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

Scrivener MCP

โดย writerslogicรุ่น 0.12.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.writerslogic/scrivener-mcp

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

MCP server for Scrivener: read, write, analyze, and search your manuscripts with AI assistants.

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": {
    "scrivener": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scrivener-mcp"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add scrivener -- npx -y scrivener-mcp

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "scrivener": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scrivener-mcp"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "scrivener": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "scrivener-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 7 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub writerslogic 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 5655 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 25% ของอีก 5655 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 5655 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Scrivener MCP 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 (0.12.0) เข้า registry 3 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 เมื่อวาน
ติดตั้ง

Codebase Memory

โดย DeusData

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

รันบนเครื่อง★ 48,148MITอัปเดต 21 วันที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Exa

โดย exa-labs

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

รันบนคลาวด์★ 5,213MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Scrivener MCP

MCP server for Scrivener: connect your novels, screenplays, and manuscripts to Claude, ChatGPT, and any AI assistant, with document management, writing analysis, content enhancement, offline semantic search, and character/plot tracking.

Start with the safe first session, then use editorial review and workflows, export presets, Content Credentials, or the Windows guide. Compatibility evidence records actual coverage and limits.

Install · Mac App · What You Can Do · All Tools · Guides · Contributing


Scrivener MCP lets your AI assistant open, read, edit, analyze, and search your Scrivener projects directly. No exporting, no copy-pasting text back and forth. Tell it which project to open and start working.

You: Open my novel and analyze the pacing in Chapter 12.

Claude: _Opens the .scriv project, reads Chapter 12, runs pacing analysis._ The first half

moves well, but the middle stalls — a three-page internal monologue starting at paragraph 14 kills

the momentum you built in the confrontation scene. Consider cutting it to a paragraph and moving

the backstory to Chapter 8.

Works with Claude Desktop, Claude Code, VS Code (Copilot/Continue), Cursor, and any MCP-compatible client. Reads Scrivener 3 projects on the supported platforms. Listed on the official MCP Registry as io.github.writerslogic/scrivener-mcp.

Install

Mac app: Draftbridge for Scrivener, $4.99

Not a terminal person? [Draftbridge for Scrivener](https://buy.stripe.com/14A8wHbm64Y0dR8fFdc7u01) is the ready-made Mac app. It finds your AI apps — Claude Desktop, BoltAI, Cursor, VS Code, LM Studio, Raycast, Claude Code — connects Scrivener MCP to each with one click, shows your projects, and repairs the connection after an app update. No Terminal, no Node.js, no settings files. One-time $4.99, up to 3 Macs, signed and notarized by Apple.

The server, setup tool, and Claude Desktop extension here stay free and open source. The app is closed source; the fee buys the notarized build and supports development. See the Mac install guide and FAQ. Report app problems with the mac-app label.

Free: Claude Desktop extension or command line

Prefer to do it yourself? The .mcpb extension (Claude Desktop only) and the terminal setup below do the same job for free.

From a terminal:

npm install -g scrivener-mcp

Restart Claude Desktop and it's ready. Other clients need one more step:

npx scrivener-setup

This finds Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code, LM Studio, BoltAI, and Raycast and configures them for you, then confirms the server starts. No Node.js on your Mac? See the Mac install guide. To set up Claude Code by hand instead: claude mcp add -s user scrivener -- npx scrivener-mcp, then restart it (or run /mcp).

Other ways to install

npx, no install

npx scrivener-mcp

or add it to Claude Desktop's config directly:

{

"mcpServers": { "scrivener": { "command": "npx", "args": ["scrivener-mcp"] } } }

From GitHub

npm install -g writerslogic/scrivener-mcp              # latest main; requires pinned Rust/wasm-pack

npm install -g writerslogic/scrivener-mcp#v0.12.0 # a specific release

Homebrew (macOS)

brew install writerslogic/tap/scrivener-mcp

Docker

docker build --platform linux/amd64 -t scrivener-mcp https://github.com/writerslogic/scrivener-mcp.git

docker run --platform linux/amd64 -i --rm -v /path/to/your/projects:/projects scrivener-mcp

The container uses Linux x64 with glibc because the pinned Narrative Lens 0.2.0 package has no Linux ARM64 or musl binary. Linux ARM64 and musl hosts can use this Docker configuration; ARM hosts need Docker's amd64 emulation. The image runs as the non-root node user; mounted project directories must permit that user to read and write.

Any other MCP client: point it at npx scrivener-mcp as a stdio server.

Optional: AI-powered features

Document management, deterministic analysis, local passage search, and project memory work with no API key. Provider-assisted interpretation, generation and enhancement use Anthropic, OpenAI or OpenRouter. Set more than one and Claude handles chat by default; override with AI_PROVIDER=openai or AI_PROVIDER=openrouter (OpenRouter defaults to anthropic/claude-sonnet-4.6, change it with OPENROUTER_MODEL). If the active provider fails on an account-level error — bad key, no credit, an outage — the server retries on the next one you've configured. If your MCP client supports sampling, chat-based features can run through the client's own model on legacy MCP connections, no separate key needed. MCP 2026-07-28 connections currently use configured providers for AI features; modern multi-round sampling is not implemented. Passage retrieval runs locally through Holographic Memory 0.6.4; interpretation and explanations are optional provider features.

Keys are picked up automatically from:

  • ANTHROPIC_API_KEY / OPENAI_API_KEY / OPENROUTER_API_KEY
  • ~/.env or ~/.scrivener-mcp/.env
  • ~/.anthropic/key, ~/.openai/key, ~/.openrouter/key
  • macOS Keychain (anthropic-api-key / openai-api-key / openrouter-api-key)
security add-generic-password -s anthropic-api-key -a anthropic -w sk-ant-your-key-here   # Keychain

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..." # or export it directly

What You Can Do

For manuscript operations, open a project first. The server has no link to the Scrivener app

itself and can't see what's open there. Say _"Open my Scrivener project at

~/Documents/My Novel.scriv"_, or _"Discover my Scrivener projects"_ if you don't know the path.

On macOS, _"Use the project I have open in Scrivener"_ works too (the first time, macOS will ask

permission to control Scrivener). Do this once per conversation. If the project is also open and

unsaved in Scrivener itself, save or close it there first, or the two can write over each other.

Manage your manuscript. Read chapters, create scenes, reorganize the binder, update synopses — all through conversation. _"Create a new scene called 'The Reveal' after Chapter 5, and move the old epilogue to the trash."_

Analyze your writing. Readability, pacing, style, dialogue quality, emotional arc — grounded in your actual prose, not generic advice. Ask whether a chapter's pacing is off and get specifics: which paragraphs stall, how the scene compares to your other chapters, filter-word density against your own average.

Enhance your prose. Targeted edits: cut filter words, strengthen verbs, vary sentence structure, add sensory detail, turn telling into showing, tighten dialogue, fix pacing.

Track characters and plot. Character profiles, plot threads, and style guides persist with the project across sessions. Save a profile for a character once; a consistency check months later catches contradictions — dialogue that doesn't sound like them, a limp that disappears for a chapter.

Search by meaning. Warm 0.6.4 combines native BM25 with local embeddings and optional cross-encoder reranking. Configure local ONNX models for general semantic search; the default encoder covers a disclosed English story-concept vocabulary. Results include exact passages, locations and saved revisions; changed passages update incrementally. No embedding provider is required. See local search configuration.

Track relationships. Record and query how characters, locations, themes, and plot threads connect. Relationships persist in the project's local SQLite state. Discovery proposes unrecorded character/location pairs using saved-text co-occurrence with source revisions.

Compile and export. Assemble chapters into one manuscript with your own formatting and structure preserved. Export inline as Markdown, HTML, or JSON, or write a DOCX, EPUB, or PDF to disk.

Sign and validate exports. Activate credentials with use_skill({"name":"credentials"}), then call c2pa_capabilities to inspect the installed SDK. Export a PDF with export_project, sign it to a new embedded output with sign_content_credentials, and check that output with validate_content_credentials. Credential operations run locally without an open project and use administrator-configured signing material. They do not establish human authorship or formal C2PA conformance. See Content Credentials for setup, mode coverage and limits.

All Tools

82 tools organized by workflow. To keep token usage low, tools load progressively — project tools at startup, document and search tools once a project is open, the rest on demand. Set SCRIVENER_MCP_EAGER_TOOLS=1 to load everything up front.

Project -- open, browse, manage

ToolWhat it does

| open_project | Open a .scriv project (accepts .scriv folders or .scrivx files

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx