Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI-powered E2E testing for 10 platforms. 253 MCP tools. Zero test code needed.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add flutter-skill -- npx -y flutter-skillวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"flutter-skill": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ai-dashboad ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน
รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.36) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 오늘냥이 (Oneul Nyangi)
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.
Real cat photos, diaries, profiles, age and food reference calculators, and breeds.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
flutter-skill
Give any AI agent eyes and hands inside any running app.
10 platforms. Zero test code. One MCP server.
Demo • Quick Start • AI Platforms • Platforms • vs Others • Docs
🚀 Zero config. Zero test code. Just talk to your AI.
If this saves you time, please consider starring the repo ⭐ — it helps others find it!
https://github.com/user-attachments/assets/d4617c73-043f-424c-9a9a-1a61d4c2d3c6
One prompt. 28 AI-driven actions. Zero test code. The AI explores a TikTok clone, navigates tabs, scrolls feeds, tests search, fills forms — all autonomously.
Writing E2E tests is painful. Maintaining them is worse. flutter-skill takes a different approach:
You: "Test the checkout flow with an empty cart, then add 3 items and complete purchase"
Your AI agent handles the rest — screenshots, taps, text entry, assertions, navigation. No Page Objects. No XPath. No brittle selectors. Just plain English.
1. Install (30 seconds)
npm install -g flutter-skill
2. Add to your AI (copy-paste into MCP config)
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Copilot, Cline, OpenClaw — any MCP-compatible agent.
3. Add to your app (2 lines for Flutter)
import 'package:flutter_skill/flutter_skill.dart';
void main() { if (kDebugMode) FlutterSkillBinding.ensureInitialized(); runApp(MyApp()); }
4. Test — just talk to your AI:
*"Launch my app, explore every screen, and report any bugs"*
That's it. Zero configuration. Zero test code. Works in under 60 seconds.
📦 More install methods (Homebrew, Scoop, Docker, IDE, Agent Skill)
| Method | Command |
|---|---|
| npm | npm install -g flutter-skill |
| Homebrew | brew install ai-dashboad/flutter-skill/flutter-skill |
| Scoop | scoop install flutter-skill |
| Docker | docker pull ghcr.io/ai-dashboad/flutter-skill |
| pub.dev | dart pub global activate flutter_skill |
| VSCode | Extensions → "Flutter Skill" |
| JetBrains | Plugins → "Flutter Skill" |
| Agent Skill | npx skills add ai-dashboad/flutter-skill |
| Zero-config | flutter-skill init (auto-detects & patches your app) |
Works with any MCP-compatible AI tool. One config line:
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
| Platform | Config File | Status |
|---|---|---|
| Cursor | .cursor/mcp.json | ✅ |
| Claude Desktop | claude_desktop_config.json | ✅ |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | ✅ |
| VSCode Copilot | .vscode/mcp.json | ✅ |
| Cline | VSCode Settings → Cline → MCP | ✅ |
| OpenClaw | Skill or MCP config | ✅ |
| Continue.dev | .continue/config.json | ✅ |
For standalone browser automation, CI/CD pipelines, or remote access:
# Start server
flutter-skill serve https://your-app.com
flutter-skill nav https://google.com flutter-skill snap # Accessibility tree (99% fewer tokens) flutter-skill screenshot /tmp/ss.jpg flutter-skill tap "Login" flutter-skill type "hello@example.com" flutter-skill eval "document.title" flutter-skill tools # List all available tools
| Command | Description |
|---|---|
nav | Navigate to URL |
snap | Accessibility tree snapshot |
screenshot [path] | Take screenshot |
tap | Tap element |
type | Type via keyboard |
key [mod] | Press key |
eval | Execute JavaScript |
title | Get page title |
text | Get visible text |
hover | Hover element |
upload | Upload file |
tools | List tools |
call [json] | Call any tool |
Supports --port=N, --host=H flags and FS_PORT/FS_HOST env vars.
server (MCP stdio) | serve (HTTP) | |
|---|---|---|
| Use case | IDE / AI agent integration | CLI / automation / CI/CD |
| Protocol | MCP (JSON-RPC over stdio) | HTTP REST |
| Tools | 253 (dynamic per page) | 246 (generic) |
| Browser | Auto-launches Chrome | Connects to existing Chrome |
| Best for | Cursor, Claude, VSCode | OpenClaw, scripts, pipelines |
Full CLI client reference: docs/CLI_CLIENT.md
Most testing tools work on 1-2 platforms. flutter-skill works on 10.
| Platform | SDK | Test Score |
|---|---|---|
| Flutter (iOS/Android/Web) | flutter_skill | ✅ 188/195 |
| React Native | sdks/react-native | ✅ 75/75 |
| Electron | sdks/electron | ✅ 75/75 |
| Tauri (Rust) | sdks/tauri | ✅ 75/75 |
| Android (Kotlin) | sdks/android | ✅ 74/75 |
| KMP Desktop | sdks/kmp | ✅ 75/75 |
| .NET MAUI | sdks/dotnet-maui | ✅ 75/75 |
| iOS (Swift/UIKit) | sdks/ios | ✅ 19/19 |
| Web (any website) | sdks/web | ✅ |
| Web CDP (zero-config) | No SDK needed | ✅ 141/156 |
Total: 656/664 tests passing (98.8%) — each platform tested against a complex social media app with 50+ elements.
Real benchmarks from automated test runs against a complex social media app:
| Operation | Web (CDP) | Electron | Android |
|---|---|---|---|
connect | 93 ms | 55 ms | 103 ms |
tap | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
enter_text | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
inspect | 3 ms | 12 ms | 10 ms |
snapshot | 2 ms | 8 ms | 29 ms |
screenshot | 31 ms | 80 ms | 88 ms |
eval | 1 ms | — | — |
Token efficiency: snapshot() returns a structured element tree instead of an image — 87–99% fewer tokens than sending screenshots to your AI agent.
How fast is that? A tap takes 1–2 ms end-to-end. Browser automation tools like Playwright and Selenium typically take 50–100 ms for the same operation. That's 50–100× faster, because flutter-skill talks directly to the app runtime instead of going through WebDriver or CDP indirection.
Tested 15 MCP tools against production websites — 75/75 passed, zero timeouts:
| Site | Tools | Total Time | snapshot | screenshot | count_elements |
|---|---|---|---|---|---|
| YouTube | 15/15 ✅ | 6.9s | 43 ms | 30 ms | 4 ms |
| Amazon | 15/15 ✅ | 14.2s | 1 ms | 5 ms | 2 ms |
| 15/15 ✅ | 17.9s | 6 ms | 32 ms | 51 ms | |
| Hacker News | 15/15 ✅ | 4.8s | 53 ms | 188 ms | 1 ms |
| Wikipedia | 15/15 ✅ | 7.8s | 15 ms | 336 ms | 1 ms |
Total time includes page load. Tool execution is consistently sub-100ms even on heavy DOM sites.
| flutter-skill | Playwright MCP | Appium | Detox | |
|---|---|---|---|---|
| MCP tools | 253 | ~33 | ❌ | ❌ |
| Platforms | 10 | 1 (web) | Mobile | React Native |
| Setup time | 30 sec | Minutes | Hours | Hours |
| Test code needed | ❌ None | ✅ Yes | ✅ Yes | ✅ Yes |
| AI-native (MCP) | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Self-healing tests | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Monkey/fuzz testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Visual regression | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Network mock/replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| API + UI testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Multi-device sync | ✅ | ❌ | Partial | ❌ |
| Accessibility audit | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| i18n testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Performance monitoring | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Natural language | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Flutter support | ✅ Native | Partial | Partial | ❌ |
| Desktop apps | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI page understanding | ✅ AX Tree | ❌ Screenshots | ❌ | ❌ | | Boundary/security test | ✅ 13 payloads | ❌ | ❌ | ❌ | | Batch actions | ✅ 5+/call | 1/call | 1/call | 1/call |
flutter-skill is the only AI-native E2E testing tool that works across mobile, web, and desktop — with 7× more tools than the nearest competitor.
# 🤖 AI autonomous exploration — finds bugs automatically
flutter-skill explore https://my-app.com --depth=3
flutter-skill monkey https://my-app.com --actions=100 --seed=42
flutter-skill test --url https://my-app.com --platforms web,electron,android
flutter-skill serve https://my-app.com
Most AI testing tools send screenshots to the LLM — each one costs ~4,000 tokens.
flutter-skill uses Chrome's Accessibility Tree to give your AI a compact semantic summary of any page:
// page_summary → ~200 tokens (vs ~4,000 for a screenshot)
{ "title": "Shopping Cart", "nav": ["Home", "Products", "Cart", "Account"], "forms": [{"input:Coupon Code": "text"}], "buttons": ["Apply", "Checkout", "Continue Shopping"], "features": {"search": true, "pagination": true}, "links": 47, "inputs": 3 }
Then batch multiple actions in one call:
// explore_actions → 5 actions per call (vs 5 separate tool calls)
{"actions": [ {"type": "fill", "target": "input:Coupon Code", "value": "SAVE20"}, {"type": "tap", "target": "button:Apply"}, {"type": "tap", "target": "button:Checkout"}, {"type": "fill", "target": "input:Email", "value": "test@example.com"}, {"type": "tap", "target": "button:Continue"} ]}
Result: Your AI agent tests faster, costs less, and understands pages better than screenshot-based tools.
| flutter-skill | Screenshot-based tools |
|---|
| Tokens per page | **~2
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo