Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Free context-engineering audits for AI agents. BYOK Anthropic key. Top-3 findings per scan.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ANTHROPIC_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"audit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add audit --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @archonics/mcp-auditเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"audit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"audit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "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 archonics 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: ANTHROPIC_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.4) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Python MCP
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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Free-tier context engineering audits for production AI agents, delivered as MCP tools you can call from Claude Desktop, Cursor, Claude Code, or any MCP-compatible client.
What you get: top-3 findings on your system prompts, tool definitions, or context packing, on demand, no account needed.
What it costs: nothing. The free scan is genuinely free. Upgrade paths to the $49 Instant Audit and $750 Full Audit are surfaced in the response footer; they're not paywalls on this tool.
Most production agent failures aren't model failures — they're context engineering failures. Ambiguous instructions, underspecified tools, bloated context, no regression tests on prompt changes. Those problems are spottable by a trained reader. Archonics has trained that reader and published it as an MCP tool so you can get a second opinion on your agent's context without filing a support ticket.
The underlying audit engine applies Archonics Audit Methodology v1.0, the same spec that drives our paid audits.
audit_system_promptPaste a system prompt. Get back the three most important context engineering issues in it, ranked by severity, with specific recommendations.
Covers: role clarity, instruction conflicts, negative space, priority structure when instructions conflict, token efficiency, format specification precision, failure-mode coverage.
audit_tool_definitionPaste a tool/function definition. Get back the three most important issues affecting how reliably the model will call it.
Covers: description quality (the "when to use this tool" question), parameter schema precision, parameter documentation, error response design, discoverability.
audit_context_packingPaste a representative context payload (or describe it structurally). Get back the three most important efficiency and quality issues.
Covers: content inventory, redundancy across sections, freshness/relevance, ordering, truncation risk, prompt-cache utilization.
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "archonics-audit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archonics/mcp-audit"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key-here" } } } }
Add to your .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "archonics-audit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archonics/mcp-audit"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key-here" } } } }
claude mcp add archonics-audit npx -y @archonics/mcp-audit
Then set ANTHROPIC_API_KEY in your environment.
The audit engine runs on Claude. You bring your own API key so:
If you'd rather not bring your own key, use the $49 Instant Audit at agent.market — we cover the API costs and return a full-methodology audit PDF.
Submitted content is processed ephemerally. No prospect content is retained on Archonics infrastructure or used to train any model. The API call pattern is: your client → your Anthropic API key → Anthropic → your client. Archonics servers are not in this path.
Aggregated, anonymized patterns across many audits may inform improvements to the methodology — "18 of 20 audited systems lacked prompt-regression tests" — but specific content never feeds that process.
Details: archonics.ai/privacy
If the free scan surfaces issues worth fixing, two paid tiers go deeper:
MIT. Use it, fork it, audit yourself.