Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Open-source, self-hosted conversation QA for voice agents. MIT.
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": {
"hotato": {
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add hotato -- uvx hotato --from 'hotato[mcp]' hotato-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hotato": {
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"hotato": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub attenlabs 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 (1.9.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu
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.
Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Find what broke in your agent calls. Pin it and CI stays red until you fix it.
pip install hotato
hotato check --demo # a bundled failing call: what broke, and when hotato check ./call.wav # then your own recording hotato vapi health # or your last 100 Vapi calls
Zero config. Vapi, Retell, Bland, Synthflow, Millis, or local audio. Works with any recording: mono, dual-channel, or a transcript. Timing math, not a judge. Offline. Free. MIT.
[hotato.dev](https://hotato.dev)
pip install hotato
export VAPI_API_KEY=... hotato vapi health --last 7d --output report.html
Open report.html: every critical incident, timestamped, and your Voice Stability Score.
export RETELL_API_KEY=...
hotato retell health --call-id CALL_ID
--call-id is required and repeatable: you name the Retell calls to pull. hotato bland health, hotato synthflow health, and hotato millis health follow the Vapi shape. Those stacks mix both voices onto one channel, so they measure silence timing, dead air and latency gaps, each finding with its measured confidence; barge-in and talk-over need two channels.
hotato autopsy ./call.wav
Writes a self-contained HTML report to hotato-output/, plus the JSON pin reads. Open the HTML in your browser.
autopsy turns one recording into timestamped incidents. scan reads a folder and tracks the trend. When you are ready, move a finding into CI: hotato pin turns one incident into a portable failure check, and hotato prove re-runs every stored check and fails the build rather than pass on evidence it cannot re-read. Every verdict carries its own evidence across five dimensions: outcome, policy, conversation, speech, reliability.
A pinned check re-measures its own stored recording, so it holds the build red on that bug and catches an edited bundle, a loosened policy, or an engine upgrade that scores the same bytes differently. Clearing it takes a fresh recording of the same moment against the current agent: hotato drive places that call on Vapi or Twilio, and docs/RECAPTURE.md is the walkthrough for every other stack.
Pin a bug →
For continuous use: run hotato vapi health on a schedule, and open hotato console --production-db evidence.db to watch calls land live.
The exit code is the verdict: 0 pass, 1 fail, 2 refuse (could not tell).
# .github/workflows/voice-qa.yml
on: [pull_request] jobs: hotato: runs-on: ubuntu-latest steps:
contracts/ holds what pin wrote. Full workflow: docs/CI.md.
Point Claude Code, Cursor, or any coding agent at this repo: it reads AGENTS.md and runs the loop end to end offline, no key. Over local stdio the MCP server adds the scorer plus read/verify/propose tools: uvx --from "hotato[mcp]" hotato-mcp (docs/MCP.md). Deploying is yours.
hotato runs offline, on the machine that invokes it. The core is stdlib-only Python: no account, no key, no network call of its own. Your traces, prompts, and audio stay on your disk. Scoring with a language model you host yourself is a separate opt-in add-on, outside that core.
The whole loop, command by command: docs/LIFECYCLE.md. First touch to a CI gate: docs/GETTING-STARTED.md. Feed it what you already have: docs/CONNECT.md · docs/TRACE.md · docs/SIMULATE.md. What every verdict stands on: docs/EVIDENCE-CONTRACT.md. Next to the hosted alternatives: docs/COMPARE.md.
The deep toolkit -- capture, simulation, load, benchmarking, the fix ladder, the fleet control plane -- lives under hotato lab (hotato lab --help). The public commands are durable. hotato lab moves faster, and every command name that worked before 1.17 still runs unchanged.
| Property | Value |
|---|---|
| Footprint | ~10 MiB installed, 0 runtime dependencies (stdlib-only) |
| Reproducibility | byte-for-byte: the same recording, the same report |
| Exit codes | 0 pass · 1 fail · 2 refuse |
| Release integrity | OIDC Trusted Publishing + build-provenance attested |
| Runtime | offline, off the production data path |
Verify the measurement yourself
PYTHONPATH=src python3 -m hotato.benchmark \
--scenarios corpus/real/scenarios --audio corpus/real/audio
On 13 recorded AMI Meeting Corpus clips, the median error between measured caller-onset and the human word-alignment label is 20 ms. Provenance: corpus/real/README.md · method: METHODOLOGY.md.
Timing is measurable only when the two voices arrive on separate channels; a mono or mixed export is marked NOT SCORABLE and refused (hotato trust --stereo call.wav). The full four-tier evidence policy (what each verdict stands on, per input) is docs/EVIDENCE-CONTRACT.md.
Issues and PRs welcome: CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CHANGELOG · docs/
MIT (LICENSE)
Know when to pass it on.
mcp-name: io.github.attenlabs/hotato