Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Loudness compliance verdicts (EBU R128, ATSC A/85): pass/fail with exact ffmpeg remediation.
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": {
"loudcheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add loudcheck -- uvx loudcheck --mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"loudcheck": {
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"loudcheck": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"loudcheck",
"--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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub chaoz23 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 (0.3.1) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tools 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.
Web production tools for AI agents: contrast, JP text, WebP, JSON-LD, slugs, dates and 40+ more
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A loudness compliance verdict, not raw meter output. loudcheck measures a media file with ffmpeg and answers the question that actually matters — *does this file pass the spec?* — against formal published standards:
Agents start here → [SKILL.md](SKILL.md) — when to call this, worked examples, MUST/MUST NOTs. Family contract: FAMILY.md.
measured with the numbers and no judgment)$ loudcheck master.wav --standard EBU_R128
FAIL — EBU R 128 ✗ integrated -19.4 LUFS (target -23.0 ±0.5, delta +3.6) ✓ true peak -16.3 dBTP (max -1.0) · LRA 0.0 LU (informational) → apply -3.6 LU gain to reach -23.0 LUFS (e.g. ffmpeg -af volume=-3.6dB, or loudnorm I=-23)
Ships as a CLI and an MCP tool over one engine, so agents and humans get the identical verdict.
An agent (or an engineer) can run ffmpeg's ebur128 filter and get numbers. What it can't get from a shell is the *verdict* — that requires knowing the standard's target, tolerance, and gating, and interpreting integrated loudness vs. LRA vs. true peak against them. Loudness is one of the most common causes of delivery rejection, and the gap is not measurement — it's the standards-aware answer. That's the whole tool.
Requires Python 3.10+ and ffmpeg 5.0+ on PATH.
uvx loudcheck file.wav # zero-install run (requires ffmpeg >= 5.0 on PATH)
pip install loudcheck # CLI pip install "loudcheck[mcp]" # + MCP server
From a clone: pip install -e ".[mcp,dev]".
loudcheck file.wav # EBU R128 by default
loudcheck file.mp4 --standard ATSC_A85 # first audio stream of a video loudcheck file.wav --json # full structured verdict loudcheck file.wav --standard BS_1770 # measurement only, no gates loudcheck file.mov --all-streams # verdict every audio track loudcheck file.mov --stream 1 # a specific audio track loudcheck file.wav --detailed # + max momentary / short-term loudcheck masters/ --standard EBU_R128 # batch a directory -> table loudcheck a.wav b.wav c.wav # batch multiple files loudcheck --schema # print the tool definition
Batch mode prints one line per file (plus remediation for fails) and a summary; --json in batch emits an array. Exit code is 1 if *any* file fails.
0 = pass, 1 = fail (non-compliant), 2 = error (missing file, no audio stream, no ffmpeg). Gate a delivery on the exit code alone.verdict, per-metric measured/target/tolerance/delta/pass with the spec citation attached to every gated metric, failures in plain English, and remediation with the exact correction — a fail 2.3 LU over target tells you to apply −2.3 LU gain and hands you the ffmpeg incantation. This tool never applies the fix (measurement and verdict only); the agent one-shots it with loudnorm using the delta provided.loudcheck-mcp (stdio; or loudcheck --mcp, or python -m loudcheck.mcp_server). Zero-install: uvx --from 'loudcheck[mcp]' loudcheck --mcp. Tools: check_loudness(path, standard) → same JSON as the CLI, and list_standards() → the catalog with citations. Verified against mcp==1.28.1.loudcheck --schema (the file ships inside the package; a test keeps the two copies in sync).measurement_context.ffmpeg_version. Minimum supported: 5.0. Developed and verified against 8.1.Only formal, stable standards live in this repo; per-platform delivery templates (Netflix, DPP, Apple TV+, Amazon, broadcaster specs) never do. Platform specs change unilaterally and cover far more than loudness — the moment they enter, this stops being a near-zero-maintenance community tool and becomes a yearly-maintenance product. If a PR adds a target that a platform can change on its own, it belongs in a separate template layer built *on top of* this primitive, not here.
Contributions of additional *formal* standards (e.g. a plain ITU-R BS.1770 mode) are welcome: a standard is pure data in loudcheck/standards.py — targets, tolerances, and citations. No code changes required.
One ffmpeg pass with loudnorm=print_format=json (analysis mode) yields integrated loudness, loudness range, true peak (oversampled dBTP per BS.1770), and the gating threshold. The test suite cross-checks loudnorm's reading against ffmpeg's independent ebur128 implementation — the two must agree within 1 LU for CI to pass, so an ffmpeg release that changes filter behavior is caught by the suite, not by users.
pytest generates calibrated test tones on the fly (no binaries in the repo): per BS.1770's calibration statement, a mono 997 Hz sine at 0 dBFS reads −3.01 LKFS, so tones are generated at exact known loudness — compliant, too loud, too quiet, and true-peak-hot — and every verdict must match its known expectation.
Loudness *correction* (use ffmpeg loudnorm with the delta this tool gives you) · full-file QC (codec/colour/cadence) · real-time monitoring · GUIs · platform delivery templates (see guardrail).
MIT