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

Workorai

โดย work0r-aiรุ่น 0.4.3i★ –iรันบนคลาวด์
ชื่อใน registryio.github.work0r-ai/workorai

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

WorkorAI talent marketplace MCP: candidate job search and employer hiring with explainable matching

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนคลาวด์
  • ช่องทาง (transport): Streamable HTTP
  • หมวด: ค้นข้อมูลและความจำของ AI

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • รันบนคลาวด์ไม่ต้องลงโปรแกรมเพิ่ม ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:

  1. เปิด Settings → Connectors
  2. กด Add custom connector
  3. วางที่อยู่ด้านล่างแล้วกด Add
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://workorai.com/mcp

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add --transport http workorai https://workorai.com/mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "workorai": {
      "url": "https://workorai.com/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "workorai": {
      "type": "http",
      "url": "https://workorai.com/mcp"
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:

  1. เปิด ChatGPT บนเว็บ → Settings → Connectors (Apps)
  2. กด Create หรือ Add (บางแพ็กเกจต้องเปิด Developer mode ใน Advanced ก่อน)
  3. วางที่อยู่ด้านล่าง ตั้งชื่อ แล้วบันทึก
  4. ถ้าให้ล็อกอิน ให้ล็อกอินกับผู้ทำ
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://workorai.com/mcp

ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub work0r-ai ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    endpoint ตอบ

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ค้นข้อมูลและความจำของ AIi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 19% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 7247 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Workorai ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา

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

WorkorAI Agent Kit

WorkorAI Agent Kit packages the workorai Agent Skill and a zero-dependency installer for WorkorAI MCP talent marketplace workflows.

It supports both sides of the marketplace through one skill:

  • Candidates ask prompts like найди мне работу, find me a job, or help me get hired; the skill guides them through onboarding, MCP key setup, and the candidate match tools.
  • Employers ask prompts like найди кандидатов, hire developers, post a job, or review applicants; the skill walks through the 19-tool employer MCP surface (job lifecycle, candidate discovery, invitations, applicants review).

Both roles share one skill name (workorai) and one credential helper, with role-aware storage slots so a dual-role user can keep both keys.

Install

Install the skill and write MCP config for supported local agents:

npx @workorai/agent-kit install

Install for one client:

npx @workorai/agent-kit install --agent codex

npx @workorai/agent-kit install --agent claude npx @workorai/agent-kit install --agent opencode npx @workorai/agent-kit install --agent cursor npx @workorai/agent-kit install --agent openclaw npx @workorai/agent-kit install --agent qwen npx @workorai/agent-kit install --agent antigravity npx @workorai/agent-kit install --agent deepcode

Use a local development MCP endpoint:

npx @workorai/agent-kit install --endpoint http://127.0.0.1:3001/mcp

For isolated installer tests, set WORKORAI_AGENT_HOME to a temporary directory:

WORKORAI_AGENT_HOME=/tmp/workorai-agent-home npx @workorai/agent-kit install

After install, restart the agent client and ask:

find me a job

What Is Included

  • skills/workorai/SKILL.md - canonical Agent Skill (thin role router).
  • skills/workorai/agents/openai.yaml - Codex/OpenAI-style UI metadata.
  • skills/workorai/references/
  • candidate-catalog.md - candidate tool mini-schemas
  • candidate-recipes.md - candidate calling-order recipes (incl. the Agent Pick result presentation)
  • candidate-troubleshooting.md - candidate-side error scenarios
  • employer-catalog.md - 19 employer tool mini-schemas
  • employer-recipes.md - hire / review / lifecycle recipes
  • employer-troubleshooting.md - employer-side error scenarios
  • auth-flow.md - candidate and employer onboarding + saved-key flow
  • troubleshooting.md - cross-role MCP transport / saved-key issues
  • skills/workorai/scripts/credential-store.mjs - role-aware consent-based local MCP key storage.
  • bin/workorai-agent.mjs - installer, MCP config writer, diagnostics, and credential command wrapper.

Supported Targets

Agent targetSkill locationMCP config
codex~/.codex/skills/workorai~/.codex/config.toml
claude~/.claude/skills/workorai~/.claude.json
opencode~/.config/opencode/skills/workorai~/.config/opencode/config.json
cursor~/.cursor/skills/workoraiUse WorkorAI MCP config supported by your Cursor setup
openclaw~/.agents/skills/workorai~/.agents/mcp.json
qwen~/.qwen/skills/workoraiConfigure MCP according to your Qwen Code setup
antigravity~/.gemini/antigravity/skills/workoraiConfigure MCP according to your Antigravity setup
deepcode~/.agents/skills/workorai~/.agents/mcp.json
generic~/.agents/skills/workorai~/.agents/mcp.json

The default install command installs a canonical copy at ~/.agents/skills/workorai and links or copies compatible client locations.

Commands

npx @workorai/agent-kit --help

npx @workorai/agent-kit install --dry-run npx @workorai/agent-kit configure --agent all npx @workorai/agent-kit print-config --agent codex npx @workorai/agent-kit doctor --agent all npx @workorai/agent-kit credential get

Credentials

The skill reads WorkorAI MCP keys role-aware. Default --role is candidate; pass --role=employer for the employer slot.

Candidate read order:

  1. WORKORAI_MCP_API_KEY
  2. OS secret store (account candidate)
  3. Shared local fallback at ~/.config/workorai/mcp-token

Employer read order:

  1. WORKORAI_EMPLOYER_MCP_API_KEY
  2. OS secret store (account employer)
  3. Shared local fallback at ~/.config/workorai/mcp-token-employer

Save with OS storage by default:

npx @workorai/agent-kit credential save                  # candidate (default)

npx @workorai/agent-kit credential save --role=employer

Use best-effort storage for headless agent sessions:

npx @workorai/agent-kit credential save --best-effort --role=candidate

npx @workorai/agent-kit credential save --best-effort --role=employer

Use the shared file fallback only after explicit user consent:

npx @workorai/agent-kit credential save --shared-file --role=<role>

Never put real WorkorAI MCP keys in repositories, screenshots, issue text, or MCP config. Redact keys as wai_[REDACTED].

Skill Hub Compatibility

This repository is structured for direct ingestion by major skill surfaces:

  • GitHub: readable standalone repository with license, security policy, CI, and contribution docs.
  • npm: @workorai/agent-kit CLI package for one-command install.
  • Codex/OpenAI-style skills: canonical folder at skills/workorai plus agents/openai.yaml.
  • Claude Code: standard SKILL.md folder installable into .claude/skills/ or ~/.claude/skills/.
  • OpenCode: standard SKILL.md folder installable into .opencode/skills/, ~/.config/opencode/skills/, or Claude-compatible locations.
  • Cursor: standard SKILL.md folder installable into .cursor/skills/ or ~/.cursor/skills/.
  • Qwen Code: standard SKILL.md folder installable into .qwen/skills/ or ~/.qwen/skills/.
  • Antigravity / Gemini Antigravity: standard SKILL.md folder installable into ~/.gemini/antigravity/skills/.
  • Deep Code / DeepSeek: standard SKILL.md folder installable into .deepcode/skills/ or the shared ~/.agents/skills/.
  • skills.re and similar registries: root skills/ folder with at least one skill directory.
  • Cursor/Windsurf-compatible hubs: canonical SKILL.md folder plus generic MCP config notes in registry/.

Submission notes live in registry/submission-checklist.md.

Candidate Onboarding

When personalized MCP access is not available, the skill guides the user through:

  1. Register and sign in: https://workorai.com/candidate/login
  2. Complete profile: https://workorai.com/candidate/profile
  3. Complete the profile interview and wait for evaluation.
  4. Generate or copy the MCP key: https://workorai.com/candidate/home?tab=mcp
  5. Paste the key into the agent session for immediate candidate.search_jobs use.

Employer Onboarding

When the user asks to hire, post jobs, or review candidates, the skill guides them through:

  1. Sign in: https://workorai.com/employer/login
  2. Open the Employer Dashboard and locate the Employer MCP card: https://workorai.com/employer/dashboard
  3. Generate or copy the MCP key from the card.
  4. Paste the key into the agent session for immediate employer.* tool use.
  5. Save with --role=employer for future hiring searches.

The 19 employer tools cover the full hire-to-review lifecycle. See skills/workorai/references/employer-catalog.md for the mini-schemas and skills/workorai/references/employer-recipes.md for the four calling-order recipes (hire from a specific job, free-form hire, funnel review, pending-invites cleanup) plus the job lifecycle (create → publish → close → archive).

Development

npm run validate

npm run smoke npm pack --dry-run

npm run smoke installs into a temporary directory only and does not touch user agent config.

Release

  1. Update CHANGELOG.md.
  2. Run validation, smoke, and npm pack --dry-run.
  3. Tag the GitHub release.
  4. Publish npm:
npm publish --access public
  1. Submit the repository URL to relevant skill hubs using registry/submission-checklist.md.

License

MIT. See LICENSE.

ถาม PopNx