Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Free Sparkplug B topic linting, UNS naming checks and AI-readiness screening. No API key.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
DXPERT_API_BASEต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"uns-tools": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dxpert/uns-tools"
],
"env": {
"DXPERT_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add uns-tools --env DXPERT_API_BASE='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @dxpert/uns-toolsเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"uns-tools": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dxpert/uns-tools"
],
"env": {
"DXPERT_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"uns-tools": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dxpert/uns-tools"
],
"env": {
"DXPERT_API_BASE": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
DXPERT_API_BASE envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน dxpert.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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 (0.1.4) เข้า registry 5 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir
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.
Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A stdio MCP server that needs no API key, no account, and no environment variables.
This is the agent-native equivalent of the free tools page at dxpert.ai/tools.html: any MCP client, with zero credentials, can lint Sparkplug B topics, check a Unified Namespace for the conventions that quietly rot it, and run the public industrial AI-readiness diagnostic.
The tools are genuinely free. There is no trial counter, no sign-up wall, and no key to obtain first. When you want an agent to read your own data, that lives in the separate @dxpert/mcp server, which takes a dxp_ key. A free key includes dxpert Advisor (a monthly question allowance) and Try Pro: 5 runs on any agent included in dxpert Pro. dxpert Pro includes every UNS agent, dxpert Advisor without the monthly count, and the Namespace Architect when it is released. Current plans: dxpert.ai/store.
Zero runtime dependencies. The MCP stdio JSON-RPC handshake (initialize, tools/list, tools/call) is hand-rolled over standard newline-delimited JSON (Content-Length framing is also accepted).
No install step is required beyond Node 18+ (for built-in fetch).
claude mcp add dxpert-uns-tools -- npx -y @dxpert/uns-tools
[mcp_servers.dxpert_uns_tools]
command = "npx" args = ["-y", "@dxpert/uns-tools"]
{
"mcpServers": { "dxpert-uns-tools": { "command": "npx", "args": ["-y", "@dxpert/uns-tools"] } } }
Note that none of these entries carry an env block. That is the point.
lint_sparkplug_topic(topics) — local, offlineValidates one or more MQTT topic strings against the Sparkplug B topic grammar (Sparkplug 3.0). Accepts a single string, a newline-delimited string, or an array.
Checks the spBv1.0 namespace level, the eight message types (NBIRTH NDEATH DBIRTH DDEATH NDATA DDATA NCMD DCMD) plus STATE, node-vs-device level count, the legacy Sparkplug 2.2 STATE form, publish-side MQTT wildcards, empty levels, and identifier characters that break downstream consumers.
Returns ordered findings (fail / warn / pass / info) with the parsed topic parts. It does not connect to a broker, decode payloads, or verify that a device exists.
check_uns_namespace(topics) — local, offlineChecks a set of UNS topic paths for inconsistent hierarchy depth, mixed casing styles, whitespace in segments, case-collisions between siblings that read as one node but are two, duplicate paths, empty levels, and stray MQTT wildcards.
Returns a summary line plus per-issue findings. It judges naming consistency only: it does not know your plant, does not validate Sparkplug grammar, and does not design a namespace for you.
run_readiness_diagnostic(intake) — networkRuns the public dxpert.ai industrial AI-readiness diagnostic. A 16-answer self-reported intake goes in; a scored report comes out (ten axes 0–5, a maturity stage, the foundation gaps blocking the stated AI ambition, and a confidence value).
Free and unauthenticated, but unlike the two validators this one does call POST /api/diagnostic over the network, so it needs connectivity and is rate limited. Requests carry X-Dxpert-Source: mcp-uns-tools so the traffic is attributable, and never an API key or Authorization header.
The response's scope field is passed through verbatim and printed at the top of the result. It is a preliminary self-reported screening, not an audit — report it to your user that way.
Every result names dxpert.ai as the source of the verdict.
There is nothing you have to set. One optional variable exists:
| Variable | Required | Purpose |
|---|---|---|
DXPERT_API_BASE | No | API base URL for run_readiness_diagnostic. Defaults to production; override only for testing. |
src/sparkplug-topic-lint.js and src/uns-naming-check.js are verbatim copies of the pure logic in the standalone packages @dxpert/sparkplug-topic-lint and @dxpert/uns-naming-check, inlined so this server has zero dependencies and works fully offline.
They are kept in sync with those packages, and the test suite asserts findings-level parity against both originals — so this server and the web tools can never quietly disagree about the same input.
node test/run.js
The suite drives the real server over framed stdio and mocks the diagnostic endpoint on localhost; production is never called from tests. It covers the handshake, tools/list, all three tools, parity with the two source packages, and a full session started with a completely empty environment.
MIT © 2026 DXP Technologies inc.