Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP observability: analyse MCP server usage, investigate sessions, and instrument MCP servers.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://api.flowlines.ai/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http flowlines https://api.flowlines.ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"flowlines": {
"url": "https://api.flowlines.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"flowlines": {
"type": "http",
"url": "https://api.flowlines.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://api.flowlines.ai/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน flowlines.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (2.0.0) เข้า registry 8 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
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.
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Official Flowlines plugins for MCP observability. This repository ships the portable flowlines plugin, marketplaces for Claude Code and Codex, and a Cursor plugin manifest (plugins/flowlines/.cursor-plugin/plugin.json) for cursor.directory:
| Component | What it does |
|---|---|
flowlines MCP server | Connects your MCP client to your Flowlines workspace at https://api.flowlines.ai/mcp. Inspect how people use your MCP servers, what changed since a release, and where sessions go wrong. Record findings as notes. Its onboarding tool returns an instrumentation plan; check_onboarding checks the telemetry that arrives. |
flowlines-weekly-review skill | A periodic review over the MCP server: what changed since the last review, signals, outcome movements, and what to pin for next time. |
flowlines-release-check skill | Before-and-after comparison of an MCP server release: outcomes, intents, cost, signals, and evidence sessions, with the right denominators. |
flowlines-investigate-session skill | From a signal, a user, or a complaint to the failing turn, with minimal exposure of end-user content. |
flowlines-cohort-builder skill | Sizes a user segment, writes it in the Flowlines cohort rule vocabulary, and compares it against a baseline. |
flowlines-doctor skill | Diagnoses missing or incomplete data across every source: instrumented MCP servers, LangSmith and Langfuse connectors, and OTLP applications. |
save_note and report_outcome tools.onboarding plan exports validated tool arguments, client-visible results, and user identity metadata to Flowlines. That data can contain personal data, customer data, source code, or other sensitive content. You choose what it records on the Flowlines get-started page.onboarding and check_onboarding are read-only: they return an instrumentation plan and check the calls that arrive. The namespace API key is created on the Flowlines get-started page and shown once there; never paste it into chat.
The public distribution target is one Flowlines plugin with the hosted MCP server and four shared analysis skills in OpenAI's Plugins Directory. This repository prepares its submission; merging changes does not publish it or install it for users. A public listing and installation reuse across products still require review and verification.
See the shared plugin guide for the build and verification steps, and the submission worksheet for listing assets and review cases. The existing desktop marketplace installs below continue to work. Personal ChatGPT accounts can test the server separately through Developer mode while the public submission is being prepared.
claude plugin marketplace add flowlines-ai/plugins && claude plugin install flowlines@flowlines
Then run /mcp inside Claude Code and sign in to flowlines. Skills are available as /flowlines: , for example /flowlines:flowlines-weekly-review or /flowlines:flowlines-doctor. Add --scope project to the install command to enable the plugin for one repository only.
Open this repository in the ChatGPT desktop app and restart the app after package changes. In the Plugins Directory, select the Flowlines marketplace and install flowlines. The repo catalog at .agents/plugins/marketplace.json points to plugins/flowlines. Complete the MCP sign-in and test in a new chat. Local marketplace support can vary by surface; this does not publish the plugin.
codex plugin marketplace add flowlines-ai/plugins && codex plugin add flowlines@flowlines
Then sign in with codex mcp login flowlines, or open /plugins inside Codex. Skills are available as $ , for example $flowlines-weekly-review or $flowlines-doctor.
The plugin registers an MCP server named flowlines. If you previously added the server by hand under the same name, remove that entry to avoid a duplicate.
Signing in also creates your Flowlines account. When you have no workspace or API key yet, the Flowlines get-started page creates them, then turns green on your server's first tool call. To instrument your MCP server, ask your MCP client to onboard you to Flowlines: it calls onboarding for your namespace, carries out the plan, and verifies the first calls with check_onboarding.
If Flowlines calls repeatedly return Internal error or -32603 without a reconnect prompt, use flowlines-doctor when installed. It checks available client status and relevant local logs before treating the failure as an authentication problem. When OAuth refresh has failed, it uses an available native reconnect action or tells you how to reconnect in your client, then verifies tool access before resuming your request. No access to Flowlines infrastructure or server logs is needed.
Recovery uses the failing client's sign-in flow on Windows, macOS, or Linux. Local CLI sign-in must complete credential storage; hosted connectors use their own connection status. If login succeeds but tool calls still fail, the MCP connection may need to be reloaded. The skill reports the remaining recovery step; it does not restart the app automatically.
The public analysis bundle does not include flowlines-doctor. Its analysis skills use the client's native reconnect action for reported authentication problems and direct unresolved failures to Flowlines support.
Claude Code reads marketplaces and plugins from a repository's .claude/settings.json:
{
"extraKnownMarketplaces": { "flowlines": { "source": { "source": "github", "repo": "flowlines-ai/plugins" } } }, "enabledPlugins": { "flowlines@flowlines": true } }
Codex reads a repository-level marketplace from .agents/plugins/marketplace.json:
{
"name": "my-team", "interface": { "displayName": "My team" }, "plugins": [ { "name": "flowlines", "source": { "source": "git-subdir", "url": "https://github.com/flowlines-ai/plugins.git", "path": "./plugins/flowlines", "ref": "main" }, "policy": { "installation": "INSTALLED_BY_DEFAULT", "authentication": "ON_USE" }, "category": "Developer Tools" } ] }
Version 0.2.0 removes the flowlines-agent-observability skill. If you used it, its settings stay on your machine and continue to send full prompts, assistant messages, and tool content to Flowlines. The plugin no longer ships its uninstall.sh, so remove the settings manually:
~/.claude/settings.json, delete these keys from env: CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY, CLAUDE_CODE_ENHANCED_TELEMETRY_BETA, OTEL_LOGS_EXPORTER, OTEL_TRACES_EXPORTER, OTEL_METRICS_EXPORTER, OTEL_EXPORTER_OTLP_PROTOCOL, OTEL_EXPORTER_OTLP_ENDPOINT, OTEL_EXPORTER_OTLP_HEADERS, OTEL_LOG_USER_PROMPTS, OTEL_LOG_ASSISTANT_RESPONSES, OTEL_LOG_TOOL_DETAILS, and OTEL_LOG_TOOL_CONTENT.~/.codex/config.toml, delete environment, log_user_prompt, and the exporter that contains x-flowlines-api-key from [otel]. Delete hooks = true from [features] only if you use no other Codex hooks. In ~/.codex/hooks.json, delete the UserPromptSubmit, PostToolUse, and Stop entries whose command is "$HOME/.local/lib/flowlines-agent-observability/codex-hook-relay.sh".~/.local/lib/flowlines-agent-observability/.${XDG_CONFIG_HOME:-~/.config}/flowlines-agent-observability/ holds copies of your original configuration files in originals/, a curl.conf that contains your API key, and a spool/ of unsent Codex events that can contain prompt content. If you had your own OpenTelemetry settings before the install, restore them from originals/. Then delete the folder.Start new Claude Code and Codex sessions to apply the changes.
.claude-plugin/marketplace.json Claude Code marketplace
.agents/plugins/marketplace.json Codex marketplace server.json Official MCP Registry entry plugins/flowlines/ plugin.json Portable identity and OpenAI listing metadata mcp.json Portable MCP server (streamable-http) .claude-plugin/plugin.json Claude Code manifest .codex-plugin/plugin.json Codex compatibility manifest .mcp.json Compatibility MCP server (http) assets/ Shared icons skills/ Shared skills
The portable package follows OpenAI's packaging guide. Hosts discover skills/ and mcp.json at the plugin root. OpenAI listing fields live under extensions.com.openai.interface in plugin.json. That extension replaces the compatibility overlay; the two are not merged. Keep identity, listing fields, versions, and MCP endpoints in sync with the compatibility files. The tests check these values. Existing clients can still use their original manifests and .mcp.json.
Validate the manifests with the real CLIs, then the skill packages:
scripts/validate_plugins.sh
python3 scripts/validate_skills.py python3 -m unittest discover -s scripts -p 'test_public_submission.py'
validate_plugins.sh needs claude and codex on your PATH. It runs offline: Claude validates the manifests, and Codex installs the public bundle and repo plugin separately in a temporary home. Each install must register exactly one MCP server at https://api.flowlines.ai/mcp. These checks do not complete OAuth or call the server.
To try the plugin from a checkout without installing it, run claude --plugin-dir plugins/flowlines, or add this directory as a local marketplace with codex plugin marketplace add ..
Plugin 0.5.0 uses the onboarding and check_onboarding tools from MCP server 2.0.0. Deploy that server version before releasing this plugin. The old onboard tool is retired; the user-invoked MCP prompt named onboard remains available.
version in plugins/flowlines/plugin.json, plugins/flowlines/.claude-plugin/plugin.json, plugins/flowlines/.codex-plugin/plugin.json, and the plugin entry in .claude-plugin/marketplace.json.main. Marketplace installs track main; users pick up the new version with claude plugin update flowlines@flowlines or codex plugin marketplace upgrade.claude plugin tag plugins/flowlines.Public Plugins Directory releases use the separate submission and publication process. A repository merge or tag does not publish that listing.
server.json lists the remote MCP server, not the plugin, on the official MCP Registry as ai.flowlines/flowlines. A merge does not publish it. Its version follows the MCP server's serverInfo version, and each publish needs a new version.
The registry verifies the ai.flowlines name with a TXT record on the flowlines.ai apex (v=MCPv1; k=ed25519; p= ). Sign in with the matching private key, then publish with mcp-publisher:
mcp-publisher validate
mcp-p
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo