Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Tamper-proof audit trail for AI agents. Signed receipts, offline-verifiable, zero backend.
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": {
"actionproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"actionproof"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add actionproof -- npx -y actionproofวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"actionproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"actionproof"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"actionproof": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"actionproof"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Burakfenerci5 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 (0.0.3) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Rystic
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.
Start, seed, clock, inspect and diff Rystic API simulators from your agent.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A tamper-proof audit trail for AI agents. Verifiable observability: every action your agent takes gets a cryptographically signed receipt you can verify offline, anywhere — zero backend.
Observability tools (LangSmith, Langfuse, Arize) show you what your agent *reportedly* did — traces recorded inside their platform, on their word. But those logs are self-asserted: an agent, a bug, or an attacker can write anything into them, and you can't prove after the fact that the record wasn't edited.
ActionProof adds the missing layer: verifiable observability. Each action — email sent, form filed, payment made — gets a tamper-evident, Ed25519-signed receipt capturing *what* was done, *by which agent*, *when*, and *on whose authority*. Edit any field and verification fails. It's an audit trail you (or an auditor, a user, or a counterparty) can trust without trusting the agent, the vendor, or us.
Built for the compliance floor that's coming — the EU AI Act (Article 12) and ISO 42001 require traceable, tamper-evident logs for automated decisions. ActionProof produces exactly that, as a portable primitive rather than a walled-garden platform.
npm install actionproof # TypeScript / JavaScript
pip install actionproof # Python
Receipts are cross-compatible: one signed in TypeScript verifies in Python, and vice-versa.
import { attest, verify, generateKeypair } from "actionproof";
const agent = generateKeypair(); // agent's identity = its key (did:key)
const receipt = attest(agent, { type: "email.send", summary: "Sent renewal quote to jane@acme.com", params: { to: "jane@acme.com", amount: 4200 }, // hashed, not stored in clear result: { smtp: 250 }, outcome: "ok", });
verify(receipt); // -> { valid: true, agent: "did:key:z6Mk..." }
from actionproof import attest, verify, generate_keypair
agent = generate_keypair()
receipt = attest( agent, type="email.send", summary="Sent renewal quote to jane@acme.com", params={"to": "jane@acme.com", "amount": 4200}, # hashed, not stored in clear result={"smtp": 250}, outcome="ok", )
verify(receipt) # -> VerifyResult(valid=True, agent="did:key:z6Mk...")
Edit any field of that receipt and verify returns invalid. That's the whole idea.
ActionProof complements your observability stack rather than replacing it. Keep using LangSmith / Langfuse / Arize for rich traces, latency, and cost — then attach an ActionProof receipt to the actions that *matter* (the ones that move money, change state, or touch a user's data) so that part of your trail is tamper-evident and independently verifiable.
| Observability platforms | ActionProof | |
|---|---|---|
| Recording | traces/logs inside the vendor | signed receipts you hold |
| Trust model | trust the platform's stored record | verify cryptographically, trust no one |
| Tamper-evidence | editable by whoever has DB access | any edit breaks the signature |
| Portability | lives in the vendor | offline, cross-language, anywhere |
| Cost at scale | metered per event | ~$0 (local signing, zero backend) |
It's a *proof*, not just a log entry — the difference between "our dashboard says the agent did this" and "here's a signed receipt anyone can verify."
result_hash — an x402 settlement, an AP2 mandate reference, a DKIM-signed SMTP 250 — to make a receipt as strong as its counterparty evidence.did:key (self-describing public key). Who you *trust* is your policy (pinned keys, an allow-list, or the optional log below).See SPEC.md for the wire format.
The fastest way to give an agent receipts: run ActionProof as an MCP server and add it to Claude Desktop / Cursor. Your agent gets three tools — attest_action, verify_receipt, get_identity — and can emit a receipt right after it does something.
Add to your MCP client config (e.g. Claude Desktop claude_desktop_config.json):
{
"mcpServers": { "actionproof": { "command": "npx", "args": ["-y", "actionproof-mcp"] } } }
The server mints a stable Ed25519 identity on first run (stored at ~/.actionproof/agent.key.pem, override with ACTIONPROOF_KEY_PATH). Every receipt it signs is attributable to that one agent did:key.
You don't have to call attest by hand after every action — wrap the tool once and every call emits a receipt.
TypeScript (framework-agnostic; works with LangChain.js, Mastra, Vercel AI SDK):
import { withReceipts, generateKeypair } from "actionproof";
const agent = generateKeypair(); const send = withReceipts(agent, rawSendEmail, { type: "email.send", onReceipt: (r) => store(r), // called with a signed receipt on every call });
Python (@attest_action decorator, or a LangChain/CrewAI callback):
from actionproof import attest_action, ActionProofCallbackHandler
@attest_action(agent, type="email.send", on_receipt=store) def send_email(to, body): ...
handler = ActionProofCallbackHandler(agent, on_receipt=store) agent_executor.invoke(input, config={"callbacks": [handler]})
git clone https://github.com/Burakfenerci5/actionproof
cd actionproof && npm install npm run demo # full sign → verify → tamper loop npm test # TS suite (9 tests) npm run mcp # start the MCP server over stdio
cd python && pip install -e ".[dev]" && pytest # Python suite (7 tests, incl. TS↔Python interop)
MIT.