Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Code generation from JSON recipes, linked type graphs, and API schemas across 11 languages.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
METAENGINE_API_URLต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add metaengine --env METAENGINE_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @metaengine/mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"metaengine": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
METAENGINE_API_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน metaengine.eu 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 (1.5.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush
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.
Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Generate related source files from a type graph, a compact JSON recipe, or an API schema through your MCP client.
MetaEngine combines structured classes, interfaces, enums, collections, and generics with target-language code supplied in customCode. Explicit references connect that code to the same type graph, so the generator can resolve names and imports across the batch. Use it for models, services, adapters, or other structures you describe; the format does not prescribe an application architecture.
Node.js 18 or later is required. Add the server to your MCP client's configuration:
{
"mcpServers": { "metaengine": { "command": "npx", "args": ["-y", "@metaengine/mcp-server@1.5.0"] } } }
For Claude Code:
claude mcp add metaengine -- npx -y @metaengine/mcp-server@1.5.0
The hosted service requires no API key or account. MCP clients include Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, and others with stdio support.
Call generate_from_recipe with these arguments:
{
"recipe": { "recipeVersion": 1, "language": "typescript", "typeScriptOptions": { "relativeImportExtension": "js" }, "classes": [ { "name": "Customer", "id": "customer", "properties": { "id": "string", "name": "string" } }, { "name": "Order", "properties": { "customer": { "ref": "customer" }, "total": "number", "note?": "string" } } ] }, "outputPath": "src/models" }
The local MCP server expands the recipe into the existing generation payload, sends that payload to the MetaEngine API, and writes the returned files. Add named templates and parameter rows when structures repeat. Existing customCode, templateRefs, imports, decorators, inheritance, and generic definitions remain available.
A version-controlled recipe can be invoked with {"recipeFilePath":"specs/models.recipe.json"}. Reading a file avoids resending its contents in the tool call. Files still need to be authored or maintained.
Recipe grammar and examples · Generation guide · Language examples
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_from_recipe | Expand compact JSON fields, named templates, and local JSON input rows into the existing type graph, then generate files. |
generate_code | Generate from the complete native JSON type graph, including arbitrary target-language code with explicit references. |
load_spec_from_file | Read a native generate_code payload from a local JSON file. |
generate_openapi | Generate a typed client from an OpenAPI document supplied inline or by URL. |
generate_graphql | Generate a typed client from GraphQL SDL, with optional named fragments. |
generate_protobuf | Generate a typed client from Protocol Buffers definitions. |
generate_sql | Generate model types from SQL DDL. |
metaengine_initialize | Load generation rules and language notes for the assistant. |
Type and model generation supports TypeScript, Python, Go, C#, Java, Kotlin, Groovy, Scala, Swift, PHP, and Rust. Client generation targets Angular, React, TypeScript Fetch, Go net/http, Java Spring, Python httpx, C# HttpClient, Kotlin Ktor, Rust Reqwest, and Swift URLSession.
generate_code, load_spec_from_file, and generate_from_recipe share generation and file-writing behavior:
outputPath chooses the local output directory; the default is the MCP server's working directory.skipExisting defaults to true. Set it to false to overwrite generated files.dryRun: true returns generated file contents without writing them. Generation still calls the hosted API.For Node16/NodeNext TypeScript ESM, use typeScriptOptions: {"relativeImportExtension":"js"}. Other TypeScript output retains extensionless relative imports by default.
Field maps remove repeated property metadata. Templates describe repeated structure once and bind explicit parameter values. Local JSON inputs can supply those values from a file you already maintain. The adapter executes no JavaScript from a recipe.
Savings depend on the amount of repetition, the chosen model and tokenizer, and the surrounding agent workflow. Custom business logic still needs to be written. A recorded development fixture compares a 59-interface recipe with its expanded payload; it measures JSON bytes, not model tokens or usage-limit guarantees.
The compact format keeps one readable path for common declarations and the existing native fields for advanced code. Native type expressions and customCode remain specific to their target language. Review and compile generated code in your project, including its dependencies and compiler settings.
The local MCP server runs over stdio and performs recipe expansion, declared local file reads, and generated-file writes. The hosted MetaEngine API performs ephemeral processing of the expanded generation payload and returns source files.
The server does not automatically scan or upload existing project source files. Source or customCode content explicitly included in a generation request is part of that request and is sent to the hosted MetaEngine API. Values read from recipe inputs are included only when the recipe uses them in the expanded payload.
Submitted generation content and generated file contents are not persisted or logged; anonymous operational metadata is retained. See the Privacy Policy and Terms for the processing and retention details.
A single MCP call can produce many files, reducing required tool operations. Model responses are a separate measure: in the recorded TypeScript runs Opus often issued one Write per response, while Sonnet usually batched the Writes. The corrected benchmark findings separate those counts and retain output-token totals and pass rates.
For reproducible measurements across languages, models, and spec shapes, see benchmark/ — a self-contained harness with the prompts, judging tools, and 15 canonical result folders. Numbers there are illustrations from one author's runs at N=5 per cell; reproduce in your own environment to see what holds for you.
MIT
This repository contains public documentation, examples, benchmarks, and issue tracking for MetaEngine MCP Server. The compiled npm package is available at @metaengine/mcp-server. The server implementation is maintained in a private repository.