Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Drop-in MCP proxy. 71% fewer tokens. Session dedup compounds to 92%. Zero code changes.
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": {
"gcf-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add gcf-proxy -- npx -y @blackwell-systems/gcf-proxyวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gcf-proxy": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"gcf-proxy": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@blackwell-systems/gcf-proxy"
]
}
}
}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 blackwell-systems 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 (0.10.2) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Fomu 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.
Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Bidirectional MCP proxy that translates between JSON and GCF. Drop-in, zero changes to your server or client. Works with any structured data format.
100% comprehension on every frontier model. 29% fewer tokens than TOON, 56% fewer than JSON (2,400+ evals, 11 models, 3 providers). Nested object flattening with opt-out for open-weight models. One line change in your MCP config.
pip install gcf-proxy # PyPI
npm install -g @blackwell-systems/gcf-proxy # npm go install github.com/blackwell-systems/gcf-proxy@latest # Go
gcf-proxy --verbose uvx yfinance-mcp
Use it with any MCP client. When tools return structured JSON, the proxy re-encodes to GCF and logs savings to stderr:
gcf-proxy: get_price_history 54.0KB -> 28.1KB (48% saved)
gcf-proxy: get_ticker_info 10.0KB -> 7.4KB (26% saved) gcf-proxy: get_price_history 53.8KB -> 27.9KB (48% saved)
--- gcf-proxy session stats --- Tool calls rewritten: 3 JSON bytes in: 117.8KB GCF bytes out: 63.4KB Bytes saved: 54.4KB (46.2%) Est. tokens saved: ~13.6K
Real live stock data from Yahoo Finance. 118KB of JSON reduced to 63KB. ~13,600 tokens saved in 3 tool calls.
Add gcf-proxy in front of any MCP server command:
{
"mcpServers": { "memory": { "command": "gcf-proxy", "args": ["npx", "-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"] } } }
Point --upstream at any Streamable HTTP MCP server:
{
"mcpServers": { "remote": { "command": "gcf-proxy", "args": ["--upstream", "http://host:3000/mcp"] } } }
Supports JSON and SSE responses. Session ID tracking via Mcp-Session-Id is automatic.
--http turns the proxy into a remote Streamable HTTP server:
gcf-proxy --http :9090 --session your-mcp-server
Any MCP client that supports HTTP transport connects directly. Health check at /health. Chains with --upstream for fully remote deployments.
Both modes are bidirectional: server responses are encoded to GCF, GCF in tool call arguments is decoded to JSON. Neither side needs to change.
| Flag | Description |
|---|---|
--session | Enable session dedup (bare refs for previously-transmitted symbols) |
--cache | Cache encoded responses for identical tool calls |
--delta | Send only changed symbols when a tool's response changes slightly |
--no-flatten | Use expanded encoding for nested objects (open-weight models currently comprehend this form better; GCF still outperforms JSON either way) |
--min-size N | Skip encoding for responses smaller than N bytes (default: 100) |
--stream-threshold N | Min symbols before streaming mode activates (default: 5) |
--stats-file PATH | Write JSON stats to file after each call |
--upstream URL | Connect to a remote MCP server over HTTP |
--http ADDR | Serve MCP over Streamable HTTP |
--no-progress | Disable progress notifications |
--verbose | Log per-call savings to stderr |
Before: {"tool":"context_for_task","symbols":[{"qualified_name":"pkg.Auth","kind":"function","score":0.78,...},...]}
After: GCF profile=graph tool=context_for_task budget=5000 tokens=1900 symbols=50 edges=20
@0 fn pkg.Auth 0.78 lsp_resolved ...
53-71% fewer input tokens.
If the LLM produces GCF in a tool call argument (63% fewer output tokens), the proxy decodes it to JSON before forwarding:
LLM sends: {"tool": "process", "arguments": {"data": "GCF profile=generic\nname=Alice\nage=30\n"}}
Server gets: {"tool": "process", "arguments": {"data": {"name": "Alice", "age": 30}}}
Detection is a 4-byte prefix check (GCF ). Zero overhead. Non-GCF strings pass through untouched.
Sometimes you can't. The server is a third-party binary, or it's maintained by another team, or you just don't want to add a dependency. gcf-proxy gives you the token savings without touching server code.
If you control the server, use the GCF libraries directly for better control over session deduplication and delta encoding.
100% general comprehension on every frontier model. 91.2% on adversarial code graphs (vs TOON 68.8%, JSON 54.1%). Wins 15/16 datasets on token benchmark.
| Eval | GCF | TOON | JSON |
|---|---|---|---|
| General comprehension | 100% | 100% | 100% |
| Adversarial code graphs (500 symbols) | 91.2% | 68.8% | 54.1% |
| Token efficiency (16 datasets) | 15/16 wins | 1/16 | baseline |
Reproduce comprehension eval: git clone https://github.com/blackwell-systems/gcf-go && cd gcf-go/eval && GOWORK=off go test -run TestComprehension -v -timeout 0
Reproduce token benchmark: git clone https://github.com/blackwell-systems/toon && cd toon && git checkout gcf-comparison && cd benchmarks && pnpm install && pnpm benchmark:tokens
More links
MIT - Dayna Blackwell / GCF