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

Launch Engine — Business Execution OS

โดย ZionHopkinsรุ่น 1.1.0i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.ZionHopkins/launch-engine

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

Agentic pipeline — 39 tools from idea to revenue for solo founders.

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": {
    "launch-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add launch-engine --env LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y launch-engine-mcp

เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

{
  "mcpServers": {
    "launch-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "launch-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
      }
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าที่ต้องใส่เอง

  • LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR env
    Path to your project directory where pipeline-state.json and assets/ live

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 ZionHopkins 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 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 5% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 32545 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Launch Engine — Business Execution OS 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 (1.1.0) เข้า registry 7 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, Python MCP

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

Python MCP

โดย Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

รันบนเครื่องอัปเดต วันนี้
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Asset Factory

Agentic pipeline that transforms ideas to revenue — for solo founders and bootstrappers.

npx -y asset-factory-mcp

Why Asset Factory?

Most MCP servers give you one tool. A GitHub integration. A database query. A Slack bot.

Asset Factory gives you 42 tools that work as a pipeline — the entire playbook from raw idea to validated revenue, running inside the AI client you already use.

  • No more blank-page paralysis. Start with scout and the system tells you exactly what to do next, every step of the way.
  • Every stage feeds the next. Buyer research flows into offer design. Offer design flows into campaign copy. Campaign copy flows into validation. Nothing is wasted.
  • Math before assets. Unit economics are validated before you build anything. You'll never spend weeks building an offer that can't work at your budget.
  • Test ideas for $50, not $5,000. rapid_test gives you signal in 3-5 days with a landing page and paid traffic — before you commit to the full pipeline.
  • Your AI becomes a co-founder, not a chatbot. It doesn't just answer questions. It executes a structured business system with you.

Install

npm install -g asset-factory-mcp

Or run directly without installing:

npx -y asset-factory-mcp

Quick Start

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "asset-factory": { "command": "npx", "args": ["-y", "asset-factory-mcp"], "env": { "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project" } } } }

Cursor

Add to your MCP settings (.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "asset-factory": { "command": "npx", "args": ["-y", "asset-factory-mcp"], "env": { "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project" } } } }

From Source
git clone https://github.com/ZionHopkins/asset-factory-mcp.git

cd asset-factory-mcp npm install npm run build node dist/index.js

How It Works

Asset Factory is a two-layer tool system:

Layer A — 42 SOP Tools (read-only): Each tool validates prerequisites against pipeline-state.json, loads upstream context from previous stages, checks learnings.json for patterns, and returns full SOP instructions enriched with that context. Your AI executes the instructions.

Layer B — 3 Utility Tools (mutations): update_pipeline_state, save_asset, capture_learning. These handle all state writes and file creation. Your AI calls them after executing each SOP.

The Pipeline

Five entry points:
  1. scout → Full pipeline (research → offer → build → deploy → validate)
  2. rapid_test → Quick $50-100 test (signal in 3-5 days)
  3. passive_deploy → Marketplace assets (after research)
  4. tournament → Batch-evaluate 3-5 ideas through Layer 1 simultaneously
  5. portfolio_triage → Rank existing pipelines by profit velocity, select top N
Full Pipeline Flow
LAYER 1 (Strategist):

scout → autonomy → market_intel → research → build_blocks → stress_test → unit_economics

LAYER 2 (Builder): name_lock → platform + product → deploy → qa → validate_prep

LAYER 3 (Validator): validate_check (daily) → validate_decide → feedback → iterate

TRAFFIC (Paid): traffic_strategy → channels → creative_test → funnel_optimize → scale

ORGANIC GROWTH (runs parallel with paid): content_engine → content_repurpose → seo_check (monthly)

BOLD ACTION (post-QA): bold_action → credibility compression playbook

REVENUE PHASE MANAGEMENT (optional overlay): portfolio_triage → revenue_review (weekly) Phases: Signal → Cash → Repeat → Scale

CROSS-CUTTING: status | daily_check | lessons | voice_extract | dream_100 | tournament

Each tool checks prerequisites automatically. If you try to run research before completing market_intel, you'll get a clear STAGE_BLOCKED message telling you exactly what to run first.

Tools Reference

SOP Tools (42)
ToolDescriptionPrerequisites
scoutMarket scanning — takes a raw idea, determines viabilityNone (entry point)
autonomyAgent Autonomy Score — AI-buildable product viabilityscout
market_intelDeep market research with competitive scoringscout, autonomy
researchTherapeutic Buyer Engine — deep persona researchmarket_intel
build_blocks7 Building Blocks from buyer researchresearch
stress_testOffer scoring across 10 dimensionsbuild_blocks
unit_economicsCPA, LTV, break-even modelingstress_test
name_lockLock business/product namestress_test, unit_economics
platformTech stack selection and scoringstress_test
productProduct architecture designstress_test, name_lock
deploySales pages, emails, ad copy generationname_lock, platform, product
qa7-check persona alignment gatedeploy
validate_prepValidation deployment packagedeploy, qa
validate_checkDaily 60-second health checkvalidate_prep
validate_decideEnd-of-window verdictvalidate_prep
feedbackPerformance diagnosis and fix routingdeploy
traffic_strategyTraffic channel research and scoringdeploy
channelsChannel setup and configurationtraffic_strategy
creative_testAd creative variation testingchannels
funnel_optimizeCRO testing across conversion funnelchannels
scaleSystematic scaling of validated channelscreative_test
traffic_analyticsPerformance reporting and attributionchannels
dream_100Relationship strategy and outreachresearch
passive_deployMarketplace asset scoring and specsresearch
passive_checkScheduled performance checkspassive_deploy
passive_compoundDeploy related assets around anchorspassive_deploy
passive_portfolioQuarterly portfolio reviewpassive_deploy
rapid_testQuick idea test — landing page + adsNone (entry point)
rapid_checkDaily metrics vs. thresholdsrapid_test
rapid_graduateGraduate test to full pipelinerapid_check
rapid_statusDashboard of all rapid testsNone
statusPipeline status reportNone
daily_check5-minute daily operations pulseLive campaigns
lessonsPattern library — capture and retrieveNone
voice_extractBrand voice extraction from contentqa
content_engineTopic cluster research, SEO/GEO content generationqa, validate_prep
content_repurposeSingle-pass multi-platform content repurposingcontent_engine
seo_checkMonthly SEO/GEO audit with AI citation trackingcontent_engine
tournamentBatch-evaluate 3-5 ideas through Layer 1None (entry point)
bold_actionBold Action Playbook — highest-leverage irreversible credibility moveqa
portfolio_triageRank pipelines by Profit Velocity Score, enforce active capNone (entry point)
revenue_reviewWeekly revenue phase assessment (Signal → Cash → Repeat → Scale)None (entry point)
Utility Tools (3)
ToolDescription
update_pipeline_stateUpdate pipeline-state.json with dot-notation paths
save_assetSave files to assets/[market-name]/ directory
capture_learningCapture reusable patterns to learnings.json

Project Directory Structure

Asset Factory creates and manages files in your project directory:

your-project/

├── pipeline-state.json # Pipeline progress tracking ├── learnings.json # Pattern library across pipelines └── assets/ └── [market-name]/ ├── research/ # Scout reports, buyer research, market intel ├── building-blocks/ # The 7 Building Blocks ├── product/ # Product Architecture Blueprint ├── copy/ # Sales letters, email sequences ├── campaigns/ # Landing pages, ad copy ├── traffic/ # Traffic strategy, creative tests, analytics ├── validation/ # Deployment packages, daily checks, verdicts ├── voice/ # Brand voice calibration ├── passive-portfolio/ # PADA outputs ├── rapid-test/ # Rapid test assets ├── bold-action/ # Bold Action playbook └── content/ # Organic growth engine outputs ├── pillar/ # 2,000-4,000 word guides ├── spokes/ # 1,000-2,000 word pages ├── repurposed/ # Multi-platform assets per source ├── schema/ # JSON-LD files ├── seo-config/ # robots.txt, sitemap, brand signals └── audits/ # Monthly SEO/GEO audit reports

Configuration

The project directory is resolved in order:

  1. ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR environment variable
  2. --project-dir= CLI argument
  3. Current working directory

First Use

When you run status with no existing pipeline, you'll see:

Three paths available:

1. rapid_test — $50-100 paid traffic test in 3-5 days

2. scout — Full active pipeline with deep research and validation

3. passive_deploy — Marketplace assets (requires research first)

Best Practices

Getting Started
  • Start with `status` — always run this first. It reads your pipeline state and tells you exactly where you are and what to do next.
  • New idea? Use `rapid_test` first — don't run the full pipeline on an unvalidated idea. Spend $50-100 to get signal in 3-5 days. If it graduates, then run scout.
  • One pipeline at a time — you can run multiple rapid tests in parallel, but focus on one full pipeline at a time. Context switching kills momentum.
During the Pipeline
  • Follow the order — the prerequisite system exists for a reason. Each stage feeds the next. Skipping market_intel means research has no competitive context. Skipping stress_test means you might build assets for a broken offer.
  • Don't skip `qa` — it catches promise-product misalignment, unattributed statistics, and persona drift. Every asset that touches a buyer must clear the QA gate.
  • Run `daily_check` every day during validation — it takes 60 seconds and catches problems before they burn budget.
  • Use `lessons` after every major decision — verdicts (ADVANCE/KILL), graduated rapid tests, creative test winners. The pattern library makes every future pipeline smarter.
Working with the AI
  • Let the AI execute the full SOP — each tool returns complete instructions. Don't interrupt midway. Let it finish the research, generate the deliverables, and save the files.
  • Review Tier 3/4 decisions carefully — the system will pause and ask for your input on market selection, pricing, kill decisions, and anything involving real money. These pauses are intentional.
  • Trust the math — unit_economics will tell you if the numbers work at your budget. If the verdict is NON-VIABLE, don't try to force it. Move on or adjust the offer.
Scaling
  • Validate before you scale — scale requires proven creative winners with 30+ conversions. Scaling unvalidated campaigns is the fastest way to burn money.
  • Compound your learnings — passive assets that reach ANCHOR status should trigger passive_compound. One proven asset can spawn 5-10 related assets.
  • **Run traffic_analytics w

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx