Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local, payload-free AI cost visibility for agents. Query spend by model, route, or tagged work.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
INFERRAIL_RECEIPTS_PATHต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"inferrail": {
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add inferrail --env INFERRAIL_RECEIPTS_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx inferrail mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"inferrail": {
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"inferrail": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"inferrail",
"mcp"
],
"env": {
"INFERRAIL_RECEIPTS_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
INFERRAIL_RECEIPTS_PATH envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub domondi1 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 (0.4.18) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation
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.
Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Inferrail
Spending limits, receipts and paid execution for AI agents.
Give each AI job a dollar budget that's enforced before the provider is called, and a cost receipt that never stores what the model said.
Quickstart · For agents · How it works · Docs · tryinferrail.com
A real run of the gateway and dashboard with a local stand-in model: one job with a $0.04 limit, four calls answered, two refused with HTTP 402 before reaching the model. How it was recorded
Developer preview: interfaces may change before 1.0.
| Capability | What it does | Where | Status |
|---|---|---|---|
| Gateway | OpenAI- and Anthropic-compatible proxy you run yourself. A dollar budget per job, shared by parallel calls; a call that would exceed it gets HTTP 402 before the provider. | pip install inferrail | Available |
| Cost receipts | One record per call: tokens, price, cost, status, your tags. Never prompts or responses. Totals by job, customer or any tag. | local SQLite or JSONL | Available |
| MCP server | Read-only get_spend and get_health tools over your local receipts. | inferrail mcp | Preview |
| Inferrail Hosted | The same per-run budgets run for you, shared across agents and machines. 250 runs a month free, then USDC credits over x402. Bring your own provider key. | hosted guide | Preview |
| Web Read | One public web page as clean markdown with a receipt, paid per call by the agent over x402 or MPP. | below | Preview |
| Agent purchases under a job budget | One budget covering model calls and x402 purchases; a purchase that doesn't fit is refused before it's signed. Local proof, no mainnet. | example | Experimental |
Also experimental: AP invoice-exception recovery, a hosted trial gateway, and Work Economics / Economic Authority (example; Base Sepolia testnet only).
Requires Python 3.11+.
Try it offline. No API key, no network calls, no provider charges:
pip install inferrail
inferrail demo inferrail report --by customer --receipts ./inferrail-demo-receipts.jsonl
The demo sends scripted requests through the real engine to a fake provider with made-up prices labelled DEMO, and prints what they cost by customer.
Give one run a budget, inside your Python app. No config file, no second process:
import inferrail
from openai import OpenAI
base_url = inferrail.start() # the gateway, on a background thread in this process client = OpenAI(base_url=base_url, api_key="unused") # your key stays in OPENAI_API_KEY client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", # any model your account can use; inferrail models lists priced ones max_tokens=200, messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this contract."}], extra_headers={ "X-Inferrail-Attribute-Work-Id": "contract-review-42", # the run "X-Inferrail-Budget-Usd": "0.50", # its dollar ceiling }, )
Every call with the same work id shares that budget, including parallel calls; one that would push the run past it gets HTTP 402 before it reaches OpenAI. inferrail work contract-review-42 shows what the run cost.
More: run it as a shared gateway with the local dashboard, framework snippets (LangChain, LangGraph, OpenAI Agents SDK, CrewAI, Haystack, LlamaIndex, Microsoft Agent Framework), and other clients, including the Anthropic SDK.
Start at [tryinferrail.com/llms.txt](https://tryinferrail.com/llms.txt): what's live, with links to each service's guide and the OpenAPI contract.
Web Read sells one public web page as clean markdown, with its word count, a SHA-256 of the content and a receipt. $0.002 per delivered page, paid over x402 (USDC on Base) or MPP (Tempo); no account or API key. The payment is checked first and settled only after the page is delivered, so refusals (robots.txt, non-public addresses, non-text, over 2 MB, target-site errors) are never charged. Retrying the same url and request_id from the same wallet within 10 minutes returns the page already paid for.
curl -i -X POST https://inferrail-cost-gateway.onrender.com/read/v1/page \
-H 'content-type: application/json' -d '{"url": "https://example.com/"}'
Guides: Web Read · Hosted · service source.
MCP. Ask your agent what a job cost, from your local receipts:
claude mcp add inferrail \
-e INFERRAIL_RECEIPTS_PATH=/absolute/path/to/inferrail-receipts.jsonl \ -- uvx --with "mcp>=2.0" inferrail mcp
Two read-only tools, get_spend (known cost and tokens by provider, model, route or any tag such as work_id) and get_health. They don't run inference, write files or pay for anything. Other clients: docs/integrations.md.
The gateway routes each request by model to a configured provider, checks any budget in scope, forwards the call, and writes one receipt per request, including requests a budget refused. A cost is recorded only when the provider reports usage and a price is on file; otherwise it's unknown, never a guessed $0.
| Where | What it sees or keeps |
|---|---|
| Your provider | The full request, exactly as it would without Inferrail, under the provider's own policies. |
| The gateway, in memory | Your provider key (from its own environment) and the prompts and responses it forwards. |
| Receipts, on your disk | Provider, model, token usage, the price used and the cost, status, timing, and the attribution tags you send. |
| Not in receipts | Prompt and response bodies. |
Attribution tags are stored as sent, so keep secrets and message content out of them. inferrail verify-payload-free prints the live receipt schema, and canary tests check that message bodies never reach receipts; neither is a security audit. The optional usage beacon sends nothing unless an endpoint is configured (details). Architecture: docs/ARCHITECTURE.md.
POST /v1/chat/completions (OpenAI-compatible) and POST /v1/messages (Anthropic-compatible), with streaming and tool calls, plus GET /v1/models.Exact contract and non-goals: docs/PRODUCT.md. Running agent jobs that spend real money? Open a production setup request.
Questions and bugs: GitHub issues. Security or privacy vulnerabilities: report privately, as described in SECURITY.md. Contributing: CONTRIBUTING.md (pytest needs no API key or network). License: Apache-2.0.