Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Author verifiable eval records through a draft→review→revise→submit loop with enforced graders.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
EVALS_DATA_DIR, EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION, EVALS_DEFAULT_LICENSE, EVALS_CAPTURE_DIR, MCP_LOG_LEVELต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"evals": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add evals --env EVALS_DATA_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_DEFAULT_LICENSE='ใส่ค่าของคุณ' --env EVALS_CAPTURE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @cyanheads/evals-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"evals": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"evals": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@cyanheads/evals-mcp-server"
],
"env": {
"EVALS_DATA_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_DEFAULT_LICENSE": "ใส่ค่าของคุณ",
"EVALS_CAPTURE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
EVALS_DATA_DIR envEVALS_REQUIRE_CONFIRMATION envEVALS_DEFAULT_LICENSE envEVALS_CAPTURE_DIR envMCP_LOG_LEVEL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub cyanheads 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 (0.1.6) เข้า registry 25 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod
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.
Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
@cyanheads/evals-mcp-server Author verifiable eval records through a draft → review → revise → submit loop with server-enforced graders; compile to JSONL/CSV/Inspect/lm-eval via MCP. STDIO or Streamable HTTP. 9 Tools • 1 Resource
Build verifiable eval records with server-enforced graders. Draft a record with its own executable grader, revise it field by field, and submit through a gate that requires the gold answer to pass, a negative case to fail, and an independent check to agree. Export to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness.
| Tool | Description |
|---|---|
evals_describe_schema | Return the required and optional fields plus grader options for a task type. Call before drafting. |
evals_create_draft | Create a draft eval record carrying its own grader; returns the parsed record, a review protocol, and a verification subagent prompt. |
evals_get_record | Read a draft or submitted record by id; the id is stable across submit. |
evals_revise_draft | Apply a surgical set / append / unset patch to a draft by dotted path; re-runs the self-consistency check. |
evals_discard_draft | Delete a draft record by id. Draft-only. |
evals_run_check | Run a grader spec against candidate answers and get PASS/REJECT per candidate, decoupled from any saved record. |
evals_submit_draft | Finalize a draft through the committability gate, then freeze it. |
evals_list_records | Browse and filter records by status, domain, task type, or tag. Returns a compact summary per record. |
evals_export_records | Compile submitted records to JSONL, CSV, Inspect AI, or lm-evaluation-harness and write the artifact under exports/. |
| Resource | Description |
|---|---|
eval://record/{id} | A single draft or submitted record by id — the same payload evals_get_record returns, for resource-capable clients. |
All record data is also reachable through the tool surface — evals_get_record for a single record, evals_list_records to browse. The resource is a convenience mirror for clients that support resources, not the access path.
evals_describe_schema tooltask_type: numeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, or free_response.mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.evals_create_draft toolverification and captures (EvalsIDs); mcq requires choices, and free_response requires llm_rubric.draft once its grader runs, and returns the normalized record, a review protocol, a verification-subagent prompt, and what submit still needs. A draft whose gold fails its grader is still saved.grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.evals_get_record toolid, which stays stable across submit.not_found points to evals_list_records.evals_revise_draft toolset, append, and unset by dotted path to a draft; task_type and server-owned fields cannot be changed, and arrays are replaced whole or appended, not edited by index.changed entries (op, path, before, after). An unknown path rejects the whole patch.not_found, record_frozen for a submitted id, invalid_patch_path, grader_unexecutable, task_type_constraint, mcq_choice_mismatch.evals_discard_draft tooldraft_id and returns discarded: true.record_frozen; a missing or already discarded id reports not_found.evals_run_check toolcandidates without a saved record; supply gold for exact_match, while target-embedding kinds such as numeric and mcq ignore it.detail, and the resolved reference per candidate. llm_rubric can't be run here.units is documentation only.grader_unexecutable, mcq_choice_mismatch.evals_submit_draft tooldraft_id: gold must PASS, ≥1 negative must be REJECTED, and decorrelated verification must agree. Also checks captures against EVALS_CAPTURE_DIR, rejects duplicate content_hash, and can ask for confirmation via confirm or EVALS_REQUIRE_CONFIRMATION.submitted_at and checksum and returns status: submitted; a refusal leaves the draft intact. free_response records rely on verification alone and carry server_verified: false.not_found, record_frozen, verification_incomplete, grader_failed_on_gold, verification_disagrees_with_gold, missing_negative_case, negative_case_passed, duplicate, decorrelation_violation, capture_unresolved, submit_declined.evals_list_records toolstatus (draft/submitted), domain, task_type, or tag; limit is a positive integer and defaults to 50.shown, cap, totalCount, and truncated.evals_export_records toolsubmitted records, optionally filtered by domain, task_type, or tag, as jsonl (lossless), csv (lossy summary), inspect (Inspect AI), or lm-eval (lm-evaluation-harness).exports/ and returns the path, record count, byte size, and preview.eval://record/{id} resourceid from evals_list_records or a draft/submit response.evals_get_record payload as application/json, or not_found when no record matches.Built on @cyanheads/mcp-ts-core: stdio and Streamable HTTP transports, pluggable auth (none / jwt / oauth), swappable storage (in-memory, filesystem, Supabase, Cloudflare KV/R2/D1), structured logging with optional OpenTelemetry tracing.
Eval authoring:
draft → review → surgical-revise → submit loop, with the server both storing records and running each record's own grader to reject what doesn't hold upnumeric, exact_answer, set_answer, mcq, regex_answer, json_answer, free_responsenumeric via math.js, exact_match, set_match, regex, mcq, json_match) run server-side, while llm_rubric relies on recorded independent verificationEVALS_DATA_DIR, with drafts, submitted records, and exports kept separateAgent-friendly output:
evals_create_draft and evals_revise_draft return the parsed record, a per-field review protocol, and a ready-to-paste verification-subagent promptevals_list_records reports shown / cap / total count when the limit is hitreason plus a recovery hintAdd the following to your MCP client configuration file. Set EVALS_DATA_DIR to a writable folder — the server manages drafts/, submitted/, and exports/ under it.
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "bunx", "args": ["@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }
Or with npx (no Bun required):
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@cyanheads/evals-mcp-server@latest"], "env": { "MCP_TRANSPORT_TYPE": "stdio", "MCP_LOG_LEVEL": "info", "EVALS_DATA_DIR": "/absolute/path/to/evals-data" } } } }
Or with Docker:
{
"mcpServers": { "evals-mcp-server": { "type": "stdio", "command": "docker", "args": [ "run", "-i", "--rm", "-e", "MCP_TRANSPORT_TYPE=stdio", "-v", "evals-data:/usr/src/app/evals-data", "ghcr.io/cyanheads/evals-mcp-server:latest" ] } } }
For Streamable HTTP, set the transport and start the server:
MCP_TRANSPORT_TYPE=http MCP_HTTP_PORT=3010 EVALS_DATA_DIR=./evals-data bun run start:http
EVALS_DATA_DIR. No external API key is required.git clone https://github.com/cyanheads/evals-mcp-server.git
cd evals-mcp-server
bun install
cp .env.example .env
All server configuration is validated at startup via Zod schemas in src/config/server-config.ts.
| Variable | Description | Default |
|---|
| EVALS_DATA_DIR | Root folder for record JSON; the store manages drafts/, submitted/, and exports/ under
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo