Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local-first reusable implementation registry for AI agents and versioned widgets.
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": {
"cartograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add cartograph -- uvx cartograph-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cartograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"cartograph": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-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 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub benteigland11 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 (0.1.3) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Shield Kya
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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.
Audit trail and traceability for AI agents. MCP gate: evaluate, ingest, request approval.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
mcp-name: io.github.benteigland11/cartograph
Tired of vibe coding the same solutions over and over? Time to stop spending money on redundant tokens and start spending it on innovative solutions.
This MCP server is for Cartograph that exposes the daily widget workflow for agents without mirroring the entire CLI. It targets the MCP 2.0 SDK contract and returns the standard ListToolsResult envelope from tools/list. On installation of the MCP the CLI will be installed automatically. Once you have it, Search, inspect, install, create, validate, check in, custom rules, and configure Cartograph defaults through a compact agent-facing surface, then fall back to the CLI for the full administrative and recovery surface.
It is highly recommended to use the plugins for the skills that go with this MCP. It will give your agent what it needs to explain a lot of the configuration and give you a very powerful workflow tool.
I personally have spent hours and hours working on solutions I'm proud of, only to hit a wall trying to get the same one done. The reality was prompting was never good enough, I needed a way to know my llama.cpp server client integration was going to be the same everytime I used it. I also needed to know that when I found an improvement, that improvement would stick.
If you are sick and tired of wasting money and time on redoing things you've done before, like a mouse on a wheel then get your agents to start using Cartograph.
The Cartograph CLI is the source of truth, but agents do better when the common path is small and explicit.
This MCP keeps the top-level tool surface focused on daily driving:
Everything else stays in the CLI. That keeps the MCP easier to teach, easier to test, and less likely to drift into a second full interface.
pip install cartograph-mcp
Claude Desktop example:
{
"mcpServers": { "cartograph": { "command": "cartograph-mcp" } } }
The package depends on cartograph-cli and shells out to it as the source of truth for the full command surface.
Common CLI setup commands:
# Claude Code
claude mcp add cartograph --scope user -- cartograph-mcp
codex mcp add cartograph -- cartograph-mcp
gemini mcp add cartograph cartograph-mcp
cursor --add-mcp '{"name":"cartograph","command":"cartograph-mcp"}'
Claude Code expects an explicit scope flag such as --scope user.
The MCP intentionally exposes a small workflow-oriented surface:
registry_widget Actions: search, inspect, install, rateinstalled_widget Actions: upgrade, uninstallwidget_statuscreate_widgetvalidate_widgetcheckin_widgetcartograph_configcartograph_rulesThese are not a 1:1 mirror of the CLI. They are grouped around agent intent:
1. Search the registry before writing logic.
In Cartograph terms:
registry_widget handles discovery and installinstalled_widget handles already-installed widget paths like cg/backend_retry_pythonvalidate_widget is the dry run for checkin_widgetcartograph_config manages the defaults that change how your day-to-day loop behavescartograph_rules manages custom rules that run during validate and checkinThis MCP is deliberately not the whole CLI.
The common path belongs in MCP. The official full surface belongs in cartograph.
For uncommon, administrative, or recovery operations, use:
cartograph --help
cartograph --help
That includes things like rollback/delete, cloud operations, auth, setup, rules, doctor, export/import, and other non-daily commands.
cartograph_config exposes the workflow defaults that matter most to agents:
auto-publishvisibilitygovernancecloudshow-unavailablepublish-registryReading and writing config is done through the CLI's --json path so MCP can consume it safely.
This package is tested in two layers:
The integration suite isolates:
HOMEXDG_CONFIG_HOMEXDG_DATA_HOMEXDG_CACHE_HOMEWIDGET_LIBRARY_PATHThat means validate/checkin/install flows are exercised without touching the real widget library or user config on the machine running tests.
pip install -e .
pytest -q
The repo includes:
ci.yml for normal test/build validation on pushes and pull requestspypi-publish.yml for automated release publishing after a successful version-bump CI runFor the full product story and complete CLI surface, see Cartograph.