Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Valuation MCP: DCF/NAV/CCA, WACC, derivatives, credit risk, fixed income, structured products.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http fair-value https://fair-value.ascent-partners.com/mcpclaude mcp add fair-value -- uvx fair-value fair-value-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"url": "https://fair-value.ascent-partners.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fair-value": {
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"fair-value": {
"type": "http",
"url": "https://fair-value.ascent-partners.com/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"fair-value": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"fair-value",
"fair-value-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ผู้ลงทะเบียน (ascent-partners.com) ไม่ใช่เจ้าของ repo (simonmak-ascent) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.2.7) เข้า registry 23 วันที่ผ่านมา
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, Tools 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.
Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Professional financial valuation system for OpenCode with IFRS/IVS compliance.
mcp-name: com.ascent-partners/fair-value
A single valuation core — exposed as an MCP server, a REST API, and a Python library — whose **14 native calculate_* tools / 135 methods cover corporate, startup, and intangible valuation aligned to IVS 2025 and IFRS/IAS**:
Every result is a deterministic-first envelope carrying the centre value, solution_type, statistics (σ / percentiles, and seeded samples for the few stochastic methods), and citations resolving to verbatim IVS/IFRS clauses. 120 / 135 methods carry standards citations and the taxonomy has 0 orphan clauses, enforced by a conformance gate in CI.
Fastest path — no install:
https://fair-value.ascent-partners.com/mcphttps://fair-value.ascent-partners.com/v1/healthhttps://fair-value.ascent-partners.com/uvx --from "fair-value[mcp]" fair-value-mcpThen call any of the 14 calculate_* tools (add -help / help=true for the generated transparency record). Client config: MCP Server.
flowchart LR
CLIENT["AI agent / OpenCode"] -->|"stdio (uvx) or Streamable HTTP"| MCP["fair-value-mcp 14 calculate_* tools · 135 methods"] HOST["Hosted · fair-value.ascent-partners.com docs/landing at / · MCP at /mcp · REST at /v1"] --> CLIENT MCP --> REG["method-spec registry (valuation://methods)"] REG --> STD["standards taxonomy + corpus IVS 2025 · IFRS/IAS · (valuation://standards)"] REG --> CORE["valuation engine DCF · NAV · CCA · WACC (FF5) · derivatives credit risk · actuarial"] CORE --> DATA["inputs from apdb-etl (cited)"] CORE --> ENV["result envelope value + statistics + citations"]
pip install -r requirements.txt # dev workflow
pip install . # base library pip install ".[mcp]" # + MCP server dependencies (fastmcp)
The console command fair-value-mcp runs the MCP server (stdio; add --http for Streamable HTTP).
# run locally without installing (stdio)
uvx --from "fair-value[mcp]" fair-value-mcp
pip install "fair-value[mcp]" fair-value-mcp # stdio fair-value-mcp --http # Streamable HTTP
The server exposes 14 native calculate_* tools spanning DCF, cost of capital, market multiples, residual/asset valuation, options, expected value, credit risk, actuarial PV, sector metrics, fair-value adjustments, convertible bonds, structured products, loss-making companies, and fixed income — all derived from one method-spec registry. Add -help to any tool (or help=true) for its generated documentation with formula reference, inputs, and governing clauses.
Adoption target: ≥ 100 PyPI downloads and ≥ 1 directory listing within 90 days of the first release (tracked via the PyPI stats API and the directory listing).
The same core is exposed at /v1 (served next to MCP by mcp_server.asgi:app):
curl -s localhost:8000/v1/health
curl -s -X POST localhost:8000/v1/calculate/calculate_dcf \ -H 'content-type: application/json' \ -d '{"method":"dcf","cash_flows":[100,110],"discount_rate":0.1}'
Endpoints: /v1/health, /v1/tools, /v1/methods, /v1/standards, /v1/openapi.json, /v1/docs (Swagger UI), /v1/help/{tool}, POST /v1/calculate/{tool}. See REST API.
The hosted domain serves a Next.js frontage — landing, complete docs, methods catalogue (one page per method), standards browser, and an API playground — alongside the MCP/REST function in one Vercel project. It is data-driven: the catalogue is generated from the registry at build time (scripts/gen_web_data.py → data/catalog.json).
pnpm install
pnpm dev # http://localhost:3000 (expects /v1 from the API for the playground) pnpm build # prebuild regenerates data/catalog.json pnpm typecheck && pnpm lint
Routing: / and /docs/* are Next.js; /mcp and /v1/* are rewritten to the Python function (api/index.py). The frontage is localized — en at /, zh at /zh, hk at /hk — via per-locale root layouts with hreflang.
from valuation_engine import run_valuation
result = run_valuation('9988.HK', 'dcf') # DCF valuation (shared envelope)
The standards alignment is data, not code: standards/taxonomy.json maps each method to its IVS and IFRS/IAS clauses, standards/source/*.md holds the verbatim clause text (with standards/provenance.json recording edition and source), and standards/coverage-baseline.json is the coverage ratchet. The engine attaches solution_type and citations to every envelope, and scripts/check_conformance.py fails CI if a published method loses its citation or the taxonomy/corpus drifts. See Standards reference.
flowchart LR
SEED["method_spec_seed.py method tables · 135 methods"] --> SPEC["method_spec.py parameter vocabulary"] SPEC --> SURF["tool_surface.py 15 calculate_* tools"] SPEC --> STD["standards.py taxonomy · citations"] SURF --> SRV["server.py (FastMCP)"] SRV --> STDIO["stdio · uvx fair-value-mcp"] SRV --> HTTP["Streamable HTTP · fair-value-mcp --http"] ASGI["asgi.py (+ rest.py, openapi.py)"] --> HOST["Hosted · / + /v1"] SRV --> DOCS["docs.py -help transparency records"] STD -.->|resources| RES["valuation://methods · valuation://standards"] SRV -.-> DOCS
src/ ├── constants.py # standards references ├── valuation/ # DCF, NAV, CCA, asset standards (relief-from-royalty, MPEEM, residual) ├── cost_of_capital/ # WACC, FF5, KMV ├── credit_risk/ # ECL, PD/LGD, CVA/DVA ├── derivatives/ # options, swaps, convertible bonds, structured products, fixed income └── output/ # shared result envelope (value + statistics + citations) mcp_server/ ├── method_spec.py + method_spec_seed.py # single source of truth for tools/methods ├── standards.py # taxonomy loader, citations, coverage ├── tool_surface.py · engine.py · handlers.py · server.py ├── docs.py · rest.py · openapi.py · asgi.py └── catalog.py · prompts.py # valuation:// resources + guided prompts standards/ # taxonomy.json · source/*.md · provenance · baseline scripts/ # check_conformance.py · gen_docs.py
sequenceDiagram
autonumber participant C as MCP / REST / Python caller participant E as validation + dispatch participant R as method-spec registry participant S as standards taxonomy participant M as computation modules (src/) participant O as output envelope C->>E: calculate_*(...) / POST /v1/calculate/* E->>R: resolve method + validate parameters (no defaults) R-->>E: method spec E->>M: dispatch to valuation / cost_of_capital / credit_risk / derivatives E->>S: attach solution_type + citations M-->>E: value + steps + assumptions E->>O: ok() / error() envelope (value · statistics · citations) O-->>C: status · method · value · statistics · assumptions · citations · disclaimer
CI and deployment run through the APG workbench pipeline.
mkdocs build (see mkdocs.yml); method reference auto-generated by scripts/gen_docs.pySKILL.md — capability spec; valuation://methods / valuation://standards — machine-readable cataloguesReleased under the MIT License.