Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Deterministic repo architecture maps: auth coverage, blast radius, readiness score, diagrams
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": {
"archiet-xray": {
"command": "uvx",
"args": [
"archiet-xray",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add archiet-xray -- uvx archiet-xray mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"archiet-xray": {
"command": "uvx",
"args": [
"archiet-xray",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"archiet-xray": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"archiet-xray",
"mcp"
]
}
}
}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 Anioko 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 (0.2.3) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
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.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
mcp-name: io.github.Anioko/archiet-xray
See what your AI sees. Your codebase is too big for any AI agent's context window. The agent reads 40 files out of 4,000, makes a change, and you have no way to know whether it respected the architecture — or quietly violated it.
X-Ray extracts the *actual* architecture of any repo — deterministically, no LLM, code never leaves your machine — and gives it to both you (an interactive map) and your AI agent (an MCP server + context pack).
$ python xray.py .
Archiet X-Ray v0.2.0 — your-repo visibility score : 78/100 prod readiness : 71/100 (near production-ready) code files : 3,412 (1,907 read, 1,584 with elements) routes : 214 entities : 87 async tasks : 31 findings : 6 wrote : .archiet/ARCHITECTURE.md .archiet/AGENT_CONTEXT.md .archiet/architecture.json .archiet/diagrams/diagrams.html (+3 .mmd)
| File | What it is |
|---|---|
ARCHITECTURE.md | Human-readable map: module dependency graph (Mermaid), domain model, every route with auth status, dependency hotspots, risk findings, production-readiness scorecard |
AGENT_CONTEXT.md | Drop into your CLAUDE.md / rules file — makes Claude Code, Cursor, and Windsurf respect your architecture *today* |
architecture.json | The machine-readable model (the "repo genome") |
diagrams/ | Architecture diagrams as Mermaid sources + a self-contained HTML viewer — module dependency graph, ER / domain-model diagram, HTTP route map |
A deterministic 0–100 production-readiness score over 8 dimensions: route auth coverage, secrets hygiene, client token storage, data-layer discipline, test footprint, migration discipline, ops readiness (Docker/CI/.env contract), and docs/API contract. Same repo always scores the same — so the score is comparable across commits, branches, and repos, and you can put it in CI.
Each dimension reports its evidence ("142/214 statically-guarded routes carry an auth guard") and the report ends with the top fixes ranked by points lost. Dimensions that don't apply (a CLI tool has no routes) take half credit and say so — honesty over flattery.
Useful when: reviewing AI-generated code before shipping it, auditing an inherited codebase, or tracking whether your repo is drifting away from production readiness over time.
generate_diagrams turns any repo into Mermaid architecture diagrams, deterministically extracted from the code itself:
You get the raw .mmd sources (paste into any README, wiki, GitHub, GitLab, Notion, Obsidian, or VS Code — they all render Mermaid natively) plus a self-contained diagrams.html viewer.
# Claude Code (from PyPI — pip install archiet-xray)
claude mcp add archiet-xray -- archiet-xray mcp /path/to/repo
claude mcp add archiet-xray -- python /path/to/mcp_server.py /path/to/repo
Claude Desktop — download archiet-xray- .mcpb from the latest release, then double-click it (or Settings → Extensions → Install Extension). It prompts for the repository to analyze; one-click after that.
Official MCP Registry — listed as io.github.Anioko/archiet-xray, so registry-aware clients can install it by name.
Your agent can now ask — *before* it edits:
ast, not regexMore stacks (Go, Java, Rails, .NET) welcome — the extractor pattern is one class per language. PRs invited.
examples/ holds unedited X-Ray output for repos you know — microblog (Flask), the official FastAPI full-stack template, and vercel/commerce (Next.js). GitHub renders the Mermaid maps inline. On the FastAPI template, X-Ray correctly detects CurrentUser dependency auth on 18 routes and flags a real auth-token-in-localStorage write in useAuth.ts.
How is this different from a dependency-graph MCP server (Codegraph, dependency-mcp)? Those show call/import edges. X-Ray extracts *web-architecture semantics* on top of the graph: which routes exist, which carry auth guards, where the domain entities live, and where security boundaries leak (hardcoded secrets, raw SQL, tokens in localStorage). No graph tool tells you "510 of your routes have no detectable auth guard."
How is this different from a CLAUDE.md generator? CLAUDE.md generators write *instructions and conventions* — usually with an LLM. X-Ray extracts *facts*: every claim in its output traces to a file and line, and what it can't extract it labels unknown. Use both: your conventions plus X-Ray's ground truth.
What does auth status `?` mean? "Not detectable from per-function analysis." FastAPI routers often attach auth at include_router(dependencies=...) level, which is invisible when analyzing the route function. X-Ray reports unknown rather than guessing a confident "no auth" — a wrong map is worse than no map.
Is the production-readiness score a security audit? No. It is a deterministic static-signal score — it measures whether the repo *carries the marks* of production discipline (auth guards on routes, no hardcoded secrets, tests, migrations, ops + docs contracts). The payload says so explicitly. It is a fast, repeatable triage number, not a substitute for code review, load testing, or a security audit.
Why Mermaid for the diagrams instead of images? Mermaid sources are diffable, render natively on GitHub/GitLab/Notion/VS Code/Obsidian, and stay in sync with the repo because you can regenerate them in one command. The bundled diagrams.html gives you a browser view without installing anything.
Does it phone home? No. Stdlib-only, zero network calls, zero telemetry. The only outbound anything is a link in the generated footer.
X-Ray never touches the network. If you want the *hosted* counterpart — a procurement-grade architecture audit (traceability %, severity-ranked gaps, 30/60/90-day roadmap) generated from your architecture documents — the archiet-audit MCP server bridges your agent to archiet.com/audit-my-architecture. It is a separate server precisely so X-Ray's "your code never leaves your machine" guarantee stays absolute.
X-Ray is local-only by design. Specifically:
.archiet/ inside the repository you scan (ARCHITECTURE.md, AGENT_CONTEXT.md, architecture.json, diagrams/). Delete them at any time; nothing else is stored anywhere.The company-wide policy at archiet.com/privacy covers Archiet's hosted products; it applies to X-Ray only in the trivial sense that X-Ray sends us nothing.
X-Ray is the free, open companion to Archiet — the architecture-to-code platform. The map X-Ray extracts is the same formal model Archiet uses to *enforce* architecture on every PR (boundary gates, drift scoring, consulting-grade architecture reports) and to regenerate production-ready applications from it.
MIT licensed.