com go to @picoberry/mcp-server → Settings → Trusted publishing → GitHub Actions and enter:
| Field | Value |
|---|---|
| Organization or user | UModeler |
| Repository | picoberry-mcp |
| Workflow filename | publish.yml |
| Environment name | *(leave empty)* |
| Allowed actions | npm publish |
The workflow filename must match exactly — it is part of what npm verifies.
The MCP registry needs no setup at all: mcp-publisher exchanges the Actions OIDC token, and the registry grants io.github. /* from the token's repository_owner claim. That covers io.github.UModeler/picoberry-mcp and avoids the interactive browser login (which additionally requires org Owner).
Trusted Publishing needs npm >= 11.5.1, so the workflow runs on Node 24
(npm 11.x). Node 22 still bundles npm 10.9 and would fail — the
node-version
pin is load-bearing. A guard step fails the run early if the runner ever ships
an older npm.
The namespace is compared byte-exactly —
io.github.UModeler/..., matching
the GitHub org's login. A lowercased
io.github.umodeler/...is rejected 403.
After publishing, claim the Glama listing — unclaimed servers get limited discoverability, and awesome-mcp-servers gates its PRs on a Glama badge in CI.
MIT