Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Shared versioned state for multi-agent AI workflows
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": {
"agenthold": {
"command": "uvx",
"args": [
"agenthold",
"--tools",
"standard",
"--db",
"./agenthold.db",
"--transport",
"stdio",
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
"8417"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agenthold -- uvx agenthold --tools standard --db ./agenthold.db --transport stdio --host 127.0.0.1 --port 8417วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agenthold": {
"command": "uvx",
"args": [
"agenthold",
"--tools",
"standard",
"--db",
"./agenthold.db",
"--transport",
"stdio",
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
"8417"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agenthold": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agenthold",
"--tools",
"standard",
"--db",
"./agenthold.db",
"--transport",
"stdio",
"--host",
"127.0.0.1",
"--port",
"8417"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub edobusy 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 (0.10.0) 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, AvaHR
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 hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Stop your AI agents from silently overwriting each other.
When two agents update the same value, the second write quietly destroys the first. No error, no exception, just wrong data and a system that keeps running. agenthold is an MCP server that gives agents shared, versioned state with conflict detection built in. Think of it as git for your agents' working memory.
When two agents update the same value at the same time, the second write silently overwrites the first. No exception is raised. The value is wrong. The system keeps running.
Two agents read a $10,000 budget and allocate from it independently. Total committed: $15,000. The budget object never complains. This is a read-modify-write conflict: each agent's write assumes nothing changed since its read.
agenthold solves this with optimistic concurrency control (OCC), the same mechanism Postgres uses in UPDATE ... WHERE version = N and DynamoDB uses in conditional writes.
Every value stored in agenthold has a version number. When an agent writes, it passes the version it read. If the stored version has changed since the read, the write is rejected with a ConflictError that includes the current value. The agent re-reads, recalculates, and retries.
The losing agent detects the conflict, re-reads the real remaining budget ($2,000), and adjusts its allocation. The total committed is always exactly $10,000. Every write is tracked.
OCC is the right fit for agent workflows because:
agenthold connects via MCP (Model Context Protocol), the open standard for tool integration. Any framework that speaks MCP can use agenthold with zero glue code.
| Framework | How to connect |
|---|---|
| Claude Desktop / Claude Code | Built-in: add to mcpServers config |
| Cursor / Continue / Windsurf | Built-in: add to MCP config |
| LangChain / LangGraph | langchain-mcp-adapters |
| CrewAI | Native mcps field on Agent |
| OpenAI Agents SDK | Built-in mcp_servers param |
| Google ADK | Built-in MCP Toolbox |
| AutoGen | autogen_ext.tools.mcp |
| PydanticAI | Native MCP integration |
agenthold is not a framework. It is shared infrastructure that sits underneath your orchestration layer, the same way a database sits underneath your application. Your agents keep their existing tools and logic; agenthold adds the coordination primitive they are missing.
Not using MCP yet? agenthold also works as a Python library you can call directly from any framework. Import
StateStore, call.get()and.set()with version checks, and you have conflict-safe shared state.
graph LR
A1["Agent 1 LangChain, CrewAI, etc."] -->|MCP| S["agenthold MCP Server"] A2["Agent 2 Claude, OpenAI, etc."] -->|MCP| S A3["Agent 3 AutoGen, ADK, etc."] -->|MCP| S S --> DB[("SQLite WAL mode")] DB -->|version 3| S S -->|"conflict! retry"| A2
Every write carries a version number. If the stored version has changed since an agent's read, the write is rejected and the agent retries with current data. This is the same mechanism used by Postgres conditional updates and DynamoDB conditional writes.
pip install agenthold
uv pip install agenthold
{
"mcpServers": { "agenthold": { "command": "agenthold", "args": ["--db", "/path/to/state.db"] } } }
Agents automatically coordinate. No CLAUDE.md, no system prompt changes, no namespace design.
When an agent connects, it sees five self-documenting tools: agenthold_register, agenthold_claim, agenthold_release, agenthold_status, and agenthold_wait. The tool descriptions tell the agent when and how to use each one. Server instructions reinforce the protocol when the MCP client includes them.
agenthold identifies resources by canonical URIs. Tools accept either form:
"src/main.py") — resolves against the workspace named default, or the only configured workspace if exactly one exists."file:// / " for files, "custom:// " for opaque resources.Equivalent inputs (./src/main.py, src\main.py, src//main.py, an absolute path inside the workspace) all canonicalize to the same internal URI, so two agents using different shorthands never fragment the keyspace. Path traversal (..) and dot segments (.) are rejected at the boundary.
On case-insensitive filesystems (Windows and macOS by default), file resources are matched case-insensitively, so src/Main.py and src/main.py resolve to the same resource — two agents can't both claim the same physical file. This follows the running platform; custom:// names are always case-sensitive.
Configure workspaces with --workspace name=path (repeatable). With no flag, agenthold creates a single default workspace at the current working directory. Multi-workspace setups let one agenthold process coordinate across separate codebases.
agenthold exposes five coordination tools by default.
agenthold_registerRegister yourself and receive a unique agent ID. Must be called once before using agenthold_claim or agenthold_release.
{ "name": "editor-agent", "model": "claude-sonnet-4-6" }
{
"status": "registered", "agent_id": "agent-a1b2c3d4", "name": "editor-agent", "registered_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00" }
agenthold_claimClaim exclusive access to a resource before modifying it. Requires a registered agent_id.
{ "resource": "intro.md", "agent_id": "agent-a1b2c3d4" }
Claimed (you hold exclusive access):
{ "status": "claimed", "resource": "file://default/intro.md", "version": 1 }
If the resource has a non-trivial prior history (deleted, moved, abandoned, or expired), the response also carries previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, and a hint describing what the previous holder did. For previous_outcome: "moved", moved_to is the new resource URI.
Busy (another agent is working on this resource):
{
"status": "busy", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "agent-e5f6g7h8", "claimed_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00", "hint": "Another agent holds this resource. Work on a different resource, or call agenthold_wait to be notified when it becomes available." }
Already claimed (you already hold this claim, idempotent):
{ "status": "already_claimed", "resource": "file://default/intro.md", "version": 1 }
agenthold_releaseRelease your claim with an explicit outcome describing what you did. The outcome is preserved in the free-state record and shown to the next claimant so they don't act on stale assumptions. Requires a registered agent_id.
{
"resource": "intro.md", "agent_id": "agent-a1b2c3d4", "outcome": "modified" }
{ "status": "released", "resource": "file://default/intro.md", "version": 2, "outcome": "modified" }
Outcomes: released (default — no lifecycle claim), modified (changed in place), created (didn't exist before), deleted (no longer exists at this resource), moved (relocated — also pass moved_to with the new resource).
For renames (mv old new): claim BOTH paths, do the rename on disk, then release the source with outcome: "moved", moved_to: "new" and the destination with outcome: "created".
agenthold_statusCheck whether a resource is available or currently claimed. Does not require registration.
{ "resource": "intro.md" }
Available:
{ "status": "available", "resource": "file://default/intro.md" }
If a previous holder declared a non-trivial outcome (deleted, moved, abandoned, expired), the response also includes previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, and a hint. For moved, moved_to is the new resource URI.
Claimed:
{
"status": "claimed", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "agent-e5f6g7h8", "agent_name": "editor-agent", "agent_model": "claude-sonnet-4-6", "claimed_at": "2026-03-18T10:00:00+00:00", "version": 3 }
agenthold_waitWait for a claimed resource to become available. Blocks the agent turn until the holder releases, or the timeout expires.
{ "resource": "intro.md", "timeout_seconds": 30 }
Available (resource was released):
{ "status": "available", "resource": "file://default/intro.md", "elapsed_seconds": 2.4 }
When the wait fires on a release with a non-trivial outcome, the response also carries previous_outcome, previous_holder, previous_outcome_at, optional moved_to, and a hint. An agent that was waiting to edit a moved or deleted resource learns *why* the path became available.
Timeout:
{
"status": "timeout", "resource": "file://default/intro.md", "held_by": "writer-2", "elapsed_seconds": 30.2, "hint": "The resource was not released within the timeout. Try working on a different resource, or call agenthold_wait again with a longer timeout." }
For custom coordination protocols, agenthold exposes eight low-level primitives via --tools advanced:
agenthold_get · agenthold_set · agenthold_list · agenthold_history · agenthold_delete · agenthold_watch · agenthold_clear_namespace · agenthold_export
These give agents direct read/write/watch access to the versioned state store with full OCC conflict detection. No server instructions are sent in this mode.
[See the full advanced tools reference →](docs/advanced-tools.md)
The read-modify-write pattern with expected_version is the core of agenthold. Here is the canonical retry loop:
from agenthold.store import StateStore
from agenthold.exceptions import ConflictError
store = StateStore("./state.db")
record = store.get("campaign", "budget") # read once before doing work do_expensive_work() # LLM call,
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo