Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Ocean acoustics: propagation models, bathymetry, sound speed, vessel noise, live AIS. Open.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://www.clairwave.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http clairwave https://www.clairwave.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"clairwave": {
"url": "https://www.clairwave.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"clairwave": {
"type": "http",
"url": "https://www.clairwave.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://www.clairwave.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub clairwave ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.4.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An open MCP server that gives AI assistants physically grounded ocean acoustics.
Clairwave runs validated propagation models (Bellhop, RAM/parabolic equation) on global bathymetry and seasonal sound-speed profiles, tracks live AIS vessels, and serves 3D hull models for them (shipshape). This server exposes that to Claude, ChatGPT, Gemini and any other MCP client — so an assistant reasoning about the ocean can *run the physics* instead of guessing.
Every result carries provenance (model, data source, run_id) and an open_url that opens the exact result in the platform. Simulation results include the bathymetry, sound-speed profile and bottom parameters that were used, so a researcher can replicate the run in MATLAB, Python or anything else.
Endpoint (no auth, no key): https://www.clairwave.com/mcp — Streamable HTTP.
claude mcp add --transport http clairwave https://www.clairwave.com/mcp| Tool | What it does |
|---|---|
get_bathymetry | Depth at a point, or a transect profile along a bearing |
get_sound_speed_profile | Seasonal c(z) for a month + seabed parameters (cp, cs, density, attenuation, sediment) |
run_transmission_loss | RAM parabolic-equation TL along a bearing; bathymetry/SSP/seabed fetched automatically; replication bundle included |
estimate_detection_range | Sonar equation on a RAM run: continuous and furthest detection range, signal excess vs range |
run_bellhop_volume | 3D Bellhop TL volume stored under a run id (uint8 cube + JSON sidecar links) |
vessel_source_level | Ship radiated noise: broadband + third-octave spectrum + mechanism breakdown |
search_vessels / vessels_near | Live AIS by name/MMSI, or within a radius of a point |
get_vessel | Live position/track, particulars, and the 3D model (GLB, bow=+Z) with platform links |
get_vessel_photo | Wikimedia Commons photo with attribution |
resolve_place | Place name (port, strait, sea, 'off Halifax') → water coordinates; gazetteer + OpenStreetMap, snapped seaward off land |
habitat_received_level | Power-summed vessel noise at a fixed site (fish farm, reef, hydrophone): live snapshot or 10-minute history series; top contributors |
about | Models, data sources, limits |
Typical latency against the live platform: bathymetry 0.5 s, SSP 6 s first time per 0.1° cell then cached, RAM transmission loss 1–3 s, detection range 1–3 s.
pip install "mcp[cli]<2" httpx
python server.py # streamable HTTP on :8890 (/mcp) python server.py --stdio # stdio for local clients python tests/smoke_client.py
Environment: CLAIRWAVE_API, CLAIRWAVE_FLEET, CLAIRWAVE_SITE, MCP_PORT.
io.github.clairwave/clairwave (https://registry.modelcontextprotocol.io/v0.1/servers?search=io.github.clairwave/clairwave)https://www.clairwave.com/mcp, no auth.{"type": "mcp", "server_url": "https://www.clairwave.com/mcp", "server_label": "clairwave"}.Every location tool takes either lat/lon or a place string. Names go through a maritime gazetteer first (ports resolve to their approaches, straits and seas to a representative water point; ~120 entries in gazetteer.py), then OpenStreetMap Nominatim. If the point is on land or shallower than 10 m it is walked seaward until it is deep enough, and the response's location block reports the original point, the snap distance and bearing, and the depth used. resolve_place exposes the same logic directly, with offshore_km to push a point further out.
MIT. Data: AIS via the AISHub peer network (Clairwave contributes receivers); vessel photos CC-licensed with attribution; bathymetry and SSP sources cited in each response.