Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Accurate Unity API docs (2022/2023/6) for AI agents. Prevents hallucinated signatures.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
UNITY_VERSION, UNITY_PROJECT_PATHต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"unity-api": {
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
"UNITY_PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add unity-api --env UNITY_VERSION='ใส่ค่าของคุณ' --env UNITY_PROJECT_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx unity-api-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"unity-api": {
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
"UNITY_PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"unity-api": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"unity-api-mcp"
],
"env": {
"UNITY_VERSION": "ใส่ค่าของคุณ",
"UNITY_PROJECT_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
UNITY_VERSION envUNITY_PROJECT_PATH envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Codeturion 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 (2.1.1) เข้า registry 25 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dechonet 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.
30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
MCP server that gives AI agents accurate Unity API documentation. Prevents hallucinated signatures, wrong namespaces, and deprecated API usage.
Supports Unity 6 (one database per minor stream), Unity 2023, and Unity 2022 LTS. Works with Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP-compatible AI tool. No Unity installation required. See the supported versions. New Unity releases are detected and built automatically every week.
Add to your MCP config (.mcp.json, mcp.json, or your tool's MCP settings), setting UNITY_VERSION to match your project:
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "uvx", "args": ["unity-api-mcp"], "env": { "UNITY_VERSION": "6000.3" } } } }
Valid values: a Unity 6 stream like "6000.3", or "6", "2023", "2022".
On first run the server downloads the correct database (~20-30 MB) to ~/.unity-api-mcp/.
| Priority | Source | Example |
|---|---|---|
| 1 | UNITY_VERSION env var | "2022", "6", "6000.3", or "6000.3.8f1" |
| 2 | UNITY_PROJECT_PATH | Reads ProjectSettings/ProjectVersion.txt, maps 2022.3.62f1 to "2022", 6000.3.8f1 to "6000.3" |
| 3 | Default | "6" |
6000.0, 6000.3, 6000.5, …) get their own per-stream database, falling back to the generic 6 database when a stream database isn't published. Cached databases are freshness-checked against the release on startup, so weekly rebuilds reach existing installs automatically.Each version has its own database with the correct signatures, deprecation warnings, and member lists for that release.
| Tool | Purpose | Example |
|---|---|---|
search_unity_api | Find APIs by keyword | "Tilemap SetTile", "async load scene" |
get_method_signature | Exact signatures with all overloads | UnityEngine.Physics.Raycast |
get_namespace | Resolve using directives | "SceneManager" -> using UnityEngine.SceneManagement; |
get_class_reference | Full class reference card | "InputAction" -> all methods/fields/properties |
get_deprecation_warnings | Check if an API is obsolete | "WWW" -> Use UnityWebRequest instead |
All UnityEngine and UnityEditor modules, plus packages parsed from C# source: Input System, Addressables, uGUI (incl. TextMeshPro on Unity 6), AI Navigation, and Netcode. ~42,500 records per Unity 6 database, ~500 deprecation warnings each.
Full version list: db-v1 release page. CI regenerates that table on every build. New Unity patches are detected and built automatically every Monday.
Does not cover third-party assets (DOTween, VContainer, Newtonsoft.Json). For those, rely on project source.
Measured, not promised: 25 research questions across 3 testbeds, answered by 3 agent configs, every answer judged against ground truth verified in the source beforehand. The full harness lives in docs/benchmark/ and re-runs with one command.
| Config | Correct | Partial | Wrong | Hallucinated APIs |
|---|---|---|---|---|
| MCP + targeted Read | 24/25 | 1 | 0 | 0 |
| Skilled (Grep+Read) | 20/25 | 3 | 2 | 1 |
| Naive (full Reads) | 19/25 | 3 | 3 | 1 |
The one reproduced hallucination is instructive. Asked to list the overloads of SceneManager.LoadSceneAsync, both non-MCP agents invented single-parameter LoadSceneAsync(string) and LoadSceneAsync(int) overloads that do not exist. Code written against them does not compile. The MCP agent returned the exact four real overloads.
Why correctness and not token savings? Agentic tools are good at code search now. Claude Code has shipped a Grep tool from the start, and current models search first and then read a narrow line range, so raw token use was comparable across all configs in our runs. But exact overloads, namespaces, and deprecations are not in your project files at all. An agent without MCP can only infer them from usage examples, and when it infers wrong you pay with a broken build.
Methodology
python docs/benchmark/run.py --project (results from July 2026; agent behavior moves, so re-run before quoting)Add this to your project's CLAUDE.md (or equivalent instructions file). This step is important. Without it, the AI has the tools but won't know when to reach for them.
## Unity API Lookup (unity-api MCP)
Use the unity-api MCP tools to verify Unity API usage instead of guessing. Do not hallucinate signatures.
| When | Tool | Example |
|---|---|---|
| Unsure about a method's parameters or return type | get_method_signature | get_method_signature("UnityEngine.Tilemaps.Tilemap.SetTile") |
Need the using directive for a type | get_namespace | get_namespace("SceneManager") |
| Want to see all members on a class | get_class_reference | get_class_reference("InputAction") |
| Searching for an API by keyword | search_unity_api | search_unity_api("async load scene") |
| Checking if an API is deprecated | get_deprecation_warnings | get_deprecation_warnings("FindObjectOfType") |
Rules:
get_method_signatureusing directive, verify with get_namespace if unsure
Auto-detect version from project path
Instead of setting UNITY_VERSION, you can point to your Unity project. The server reads ProjectSettings/ProjectVersion.txt automatically:
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "uvx", "args": ["unity-api-mcp"], "env": { "UNITY_PROJECT_PATH": "/path/to/your/unity-project" } } } }
Alternative installation methods
Using pip install:
pip install unity-api-mcp
{
"mcpServers": { "unity-api": { "command": "unity-api-mcp", "args": [], "env": { "UNITY_VERSION": "6000.3" } } } }
Environment variables
| Variable | Purpose | Example |
|---|---|---|
UNITY_VERSION | Unity version to serve | 6000.3, 6000.3.8f1, 6, 2023, 2022 |
UNITY_PROJECT_PATH | Auto-detect version from project | F:/Unity Projects/my-project |
UNITY_INSTALL_PATH | Override Unity install path (for ingest only) | D:/Unity/6000.3.8f1 |
Building databases locally
If you want to build a database from your own Unity installation instead of downloading:
# Install with ingest dependencies
pip install unity-api-mcp[ingest]
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 6000.3 --unity-install "D:/Unity/6000.3.8f1" --project "F:/Unity Projects/MyProject"
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 6000.3 --unity-install "/Applications/Unity/Hub/Editor/6000.3.20f1" --project "/path/to/UnityProject"
python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 2022 --unity-install "D:/Unity/2022.3.62f1"
Databases are written to ~/.unity-api-mcp/unity_docs_{version}.db by default.
AI-Assisted Setup
If an AI agent is setting this up for you:
Add
unity-api-mcpto my MCP config usinguvxwithUNITY_VERSIONset to match my project, append the CLAUDE.md snippet from the README, and verify withget_namespace("SceneManager").
Project structure
unity-api-mcp/
├── src/unity_api_mcp/ │ ├── server.py # MCP server (5 tools) │ ├── db.py # SQLite + FTS5 database layer │ ├── version.py # Version detection + DB download │ ├── xml_parser.py # Parse Unity XML IntelliSense files │ ├── cs_doc_parser.py # Parse C# doc comments from package source │ ├── unity_paths.py # Locate Unity install + package dirs │ └── ingest.py # CLI ingestion pipeline └── pyproject.toml
Databases are stored in ~/.unity-api-mcp/ (downloaded on first run).
| Problem | Fix |
|---|---|
| "Could not download Unity X database" | Check internet connection. Or build locally: python -m unity_api_mcp.ingest --unity-version 2022 |
| Wrong API version being served | Set UNITY_VERSION explicitly. Check stderr: unity-api-mcp: serving Unity API docs |
| Server won't start | Check python --version (needs 3.10+). Check path: which unity-api-mcp or where unity-api-mcp |
ModuleNotFoundError: No module named 'mcp.server.fastmcp' | Version 2.1.0 or older installed mcp 2.x. Restart your MCP client, or run uvx unity-api-mcp@latest. With pip, run pip install -U unity-api-mcp. |
| Third-party packages return no results | DOTween, VContainer, Newtonsoft.Json are not indexed (third-party, not Unity packages) |
[unreal-api-mcp](https://github.com/Codeturion/unreal-api-mcp): same concept for Unreal Engine (C++), with weekly auto-built databases per UE version.
Need a custom MCP server for your engine or framework? I build MCP tools that cut token waste and prevent hallucinations for AI-assisted game development. If you want something similar for your team's stack, reach out.
fua
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo