Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Dynamically load Claude Code skills into AI agents without copying files.
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": {
"agent-skill-loader": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agent-skill-loader -- npx -y agent-skill-loaderวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-skill-loader": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agent-skill-loader": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"agent-skill-loader"
]
}
}
}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 back1ply 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 (1.2.1) เข้า registry 22 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-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.
MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Agent Skill Loader is a Model Context Protocol (MCP) server that acts as a bridge between your static Claude Code Skills library and dynamic AI agents (like Claude Desktop, Cursor, or any MCP client).
It exposes skills both as MCP Prompts (slash commands, zero tool calls needed) and as MCP Tools (for programmatic use). Skills are auto-discovered from configured directories and stay live — add a new SKILL.md and the client is notified automatically.
listChanged notification fires when skills are added or removed (via file watcher).list_skills — scans configured skill directories, with optional search filter.read_skill — fetches the SKILL.md content.install_skill — copies a skill permanently to your project.manage_search_paths — add/remove skill directories at runtime.debug_info — diagnose configuration and path issues.npm install -g agent-skill-loader
Then register in .mcp.json:
"agent-skill-loader": {
"command": "agent-skill-loader" }
git clone https://github.com/back1ply/agent-skill-loader.git
cd agent-skill-loader npm install npm run build
Then register in .mcp.json:
"agent-skill-loader": {
"command": "node", "args": [" /build/index.js"] }
The server automatically detects its workspace and aggregates skill paths from:
%USERPROFILE%\.claude\plugins\cache (Standard location)skill-paths.json (Located in the project root)| Variable | Description |
|---|---|
MCP_SKILL_PATHS | JSON array or semicolon/comma-separated list of additional skill paths |
MCP_WORKSPACE_ROOT | Override auto-detected workspace root |
MCP_NO_WATCH | Set to 1 to disable the file watcher (useful in CI) |
You do not need to manually edit config files. Use the tool to manage paths at runtime:
manage_search_paths(operation="add", path="F:\\My\\Deep\\Skills")manage_search_paths(operation="remove", path="...")manage_search_paths(operation="list") creates/updates skill-paths.json.If your client supports MCP Prompts (Claude Desktop, Cursor, etc.), skills appear automatically as slash commands. Select a skill from the slash command menu to inject its content directly — no tool calls needed.
The agent has access to five tools:
list_skills(query?): Returns a JSON list of available skills. Optional query filters by name/description substring (case-insensitive).read_skill(skill_name): Returns the markdown instructions for a skill.install_skill(skill_name, target_path?): Copies the skill folder to .agent/skills/ . For security, target_path must be within the current workspace.manage_search_paths(operation, path?): Add, remove, or list skill search paths.debug_info(): Returns diagnostic information (paths, status, warnings)."I need to write a DAX measure but I'm not sure about the best practices."
The agent will automatically call list_skills, find writing-dax-measures, call read_skill, and answer with expert knowledge. Or the user can invoke the skill directly as a slash command.
If skills aren't being discovered, use debug_info() to see:
Example output:
{
"workspace_root": "C:/projects/agent-skill-loader", "search_paths": { "base": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache"], "dynamic": ["F:/My/Skills"], "effective": ["C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "F:/My/Skills"] }, "path_status": [ { "path": "C:/Users/pc/.claude/plugins/cache", "exists": true, "readable": true }, { "path": "F:/My/Skills", "exists": false, "readable": false } ], "skills_found": 12, "warnings": [ { "path": "F:/My/Skills", "reason": "Directory does not exist" } ] }
src/index.ts: Main server logic (tools + prompts + watcher).src/utils.ts: Skill scanning, description extraction, prompt helpers, debounce.build/: Compiled JavaScript output.package.json: Dependencies (@modelcontextprotocol/sdk, chokidar, zod).To add new skills, add a folder with a SKILL.md file to one of the watched directories. The server picks them up automatically and sends a listChanged notification — no restart required.