Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local MCP proxy: collapses N servers' tools into 4 meta-tools and compresses large tool outputs.
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": {
"context-firewall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-firewall",
"--config",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add context-firewall -- npx -y context-firewall --config 'ใส่ค่าของคุณ'ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"context-firewall": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-firewall",
"--config",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้ต้องใส่ค่าในคำสั่งเปิดเอง ให้คัดลอกค่าตั้งแล้วเติมค่า
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"context-firewall": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-firewall",
"--config",
"ใส่ค่าของคุณ"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Alepha188838884 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 (0.1.1) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Kanal Varna — drains, leaks & plumbing (Varna, BG)
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.
Drain unblocking, leak detection & plumbing in Varna, Bulgaria: services, prices, areas, contact
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
中文文档
Shrink large MCP tool outputs by 60–95% before they reach your model's context window — and collapse 50+ tool definitions into 4. Real HTML/JSON, measured — see benchmarks. Works with any MCP client, any model. Anything still over your configured token budget after compression is hard-truncated to that budget, with the full original always retrievable via read_more.
*The session report printed on shutdown — this one from a real 3-call session (two large file reads, one echo). Every number measured, none simulated.*
Context Firewall is a local MCP proxy that sits between your AI agent (Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, ...) and every downstream MCP server you've configured. Large tool outputs (raw HTML, base64 blobs, giant JSON) are compressed before they ever reach the model's context window, and the client sees exactly 4 tools no matter how many the downstream servers actually have.
| Metric | Result |
|---|---|
| Output compression | 70–94% on real HTML pages, ~97% on large structured JSON (smart stages alone, before budget truncation) — e.g. a live Wikipedia page via the fetch tool: 232,391 → 6,907 chars (97.0%, measured); a GitHub issues JSON payload via the jsonSummary stage: 186,810 → 3,480 chars (98.1%, measured) |
| Tool collapse | 122 → 4 exposed meta-tools (5 real downstream servers incl. official GitHub github-mcp-server, 85 tools) |
| Tool-definition savings | ~28,600 tokens *(estimated, chars ÷ 3.5)* — 102,158 raw definition chars vs. 2,146 exposed |
All figures measured against real downstream MCP servers, not synthetic data — full methodology and tables in docs/BENCHMARKS.md.
list_tool_categories, search_tools, invoke_tool, read_more) and only pays the token cost of a tool's full schema when it actually searches for it.read_more(handle, offset, length).npx context-firewall --config context-firewall.json
Minimal context-firewall.json (the downstreams block mirrors the mcpServers format you already know):
{
"downstreams": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/project"] }, "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" } } } }
(${GITHUB_TOKEN} above is just this example's environment variable *name* — pick whatever's already set in your shell; it gets expanded into GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN, the env var name the downstream server itself actually reads.)
Which GitHub server? Two options, different tool counts:
npx -y line, zero extra setup. Archived/no longer maintained upstream, but still functional.GITHUB_TOOLSETS=all). Ships as a Go binary or Docker image, not an npm package: "github": {
"command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN", "ghcr.io/github/github-mcp-server"], "env": { "GITHUB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN": "${GITHUB_TOKEN}" } }
or, running a locally-built/downloaded binary directly: "command": "/path/to/github-mcp-server", "args": ["stdio"] (same env block; add GITHUB_TOOLSETS to scope which of the 85 tools are exposed).
Per-tool allow/deny policy. Add allowTools/denyTools (array of exact names or * globs) to any downstream entry to restrict which of its tools can be invoked:
"github": {
"command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"], "denyTools": ["delete_*"] }
Deny always wins over allow. When allowTools is set, only matching tools are permitted; everything else on that server is blocked. An empty allowTools: [] is treated the same as omitting it (allow everything), not "deny everything". Blocked tools are hidden from search_tools results, and invoke_tool rejects them before dispatching to the downstream server. Tool counts in list_tool_categories and in the meta-tool descriptions are unfiltered totals — the policy is only enforced at search_tools/invoke_tool time.
Set Context Firewall as your only MCP server — move every downstream server you currently configure directly (filesystem, github, everything, ...) into context-firewall.json's downstreams block instead. Your agent then sees 4 tools instead of the sum of every downstream server's tool count; pointing the client at Context Firewall *alongside* your existing servers doesn't give you the tool-collapse or compression benefit.
Each client below takes the same server entry:
{
"mcpServers": { "context-firewall": { "command": "npx", "args": ["-y", "context-firewall", "--config", "/absolute/path/to/context-firewall.json"] } } }
Project-scoped .mcp.json in your repo root (shown above), or via the CLI:
claude mcp add --transport stdio context-firewall -- npx -y context-firewall --config /absolute/path/to/context-firewall.json
claude_desktop_config.json (macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json; Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json) — same mcpServers block as above.
.cursor/mcp.json (project-scoped) or ~/.cursor/mcp.json (global) — same mcpServers block as above.
cline_mcp_settings.json (VS Code extension storage; macOS: ~/Library/Application Support/Code/User/globalStorage/saoudrizwan.claude-dev/settings/cline_mcp_settings.json) — same mcpServers block as above.
| Client | Status |
|---|---|
| Claude Code | tested in real agent sessions — autonomous list → search → invoke → read_more workflow verified end-to-end |
| Claude Desktop | protocol-verified* |
| Cursor | config format documented, community testing welcome |
| Cline | config format documented, community testing welcome |
\* Verified via MCP protocol integration tests (236 automated tests, including full stdio protocol round-trips against real downstream servers, run in CI on every push). Real-client reports welcome.
downstreamsEach entry is either a stdio server (same shape as mcpServers) or a Streamable HTTP server:
{
"downstreams": { "local-tool": { "command": "npx", "args": ["-y", "some-mcp-server"], "env": { "TOKEN": "${TOKEN}" } }, "remote-tool": { "url": "https://mcp.example.com/mcp", "transport": "streamable-http" } } }
${VAR_NAME} in any string value is expanded from the environment; a missing variable fails config load with a readable error.
compressionPolicy resolution order is default < perServer < perTool (later overrides earlier, field by field):
{
"compression": { "default": { "maxOutputTokens": 2000, "htmlToMarkdown": true, "stripBase64": true, "jsonSummary": true, "llmSummary": false, "bypass": false }, "perServer": { "github": { "maxOutputTokens": 4000 } }, "perTool": { "filesystem/read_file": { "maxOutputTokens": 8000 } } } }
| Field | Type | Default | Meaning |
|---|---|---|---|
maxOutputTokens | number | 2000 | Soft budget (chars ≈ tokens × 3.5) a compressed output is truncated to as a last resort. |
htmlToMarkdown | boolean | true | Convert detected HTML to Markdown, extracting the main content region (nav/header/footer chrome stripped) when one is recognizable. |
stripBase64 | boolean | true | Replace base64 blobs (data URIs and bare blocks) with a read_more handle. |
jsonSummary | boolean | true | Collapse homogeneous JSON arrays and trim long string fields, keeping valid JSON. |
llmSummary | boolean | false | Semantically summarize over-budget outputs with an LLM of your choice. Requires the top-level llm block - see LLM summarization (opt-in). |
bypass | boolean | false | Skip the whole pipeline for this server/tool - output passes through untouched. |
report{
"report": { "enabled": true, "markdownPath": "./context-firewall-report.md" } }
| Field | Type | Default | Meaning |
|---|---|---|---|
enabled | boolean | true | Print the session report to stderr on shutdown. |
markdownPath | string | *(none)* | If set, also write the report as a Markdown file at this path. |
callToolTimeoutMsTop-level (not nested under compression). Per-invoke_tool timeout in milliseconds passed to the downstream MCP SDK client; a downstream that hangs without responding causes invoke_tool to return an isError result once this elapses, instead of blocking. Defaults to the SDK's own default (60,000ms) when unset.
{ "callToolTimeoutMs": 30000 }
The client calls list_tool_categories() to see what's connected and what it's roughly capable of, search_tools(query) to pull the full input schema for candidate tools, invoke_tool(server, tool, args) to actually run one (compressed on the way back), and read_more(handle, offset, length) to page through anything that got compressed. Compression, when it runs, always applies in the same order: strip base64 → main-content extraction + HTML to Markdown → JSON structure summary → truncate to budget (if the opt-in LLM summarization stage below is enabled, it runs right before truncation). Content extraction is conservative by design: it only strips chrome when a semantic content region ( / ) is recognizable or the removal clearly isn't the page's actual content, and falls back to whole
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo