Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Solve it once. From then on, your AI knows. Experience for coding agents, hosted in the EU.
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": {
"cachly-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cachly-dev/mcp-server"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add cachly-dev -- npx -y @cachly-dev/mcp-serverวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"cachly-dev": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cachly-dev/mcp-server"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"cachly-dev": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cachly-dev/mcp-server"
]
}
}
}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 cachly-dev 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 (0.10.231) เข้า registry เมื่อวาน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Solve it once. From then on, your AI knows.
Every fix, every decision and every dead end becomes experience your AI uses at
the right moment. You build faster, and your team builds on what you figured out.
@cachly-dev/mcp-server connects cachly to Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Windsurf, Cline, Continue.dev, Zed, Codex CLI and Gemini CLI over MCP. It offers 124 MCP tools. Your editor lists 27 entries by default and reaches the rest through one of them, cachly_tool (details under MCP Tools below). Your AI stores a lesson after a fix, and finds it again when the same problem returns. Your Brain (the store of your lessons) lives on EU servers.
/plugin marketplace add cachly-dev/cachly-mcp
/plugin install cachly-brain@cachly
There is no JSON to write, no path to set and no key to copy. Without a key, cachly creates a test Brain on EU servers when the session starts (the plugin hook does it; the first tool call does it if the hook did not). The test Brain has 14 days of the Solo tier. After that it runs on the free tier with the same key.
Check it with claude mcp list. You should see plugin:cachly-brain:cachly … ✔ Connected. claude plugin details shows MCP servers (0) even when the server runs, because it does not count them.
The plugin adds three Claude Code hooks:
| Hook | What it does |
|---|---|
SessionStart | Gives your AI a short briefing: the 5 most-reused lessons (on a new Brain: starter tips) |
UserPromptSubmit | Puts the lessons that match your prompt next to it |
Stop | Saves a lesson when the AI's last message clearly reports a fix. It skips messages that say something failed or is unclear. It tells you nothing when it saves. |
Turn on auto-update once: /plugin → Marketplaces → cachly → Enable auto-update. Claude Code leaves it off for marketplaces outside Anthropic's own. The MCP server updates itself on every start, but the hooks come with the plugin and update only with it. If an update is waiting, the first session_start of a session says so in one line.
npx @cachly-dev/mcp-server@latest claim
You sign in once in the browser. The test Brain then moves into your account with all its lessons. Every test key is revoked, and you get a new key that is stored where your editor and hooks look for it. The Brain restarts once, which takes about 20 seconds. If you already have a free Brain, the one-Brain limit of the free tier applies and the move is refused with a message.
npx @cachly-dev/mcp-server@latest autopilot
autopilot finds the editors you use and writes the MCP config for each. It also writes the rule file each editor reads in every chat (CLAUDE.md, AGENTS.md, .cursor/rules/cachly.mdc, .github/copilot-instructions.md, .windsurfrules, .clinerules; GEMINI.md, .junie/guidelines.md and .continue/rules/cachly.md where you use Gemini CLI, Junie or Continue), which tells your AI to check its memory before a task. It adds a git hook that learns from your commits and fills your Brain from your git history. You sign in once in the browser (a device code, no password, no credit card), so the Brain belongs to your own account from the start. Restart your editor afterwards.
You can also add the server by hand (see Manual Setup). Without a key, the first tool call creates the same test Brain as in Claude Code. Without a rule file, Claude Code still starts each task with smart_recall, because the server's instructions ask for it. Gemini CLI also passes them on. Some editors do not (Cline, Continue and Zed, for example); there, the rule file from autopilot is what makes your AI use its memory.
Already inside Claude, Cursor or Copilot? Paste this to your AI:
`
Set up cachly for this project. Run: npx @cachly-dev/mcp-server@latest autopilot
Follow the browser sign-in, then restart the editor.
`
Install [cachly Brain](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=cachly-dev.cachly-brain). It creates your Brain on first start, with no account form.
Install [Cachly Brain](https://plugins.jetbrains.com/plugin/32059-cachly-brain) from the JetBrains Marketplace (IntelliJ IDEA, PyCharm, GoLand, WebStorm, Rider). The status bar, the Brain health and the lessons view live in the IDE. The source is at cachly-dev/cachly-intellij. The JetBrains plugin guide shows how Claude Code, Junie and JetBrains AI Assistant get the Brain over MCP.
The server is listed in the official [MCP Registry](https://registry.modelcontextprotocol.io/v0/servers?search=cachly) as io.github.cachly-dev/mcp-server. Clients that browse the registry find it by name. The entry points at this npm package.
| Guide | What you find there |
|---|---|
| Claude Code hooks: which event to use when | SessionStart, UserPromptSubmit, PreToolUse, Stop and more, sorted by when they fire. What each one can block, add and change. |
| A UserPromptSubmit hook for Claude Code | The stdin JSON, additionalContext, a working Node script and five traps to avoid. |
| The same hooks in VS Code and Copilot CLI, Codex CLI and Gemini CLI | Which event takes context in each editor, and the exact file setup writes there. |
| Comparisons: Supermemory, Zep, claude-mem, Basic Memory, mem0, Letta | Side by side, each row with its source and a visible date, including when the other product fits better. |
| EU-hosted MCP server: what leaves your machine | Where data lands: storage in Germany, embeddings in the EU, the network edge, and a checklist. |
| Lessons learned for coding agents | How to write a lesson your agent finds again: symptom, decisive fact first, what failed, files, a check. With examples and a LESSONS.md. |
| JetBrains plugin guide | What the plugin does, and how Claude Code, Junie and JetBrains AI Assistant use the Brain. |
| Repo X-ray | Enter a public GitHub repo. In a few seconds you see how many problems its team has solved, and which ones more than once. |
smart_recall looks up the lessons that match. It combines keyword search (BM25), meaning-based search and the causal graph, in 11 languages.causal_trace walks from the symptom to the cause and to the fix that worked.brain_predict lists failure patterns from past incidents.To see what your AI would know before you install anything, run npx @cachly-dev/mcp-server@latest demo in a project folder. It reads your git history and prints your fixes, patterns and decisions. Nothing leaves your machine.
Our agreement with you. You can leave and take your data: npx @cachly-dev/mcp-server@latest export writes every lesson to lessons.md (to read) and lessons.jsonl (to reuse). Code excerpts are stored only if you call index_project yourself, and only on your own EU instance. Read what leaves your machine before you decide.
Your editor sees 27 entries by default: the daily tools (26 of them) and one dispatcher, cachly_tool. This is on purpose. The full list of 124 costs about 28,000 tokens in every request. The 27 listed entries cost about 8,000. All other tools (98 of them) run through the dispatcher:
cachly_tool(tool: "team_roster") run any of them by name
cachly_tool(tool: "team_roster", describe: true) get its schema first
Nothing is unreachable. The server dispatches by name, so team_roster called directly still works. Set CACHLY_ALLE_WERKZEUGE=1 to list all 124. Set CACHLY_PROFILE=lean to list 8 plus cachly_tool, or CACHLY_PROFILE=recall to list the 3 read-only tools.
| Tool | What it does |
|---|---|
| `session_start` | Full briefing: last session, open failures, recent lessons, Brain health |
| `session_end` | Save what you built; extract lessons from the summary and the git log |
| `learn_from_attempts` | Store a structured lesson after any fix, deploy or discovery (with author, visibility) |
| `recall_best_solution` | The known fix for a topic, with its success and failure history |
| `smart_recall` | Hybrid BM25 + semantic + causal-graph search, 11 languages, quality-reranked |
| `remember_context` | Keep architecture findings, decisions and file summaries |
| `compact_recover` | Recover your context after you hit the context-window limit |
| Tool | What it does |
|---|---|
team_learn / team_recall | Share lessons across the team with author attribution |
team_confirm | A reviewer confirms a lesson (senior or peer); confirmed lessons rank higher in recall |
team_assign_role / team_roster / team_whoami | Roles (admin, reviewer, contributor, viewer), enforced once an admin is set |
team_audit | Admin-only governance trail: every role change and lesson confirmation |
| `brain_who_knows` | Find your team's experts on a topic, ranked from authorship |
| `brain_file_map` | Experts and lessons per file, before you touch it |
| `team_expertise_map` | The team's skills matrix in one table |
| `brain_collab_pairs` | Who works with whom, with bus-factor alerts |
| `brain_portability` | Config snippets for 7 MCP clients, so the same Brain serves any model |
| `skill_gaps` | Knowledge blind spots: unresolved failures, missing attribution |
| `brain_coverage` | A 0–100 health score for the knowledge of your codebase |
madc_deliberate | Specialist AI agents vote to resolve contradictory lessons |
memory_crystalize | Distill all lessons into a Crystal for instant team context |
team_crystallize | A Team Crystal: fixes that 2 or more teammates reached independently |
| Tool | What it does |
|---|---|
| `causal_trace` | Root-cause analysis through the causal knowledge graph |
`brain_predict` / brain_predict_failures | Predict likely failures before they happen |
| `brain_from_git` | Fill people, file
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo