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

Mojulo

โดย zombicoรุ่น 3.1.1i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.zombico/mojulo

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

A 3D compiler for coding agents: objects, worlds and games as small recipes. Emits Godot and STL.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

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

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add mojulo -- npx -y mojulo

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

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

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

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "mojulo": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mojulo"
      ]
    }
  }
}

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 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub zombico 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 ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2175 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 60% ของอีก 2175 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2175 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Mojulo 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 (3.1.1) เข้า registry 21 วันที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

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

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

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

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

Mojulo

Mojulo is a 3D factory with a media studio for coding agents: an MCP server that runs wherever your agent runs, on your machine or in the throwaway Linux box it gives itself, where the agent you already run (Claude Code, Codex, any MCP host, or a chat app that can open a Linux box: Claude, ChatGPT with Codex, Grok, Meta Muse, Google AI Studio) builds things to play, print, read, hear and watch (games, objects, walkable worlds, pictures, scores) by conversation, and what gets stored is source, not a mesh. Every artifact is a small deterministic recipe: a few hundred bytes of JSON, or an OpenSCAD program, that a kernel compiles back to the same geometry on every read (byte for byte on the same platform), and that emits to Godot, Blender, Unity, Unreal, glTF, OpenUSD, or print-ready STL / 3MF at true scale. Small enough to carry home from a box and re-mint on your own disk. A compiler, not a generator: you edit and diff the recipe like code, and renders are disposable. No API key, no account, no external telemetry. Your agent does the thinking; mojulo holds the state and does the geometry.

Quickstart

npx mojulo init

Needs Node 22.14+ and an MCP-capable coding agent (Claude Code or Codex; Claude Desktop works too). init finds the hosts on your machine, asks once per host, and opens the dashboard at http://localhost:3001. Everything lands in ~/.mojulo/. Then open a fresh agent session and ask: "what is this?"

In Claude Code you can install the plugin instead: /plugin marketplace add zombico/mojulo, then /plugin install mojulo@mojulo. It starts the same server pinned to one version (plugins/mojulo). The plugin build leaves out the handoff tools for AI image, voice and mesh generators and never downloads a browser, ffmpeg or the search model on its own. Use the plugin or init for Claude Code, not both: two registrations run two servers.

The first install is the big one: npx pulls a ~7 MB package that lands, with its dependencies, at about 227 MB on disk plus about 140 MB of npm cache (about 79 MB downloaded; measured for 3.0.0 on one macOS arm64 machine, where a cold start answered in about 4.5 s, nearly all of it npm's install). The biggest pieces are node-web-audio-api (audio), manifold-3d (exact booleans) and better-sqlite3. The dashboard is a separate package fetched the first time you open it, and the local search model is the opt-in mojulo install recall (semantic_search ranks lexically without it). Nothing in the list reaches the network on its own; the per-dependency sheet is in docs/tech-requirements.md. Verified on macOS (Apple Silicon) and on native Windows under Claude Code (init and a first render). On Linux x64 the test suite runs in CI, and the agent-box path below has been run to a mint and an export from the Claude app and web, ChatGPT work mode with Codex, Grok chat, Meta Muse and Google AI Studio.

Wire it by hand instead

# Claude Code (--scope user makes mojulo available in every project):

claude mcp add --scope user mojulo -- npx -y mojulo

Codex: add to ~/.codex/config.toml

[mcp_servers.mojulo] command = "npx" args = ["-y", "mojulo"]

// Claude Desktop: add under "mcpServers" in claude_desktop_config.json, then restart.

// If it fails with "spawn npx ENOENT", replace "npx" with the absolute path from which npx. "mojulo": { "command": "npx", "args": ["-y", "mojulo"] }

Open the dashboard on its own with npx -y mojulo-ui. It is its own npm package since 3.0.0, so your agent's npx mojulo start never downloads it; npx -y -p mojulo mojulo-ui still works and fetches the matching version from npm on first use. The mojulo bin is also a CLI over the tool registry: npx mojulo tools, npx mojulo help mint_solid, npx mojulo call version.


Where it runs, three things you can add

Mojulo runs wherever your agent runs, and a recipe minted in one place re-mints as the same geometry in the other. Two shapes, one install.

In your agent's box, nothing on your machine. One sentence to the agent installs mojulo in the Linux box it gives itself:

  • The Claude app (macOS, Windows, web, iOS); Grok chat; Google AI Studio; Meta Muse (iOS, web, macOS app, one session across all three): *Open a Linux box and install the mojulo npm package in it.*
  • ChatGPT (Codex included): *In work mode, open a Linux box and install the mojulo npm package in it.*

Each of those has been run this way, from the sentence to a mint and an export handed back. You get the same recipes and the same exports, as files: the export result names this host's door, an artifact page, a PR, a file card or Muse's Library. The box has no dashboard you can reach, a scene-to-PNG bake needs a browser it may not be allowed to fetch, and on most hosts it is gone when the session ends, so ask for the bundle (one zip: world.html, mesh, print STL for literal-scale objects, recipe.json, README) and keep the recipe. Meta Muse is the exception: one VM behind all its clients, where ~/.mojulo stays across conversations. A box with no MCP client never sends initialize, so tell the agent to run npx mojulo orient first: it prints what an MCP client is handed at connect, translated to the shell, and points at the routing index. Claude's box built a 47-part phone at true scale this way and handed back the glTF; Grok chat's sandbox minted a city from the shell. Blender installs in those boxes too.

On your machine: macOS, Windows, Linux. npx mojulo init wires mojulo into the agents it finds, opens the dashboard at localhost:3001, keeps everything under ~/.mojulo/, and probes your PATH for the optional local workers (Blender, a slicer, OpenSCAD, the game engines). This is the whole loop, and where a recipe from a box comes home to.

Who has run it where. persistent (your machine, or a box that keeps ~/.mojulo/) · ephemeral (the web agent's throwaway Linux box; keep the recipe). Blank means not verified yet, not "does not work".

agentmacOSWindowsWeb Agent Linux Box (Headless)
Claude Code
Claude app (macOS, Windows, web, iOS)
ChatGPT (work mode; Codex)Codex
Hermes Agent
Grok (Build; chat)Build
Meta Muse (iOS, web, macOS app; one session across them)
Google AI Studio

Two things are opt-in, and the choice is the same in both places:

addwithwhat you get
creative (installed by default)plain npm installworlds, audio, fonts for wordmarks, exact booleans, OpenSCAD-in-process, sharp for skins and sprite sheets. npm install --omit=optional sheds those helpers (about 115 MB); the studio tools still list and run, and a call that needs a missing helper says so.
recallmojulo install recallthe embedding model behind semantic_search. Without it, search still answers, ranking by the words in your ask (about 480 MB of runtime plus a 130 MB model, kept under ~/.mojulo/ so it survives upgrades). Most sessions never need it: the agent reads the tool index and the vocab cards directly.

mojulo install with no argument prints which of the two are present.

The chatbot factory is no longer part of mojulo as of 3.0 and is moving to its own project. Earlier 2.x versions that include it are unmaintained and have known security issues (SECURITY.md). mojulo install chatbot now installs nothing and prints this notice.

Upgrading from 2.x? Read Upgrading from 2.x first: an unpinned npx mojulo moves to 3.0 on its next start, and 3.0 re-encrypts saved provider keys so 2.x can no longer read them.

Five things to say to it

Each one is a sentence to your agent, the tool it reaches for, and the recipe that gets stored. Every example below runs keyless and offline.

1. "Write me a Raspberry Pi 4 case tray in OpenSCAD"

The agent calls mint_solid { kind: 'scad' } and the program is the recipe, stored verbatim:

board_w = 85; board_d = 56; clear = 1; wall = 2; floor_t = 2; wall_h = 12;

holes = [[3.5, 3.5], [61.5, 3.5], [3.5, 52.5], [61.5, 52.5]]; // the Pi's M2.5 pattern module rounded_box(w, d, h, r) { hull() for (x = [r, w - r], y = [r, d - r]) translate([x, y, 0]) cylinder(r = r, h = h, $fn = 48); } module tray() { color("#3a3f4b") difference() { rounded_box(board_w + 2 * (clear + wall), board_d + 2 * (clear + wall), floor_t + wall_h, 3); translate([wall, wall, floor_t]) rounded_box(board_w + 2 * clear, board_d + 2 * clear, wall_h + 1, 1.5); translate([board_w + 2 * clear + wall - 1, wall + 2, floor_t + 3]) cube([wall + 2, board_d + 2 * clear - 4, wall_h]); // USB / Ethernet translate([wall + clear + 5, -1, floor_t + 3]) cube([55, wall + 2, wall_h]); // USB-C, HDMI, audio } } module standoffs() { color("#c9a227") for (p = holes) translate([wall + clear + p[0], wall + clear + p[1], floor_t]) difference() { cylinder(d = 6, h = 3, $fn = 32); translate([0, 0, -1]) cylinder(d = 2.5, h = 5, $fn = 24); } }

with parts: { tray: 'tray();', standoffs: 'standoffs();' }. OpenSCAD itself meshes it on every read, in-process as WebAssembly with the Manifold backend, so booleans are exact and every edge is sharp. color() is the tint; each named part is a render group a hinge in movers can swing. The same ref serves the orbit view, the .glb, the engine packs and model.stl at 91 × 62 × 14 mm as written; model.scad hands the source back unchanged. Change wall_h with update_sketch and the readout names the one part that moved. For what OpenSCAD cannot say, a blended join, a stroked dent, seeded noise, the source calls mojulo_field(" ") and a field solid from the same recipe is baked in at that spot.

2. "Build a 20 by 24 ft living room with a door on the south wall"

T

ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo

ถาม PopNx