Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Content-addressed contracts and a verification cache that cut agent context by skipping proven code.
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": {
"heddle": {
"command": "uvx",
"args": [
"heddle-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add heddle -- uvx heddle-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"heddle": {
"command": "uvx",
"args": [
"heddle-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"heddle": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"heddle-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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub davet47 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 (0.3.3) 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, SSTracker free youth training
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.
Free youth sports drills, practice plans and age-group answers for parents and coaches.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Hashloom treats software units as content-addressed contracts rather than files. An MCP server that makes agent regeneration loops cheap.
Because contracts are content-addressed and dependency-aware, agents reuse verification, compute blast radius precisely, and regenerate code from a few hundred tokens of context instead of re-reading whole files. Build systems ask which files changed. Hashloom asks which software obligations changed.
The name is a coinage that says exactly what it is: a loom keyed by hashes. On a loom, the warp threads are the fixed, durable strands, and the shuttle weaves disposable weft through them. Contracts are warp. Code is weft. (Until 0.3.3 this project shipped as heddle-mcp; the engine is unchanged.)
Agents repeatedly pay to rediscover software structure. Spec-driven development tools made specs the durable artifact and code regenerable, but they run on plain files, so every regeneration loop re-derives what the project already knows:
Hashloom treats each software unit as a content-addressed contract with explicit dependencies, not a file. A contract is a small YAML spec (signature, invariants, examples, dependency names); the implementation behind it is regenerable weft. Because every contract is hashed and its dependencies are named, the structure an agent keeps re-deriving from files becomes something hashloom computes once and serves.
The model buys three things, all mechanical:
Same three regeneration tasks on a 20-contract sample project, once with raw file reads, once through hashloom (tiktoken cl100k, reproduce with uv run python bench/benchmark.py):
| task | raw files | hashloom | reduction |
|---|---|---|---|
| revenue_by_region | 1,925 | 369 | 5.2x |
| top_customers | 2,137 | 337 | 6.3x |
| revenue_by_category | 1,942 | 396 | 4.9x |
| total | 6,004 | 1,102 | 5.4x |
Raw mode counts what a file-based agent reads per task: the unit's spec file, every transitive dep's spec file, every source module in the dep closure, the unit's test file, and the output of running the suite. It is deliberately generous to the baseline: it assumes the agent already knows the exact dependency closure, which is precisely the thing hashloom computes for you.
The same methodology sweeps *every* unit of all five example projects — Python, Go, TypeScript, Java, and C# — via bench/sweep.py, and works on any hashloom project including yours. Full sweeps average lower than the gate (they count the leaf types that barely benefit); the ratio tracks dependency depth, so deeper projects score higher. All the numbers, their distributions, and the honest caveats live in docs/benchmarks.md.
pip install hashloom
cd your-project hashloom init # creates .hashloom/ and contracts/ hashloom index # builds the store from contracts/
Point Claude Code at it:
claude mcp add hashloom -- hashloom serve
(Stdio transport; the server resolves the project by walking up from its working directory to the nearest .hashloom/.)
New to the workflow? docs/getting-started.md walks through building a package contract-first with an agent — the working rules to give it, the review loop, and the verify gate.
One YAML file per unit in contracts/. Minimal, hand-writable, hashable:
name: revenue_by_region
signature: "(sales: list[Sale]) -> dict[Region, float]" deps: [Sale, Region] # other contract names invariants:
examples:
tests: [tests/test_revenue.py::test_revenue_by_region] # pytest node IDs impl: src/revenue.py::revenue_by_region # current woven weft status: inferred # reverse-engineered, not yet human-reviewed; omit once confirmed
Subdirectories are namespaces: contracts/billing/invoice.yaml is the contract billing/invoice, so the same short name can live in different folders. A contract's name must match its path under contracts/.
A contract belongs on a stable seam: an interface other units depend on and that you expect to outlive its current implementation. The implementation behind it is disposable weft, regenerated freely. Dropping a contract where it does not earn that place is correct use, not a failure. The failure mode is the opposite, over-pinning interiors you would happily rewrite, which turns the durable layer into busywork.
Contracts are reviewed artifacts. Authoring one is cheap and getting cheaper, so the real cost is reviewing it, not writing it. A wrong contract is worse than no contract, because the durable artifact now lies: agents will regenerate code to satisfy a spec that is itself incorrect. Review a contract the way you review an interface, not the way you skim generated code.
A contract an agent reverse-engineers from existing code can declare that it hasn't earned that review yet: status: inferred. Tools then flag — by default, never refuse — any blast-radius or verification answer that rests on it (inferred: true on dependents, an inferred list on verify results, a review queue in status). Teams that want unvetted contracts to hard-fail can opt in to strict provenance mode (.hashloom/config.json → {"strict_provenance": true}): verify then refuses such units with a structured inferred_contract error — no tests run, no verdict cached — until they're reviewed; reads and writes stay advisory so drafts can still land and be inspected. Absent means confirmed, and confirming an inferred contract after review is free: status is provenance, not meaning, so the flip invalidates nothing (under strict mode, a pre-existing green simply revives on confirm).
impl, tests, invariants, and status are excluded, so relocating files never invalidates, rewording an invariant is free, and confirming an inferred contract never invalidates anything. Invariants are documentation, not a machine obligation; the real check is the tests, whose source is in the verification key.(contract hash, impl hash, test-source hash, toolchain identity, transitive dep contract hashes). Hashloom caches verification results, keyed so that a change to any contract in the closure, to the implementation, to a test's own source, or to the toolchain identity forces a re-run. The identity is the toolchain version (python 3.11.7, go 1.21.5, node ts , java 21.0.3, dotnet 9.0.303) plus, when the project commits a dependency source at its root (uv.lock, go.sum, package-lock.json, pom.xml, ...), a deps = digest of it — so a green from an environment with a different declared dependency set is never trusted, and a 3.11 pass is never served to 3.13. The grain is the *committed declared* set (never OS/arch — CI greens still serve every platform); a venv that disagrees with its own lockfile is outside the key, which is one of the things shared-cache revocation exists for. Failures are never served from cache. For Python, the test-source hash covers each test's *fixture closure* too — the fixtures it requests (arguments, usefixtures, literal getfixturevalue), autouse fixtures in scope, and fixtures of fixtures, statically resolved through the test's module and conftest chain (nearest wins) — so editing only a conftest fixture busts exactly the tests that lean on it; fixture use the static walk cannot resolve degrades to hashing the whole chain, over-busting rather than under-busting. Two caveats. A cached pass assumes deterministic tests, so a green result that depended on wall-clock time, network, or randomness can outlive the condition that made it pass. And plain helper functions a test imports and calls (and non-Python test helpers) are still outside the hash — only the fixture graph is covered (see ISSUES.md).| tool | does |
|---|---|
get_contract | the ~300-token context packet: contract + hash + one-line dep signatures + caller list |
put_contract | validate, write contracts/ .yaml, return new hash, a semantic diff of what changed, and every invalidated dependent |
get_dependents | blast-radius query, direct or transitive, names + hashes; inferred (unreviewed) contracts flagged |
verify | per-unit cached-pass / pass / fail plus a top-level ok gate bit; radius=true widens each name to its full blast radius; runs tests only on cache misses; failures come back as a ≤40-token assertion summary, never a traceback; inferred contracts in the closure flagged (refused under strict provenance mode) |
status | dirty contracts, stale verifications, cache hit-rate, resolved verify interpreter, cumulative token counters |
Every tool returns structured errors — {"error": {"code": "unknown_dep", "message": "'Regoin' not found — nearest: 'Region'"}} — never a stack trace.
verify runs your tests with the project's own python, resolved in order: hashloom serve --python PATH → .hashloom/config.json ({"python": "..."}) → an auto-detected /.venv → the interpreter running hashloom. So a globally-installed hashloom can verify a project against its own virtualenv without being installed into it; hashloom status shows which interpreter it resolved.
.hashloom/config.json also takes verify_timeout (seconds per pytest run, default 300) for suites that need longer than the default, pycache_trust (default true); set pycache_trust: false — or pass --no-pycache-trust — to clear the project's __pycache__ before each verify run, so a stale .pyc can never shadow the current source, and strict_provenance (default false) to make verify refuse units whose closure contains inferred contracts.
The impl's file extension picks the language adapter — each
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo