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

LLM CLI Gateway

โดย verivus-ossรุ่น 1.17.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.verivus-oss/llm-cli-gateway

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

One MCP endpoint for Claude Code, Codex, Gemini, Grok and Mistral CLIs, with durable async jobs.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

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": {
    "llm-cli-gateway": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-cli-gateway"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add llm-cli-gateway -- npx -y llm-cli-gateway

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "llm-cli-gateway": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-cli-gateway"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "llm-cli-gateway": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "llm-cli-gateway"
      ]
    }
  }
}

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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub verivus-oss 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 ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 14% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7249 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

LLM CLI Gateway 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 (1.17.1) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Context7

โดย upstash

ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว

บนเครื่องหรือคลาวด์★ 64,224MITอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 20 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต เดือนที่แล้ว
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

llm-cli-gateway

_"Without consultation, plans are frustrated, but with many counselors they succeed."_

— Proverbs 15:22 (LSB)

Secure local control plane for AI coding agents.

llm-cli-gateway lets supported MCP clients operate Claude Code, Codex, Gemini/Antigravity, Grok Build, Mistral Vibe, Cognition Devin, Cursor Agent, and configured HTTP API providers through one user-owned gateway while preserving native CLI sessions, local credentials, durable async jobs, validation receipts, and review workflows.

Why developers try it: use the client you are already in to delegate work to local coding agents, scope remote execution to registered workspaces, gate risky actions, survive disconnects, and collect auditable review evidence without turning those agents into a generic chat proxy.

Current signals: CI and security workflows pass on main, OpenSSF Scorecard is published, OpenSSF Best Practices is passing, releases use Sigstore signing, and the package is MIT licensed.

Quick Start

npm install -g llm-cli-gateway

Or use directly with npx from an MCP client:

{

"mcpServers": { "llm-gateway": { "command": "npx", "args": ["-y", "llm-cli-gateway"] } } }

What It Provides Today

llm-cli-gateway is a single-user MCP control plane for operating AI coding agents from supported local or remote clients. It is more than a thin CLI wrapper:

  • Runs registered provider CLIs and configured HTTP API providers through consistent sync and async MCP tools.
  • Persists long-running jobs, supports restart-safe result collection, deduplication, cancellation, and sync-to-async deferral.
  • Tracks sessions, real CLI resume paths, structured response metadata, and cache telemetry.
  • Supports cache-aware promptParts, including explicit Claude cache_control when opted in.
  • Can run supported provider requests inside gateway-managed git worktrees for isolated multi-agent review and implementation loops with either the local file-backed or PostgreSQL session manager. Session-bound reuse and cleanup remain limited to the host that owns the filesystem artifact, even when PostgreSQL shares the session row across hosts. After session deletion, session_clear_all, or file-backed TTL eviction, both session managers retain a failed cleanup for retry by the host that owns the worktree. Deletion processed from another host removes no worktree and leaves that record intact. The database-side cleanup_expired_sessions function stages the same record instead of deleting a worktree-bearing session; it invokes no gateway observer and so attempts no removal itself. Grok, Devin, and Mistral require an explicit provider-native sessionId for a gateway worktree; fresh, createNewSession, and resumeLatest-only worktree requests fail closed because they cannot durably reselect it. Materialization suppresses repository, system, and global Git hooks, configured clean, smudge, and process checkout filters, sparse checkout, and lazy object fetching. Filter-dependent content such as Git LFS remains in its repository representation instead of executing host commands.
  • Ships personal-appliance setup surfaces: HTTP transport with bearer-token auth, doctor --json, setup UI artifacts, provider setup snippets, Docker fallback, and checked release bundles.
  • Remote web connectors use MCP OAuth discovery and authorization-code setup with static client or shared-secret gates. Client secrets are generated locally, stored only as hashes, and printed only by explicit copy-once commands.
  • Provider CLI requests can select registered workspaces by alias via workspace; every HTTP/tunnel request must use a registered alias, session workspace, or [workspaces].default before provider execution. Local unrestricted filesystem access is the stdio transport.

Workflow Assets

The repo ships agent-ready workflow skills under .agents/skills for async orchestration, session continuity, multi-LLM review, implement-review-fix loops, retrospective evidence walks, secure approval-gated dispatch, and Personal Agent Config Kit operations. Nine caller-facing skills are bundled in the published npm package: async-job-orchestration, multi-llm-review, session-workflow, secure-orchestration, implement-review-fix, retrospective-walk, public-demo-session, least-cost-routing, and personal-agent-config-kit. Machine-readable DAG-TOML plans live under docs/plans and setup/install-plan.dag.toml for workflows that need deterministic sequencing and verification gates.

Skill packs can be updated outside the core npm release by placing skill directories in local, operator-controlled paths. The gateway loads bundled skills first, then [skills].paths, then LLM_GATEWAY_SKILLS_PATH, then ~/.llm-cli-gateway/skills when it exists; later roots override earlier skills by name. Each skill is a directory containing SKILL.md. A root may also carry skill-pack.json to pin expected SKILL.md hashes:

[skills]

paths = ["/opt/llm-cli-gateway/skills"]

export LLM_GATEWAY_SKILLS_PATH="/opt/team-skill-pack:/opt/incident-skill-pack"
{

"name": "team-pack", "version": "1.0.0", "skills": [ { "name": "incident-retrospective", "sha256": " " } ] }

The loader is intentionally local-only: it never fetches remote Markdown at startup. To update a pack, install or replace files through your package manager or deployment system, then restart the gateway so the advertised skills://... resources refresh.

The next documentation focus is provider-specific skill and DAG-TOML pairs for each outbound CLI and API-provider family: Claude, Codex, Gemini/Antigravity, Grok, Mistral Vibe, Devin, Cursor Agent, OpenAI-compatible endpoints, Anthropic Messages, and xAI Responses. The implementation plan is tracked in docs/plans/provider-workflow-assets.dag.toml, with each provider asset expected to cover install/login checks or token-env checks, session behavior, approval modes, cache/telemetry surfaces, failure modes, and a smoke-test gate.

Trust & Supply Chain

  • CI runs build, lint, format, tests, package checks, and npm audit.
  • Security CI runs actionlint, zizmor, shellcheck, typos, osv-scanner, gitleaks, and lychee.
  • GitHub release installer artifacts are checksummed and signed with Sigstore keyless signing.
  • npm releases use a generated prod-only shrinkwrap and release security audit; GitHub Actions Trusted Publishing exchanges the job's OIDC identity for short-lived npm publish credentials.
  • The npm package intentionally ships a generated, prod-only npm-shrinkwrap.json so registry installs resolve the audited release tree. Release gates regenerate it from package-lock.json, compare for parity, and run a registry-fidelity consumer install before publishing.
  • Socket behavioural alerts are documented in socket.yml and under "Security Considerations" below. shellAccess and shrinkwrap are reviewed package capabilities/configuration for this CLI appliance, not hidden install behaviour.

Personal MCP Appliance

The personal-appliance contract keeps that surface intentionally narrow: one trusted user runs the gateway on a machine or volume they own, connects one MCP endpoint, and lets supported clients operate local coding agents through workspace-scoped, approval-gated, auditable requests.

The product contract is documented in docs/personal-mcp/PRODUCT_CONTRACT.md. It defines the single-user scope, security posture, target support matrix, and provider-support verification gates. Public setup guides must not claim ChatGPT, Claude web, Claude Desktop, Codex, Gemini CLI, Gemini web, or Grok inbound support until the corresponding provider/client path has been verified.

This project does not provide hosted multi-tenant credential custody. Provider credentials stay on the user's machine or user-owned deployment volume.

For a single developer who works on several workstations and repositories, the Personal Agent Config Kit guide explains the Git-synchronised personal baseline, repository overlays, immutable context stamps, and workstation-safe provider continuity model. The baseline directory is confined to a non-symlinked descendant of the local home directory, and every publish or sync revalidates its configured origin fetch and push URLs against the HTTPS/SSH-only policy. The Kit is intentionally local-caller-only; Kit provider execution and recovery of an unadmitted attempt require healthy durable SQLite or PostgreSQL async-job admission. Kit mode supports Claude, Codex, and Mistral; every other provider fails closed while it is enabled. Kit scope never inherits the gateway process cwd: Claude and Mistral require a registered workspace selection or configured default, while Codex can also use an explicit absolute workingDir. Relative Kit workingDir values are rejected before filesystem or Git inspection. It disables cross-model validation tools while enabled and is not an HTTP/OAuth configuration or remote execution feature.

For a retention-pinned non-Kit Claude MCP request configuration, follow the local-only same-host recovery procedure. It accepts no SQL or arbitrary-path override. A valid recovery invocation emits JSON and exits 0 after success or 2 for a safe refusal; invalid usage or unavailable durable storage exits 1.

Release-readiness history is tracked in docs/personal-mcp/RELEASE_READINESS.md. Dogfooding evidence (which target LLMs guided setup, what unsafe suggestions were captured, and which findings were deferred from the initial personal-appliance rollout) is in docs/personal-mcp/DOGFOODING_RESULTS.md.

Current personal-appliance artifacts include:

  • Streamable HTTP startup: LLM_GATEWAY_AUTH_TOKEN= npm run start:http
  • Machine-readable diagnostics: npm run doctor
  • Go bootstrapper: installer/ with setup, doctor --json, start, stop, status, repair, upgrade, uninstall, print-client-config, and verified bundle download commands.
  • Release packaging: on the public mirror, the release workflow builds Linux binaries on GitHub-hosted ubuntu-latest and builds Windows/macOS binaries on their GitHub-hosted platform runners. The private upstream uses its internal self-hosted Linux runner. Each release publishes checksummed platform bundles with the gateway, production dependencies, and a managed Node runtime; see installer/packaging/README.md.
  • Docker Compose fallback: docker/personal.compose.yml + [docke

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx