Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Mines your Claude Code and Cursor sessions into evidence-based CLAUDE.md / AGENTS.md rules.
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": {
"context-autopilot": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-autopilot"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add context-autopilot -- npx -y context-autopilotวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"context-autopilot": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-autopilot"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"context-autopilot": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"context-autopilot"
]
}
}
}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 ChiragBachani 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 (0.6.0) 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, FlyDocs
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.
Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Automated context collection for coding agents. Mines your real agent sessions — every instruction you repeated, every correction you made, every tool call you rejected — and distills them into CLAUDE.md / AGENTS.md rules you approve.
Part of The Context Layer.
Run in your terminal (it's a plain CLI — don't paste this into a chat):
$ npx context-autopilot scan
Scanned 3 session(s) for ~/projects/my-app Found 26 signal(s):
[CORRECTION] ×2 across 2 session(s) (score 9) "There are still so many buttons that dont work, like the publish…" [REPEATED] ×4 across 3 session(s) (score 10) "Do not reference the legacy directory. Only work within…"
$ npx context-autopilot distill
[1/8] Perform click-and-type tests before reporting UI work complete (confidence: high)
$ npx context-autopilot apply
Every session starts blank, so you re-teach your agent the same conventions — and when you forget, it repeats the same mistakes. Hand-writing context files works but nobody keeps them current. And naive auto-generation is worse: research on LLM-generated context files found they *reduce* task success and raise cost, because repo scans produce generic filler.
Context Autopilot takes a third path: evidence. Your session history is a literal record of what the agent got wrong and what you said to fix it. Autopilot mines that record and only proposes rules your own words support — each one shipped with the quotes that justify it.
ctxlayer scan parses your local Claude Code transcripts (~/.claude/projects) and Cursor sessions and extracts three signal types: instructions repeated across sessions, corrections after the agent went wrong, and rejected tool calls. Runs 100% locally.ctxlayer distill sends the signals (not your history) through Claude — via your existing claude CLI, no API key needed — and gets back imperative, project-specific rules with evidence and confidence ratings.ctxlayer apply walks you through each proposal. Accepted rules land in a managed block:<!-- ctxlayer:begin -->
Hand-written content is never touched; re-runs update the block idempotently. Rules are written to both CLAUDE.md and AGENTS.md, so Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, and every AGENTS.md-aware agent benefits.
npm install -g context-autopilot # or use npx, no install
| Command | What it does |
|---|---|
ctxlayer projects | List projects with observable session history (Claude Code + Cursor) |
ctxlayer scan | Mine signals from this project's sessions |
ctxlayer distill | Distill signals into proposals (.ctxlayer/proposals.json) |
ctxlayer promote | Scan every project's saved memory (auto-memory + CLAUDE.md) for rules that belong in your global ~/.claude/CLAUDE.md; --dry-run lists candidates without calling a model |
ctxlayer apply | Review proposals interactively; write accepted ones |
ctxlayer check | Fast, model-free: how many new signals since the last distill? --hook prints a nudge only past --threshold (default 3), else stays silent |
ctxlayer stale | Find context-file references the repo has outgrown — missing files, removed npm scripts. Exits 1 on findings, so it drops straight into CI |
ctxlayer export | Export distilled entries as Agent Operating Procedure JSON |
ctxlayer distill --global
Project context files hold repo conventions — but some feedback is about *you*: "explain things in plain English", "don't build while I'm brainstorming", "run independent work in parallel". Global mode mines all your projects across all your tools for exactly that, and maintains a managed block in your personal ~/.claude/CLAUDE.md, so every future session in every project starts already knowing how you like to work. Rules that mention a specific project are excluded by design — those belong in the project's own context file.
ctxlayer promote
Where global mode mines your *session transcripts*, promote mines the memory your agents have already written down: each project's auto-memory files (~/.claude/projects/ /memory/) and each repo's CLAUDE.md/AGENTS.md. Rules about how you work — or rules duplicated in two or more projects — are proposed for your global ~/.claude/CLAUDE.md, generalized and with the source files as evidence. Additive only: project files are read, never edited. Anything already covered globally is filtered before the model is even called.
Options: --project , --global, --source claude-code|cursor|all, --model , --min-score , --yes, --json.
Cursor session mining reads Cursor's local SQLite storage via Node's built-in node:sqlite (Node 22+; on older Node the Cursor source is skipped gracefully).
/plugin marketplace add chiragbachani/context-autopilot
/plugin install context-autopilot@the-context-layer
Then ask Claude to "update project context from my session history" — or don't ask at all: the plugin ships a SessionStart hook that runs ctxlayer check (fast, no model call) when a session begins. If enough new signals have accumulated since the last distillation, Claude gets a nudge to offer distillation at a natural pause. No new signals → complete silence.
{
"mcpServers": { "context-autopilot": { "command": "npx", "args": ["-y", "-p", "context-autopilot", "ctxlayer-mcp"] } } }
Exposes list_observable_projects, scan_context_signals, distill_context_proposals, distill_global_context, promote_to_global, apply_context_proposals, and find_stale_context.
The approval loop closes entirely inside chat: distill tools return each proposal with its evidence and instruct the agent to ask you which to accept; apply_context_proposals then writes exactly the titles you approved, remembers the ones you rejected (never re-proposed), and leaves the rest pending. No tool ever touches a context file without your explicit decision.
How is this different from Claude Code's `/insights`? /insights is the same core observation — instructions you repeat belong in CLAUDE.md — shipped as a personal usage *report*: an HTML page with suggestions you copy-paste by hand, Claude Code only. Context Autopilot is the pipeline version: it also mines Cursor history, attaches your verbatim quotes as evidence to every rule, runs an explicit approve/reject flow, writes accepted rules into managed blocks in both CLAUDE.md *and* AGENTS.md (so Codex/Copilot/Cursor benefit), maintains a global cross-project rules file, and adds a CI staleness check. Fully open source and local.
How is this different from Claude Code's auto-memory? Auto-memory captures what the model notices *live, in the moment*, in one harness. Autopilot is retroactive and systematic: it mines months of existing history across tools, and finds cross-session patterns (you said it 6× in 4 sessions) that no single live session can see.
Everything runs on your machine. Transcripts are parsed locally; only the extracted signals (short quotes of your own instructions) are sent to the model you already use for coding. Nothing is uploaded anywhere else, ever.
Coding agents are chapter one. The engine is source-agnostic — it distills *observations of work* into Agent Operating Procedures (AOPs):
--global); staleness detection (ctxlayer stale)MIT © The Context Layer