Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Full-CRUD server for AEP, Journey Optimizer and CJA. 61 tools from one OAuth credential.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
AEP_CLIENT_ID, AEP_CLIENT_SECRET, AEP_ORG_ID, AEP_SANDBOX_NAME, AEP_MODE, LOG_LEVELค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"aep": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@focusgts/aep-mcp-server"
],
"env": {
"AEP_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_ORG_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_SANDBOX_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add aep --env AEP_CLIENT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env AEP_CLIENT_SECRET='ใส่ค่าของคุณ' --env AEP_ORG_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env AEP_SANDBOX_NAME='ใส่ค่าของคุณ' --env AEP_MODE='ใส่ค่าของคุณ' --env LOG_LEVEL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @focusgts/aep-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aep": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@focusgts/aep-mcp-server"
],
"env": {
"AEP_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_ORG_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_SANDBOX_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"aep": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@focusgts/aep-mcp-server"
],
"env": {
"AEP_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_CLIENT_SECRET": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_ORG_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_SANDBOX_NAME": "ใส่ค่าของคุณ",
"AEP_MODE": "ใส่ค่าของคุณ",
"LOG_LEVEL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
AEP_SANDBOX_NAME envAEP_MODE envLOG_LEVEL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน focusgts.com 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: AEP_CLIENT_ID, AEP_CLIENT_SECRET, AEP_ORG_ID
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.11.1) 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, Apify MCP Server
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.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
61 tools across 14 categories. Full read AND write. Self-hosted, Apache-2.0, no invitation required. Experience Platform, Journey Optimizer and Customer Journey Analytics — from one OAuth credential.
Ingest a batch → compose a schema → activate an audience → honour an erasure. Every mutation gated by a fail-closed write guard that asks Adobe what kind of sandbox it's in.
claude mcp add aep \
-e AEP_CLIENT_ID=... -e AEP_CLIENT_SECRET=... \ -e AEP_ORG_ID=...@AdobeOrg -e AEP_SANDBOX_NAME=your-dev-sandbox \ -- npx -y @focusgts/aep-mcp-server
Then just ask your agent:
*"Create a schema with the Demographic Details field group, then a dataset on it."*
*"Ingest this NDJSON file and tell me when the batch lands."*
*"Build an audience of customers who bought twice this quarter and activate it."*
*"Delete every record for this email address — dry run first."*
Writes are off until you ask for them, and safe mode only unlocks sandboxes Adobe classifies as development.
flowchart LR
A["📐 Compose schema from field groups"] --> B["🗂️ Create dataset"] B --> C["📥 Ingest batch · upload · complete"] C --> D["🎯 Activate segment → destination"] D --> E["🧹 Govern erasure · expiration · quota"] E -. "re-audit the tenant" .-> A
Adobe's first-party gateway can *tell you* what's in your Experience Platform tenant. It cannot create a dataset, land a batch, activate an audience, or submit an erasure. This does — and does it behind a guard that fails closed.
flowchart LR
A["AI agent (Claude · Cursor · Copilot)"] -- MCP / stdio --> B["aep-mcp-server 61 tools"] B --> W{{"write guard fail-closed"}} W --> C["Schema Registry · Catalog Ingestion · Lifecycle · Privacy"] C --> F["Your AEP sandbox platform.adobe.io"] B --> J["Journey Optimizer read-only"] J --> K["ajo campaigns"] B --> Q["Customer Journey Analytics read-only, no sandbox"] Q --> L["cja.adobe.io"]
The agent calls tools; the server talks to live Adobe APIs over OAuth Server-to-Server. The write guard sits in the HTTP client, not in each tool, so all 61 inherit it and none can forget it. Blocked calls never reach Adobe.
Three postures. Reads are never restricted in any mode.
AEP_MODE | Writes permitted | Use it when |
|---|---|---|
read-only | Never, in any sandbox | Handing the server to someone to explore an environment you don't want touched |
| `safe` *(default)* | Only where Adobe classifies the sandbox development | Evaluating, or letting an agent work without risking production |
production | Anywhere, including production | You run your own change control and don't want the server second-guessing you |
How `safe` decides — and why it's not the sandbox name.
A production sandbox can be called anything, and a sandbox called
prodmight not be production. Only Adobe'stypefield from the Sandbox Management API decides.
It fails closed. If the type can't be determined — the credential can't read sandbox metadata, the API errors, startup hasn't finished — writes are blocked. A credential must not earn write access by being *less* capable. An unrecognised
AEP_MODEfalls back tosafe, so a typo can never grant production writes.
A sandbox literally named `prod` is refused unconditionally, before mode resolution — so
AEP_MODE=productiondoes not lift it. Override withAEP_I_UNDERSTAND_THIS_WRITES_TO_PROD=trueonly if that really is your sandbox's name. The inference is deliberately asymmetric: trusting a name to *allow* a write is unsafe, trusting one to *deny* a write is safe, because the worst case is a refusal you can override on purpose.
Mutations are off entirely unless
AEP_ALLOW_MUTATIONS=true. That is separate fromAEP_MODEon purpose: choosing a write mode should not also mean "yes, you may change my data".
Startup always states the active posture:
SAFE MODE — sandbox is a development sandbox, so writes are ENABLED.
SAFE MODE — sandbox is PRODUCTION, so writes are BLOCKED. Reads work normally. SAFE MODE — sandbox type could not be confirmed, so writes are BLOCKED (fail-closed). READ-ONLY MODE — no write, update, or delete will be performed in any sandbox. PRODUCTION MODE — writes permitted against ANY sandbox, including production.
Writes are not *uniformly* gated — uniform gating makes an agent useless. Gates sit where an action is irreversible and wide-reaching, and every one is checked before any network call:
| Tool | Gate |
|---|---|
aep_create_record_delete | dryRun defaults true. Real submission needs confirm: "DELETE RECORDS " — bound to the dataset and a SHA-256 digest of the exact identity set, so a confirmation can't be reused for a different deletion. ALL and multi-dataset targets are refused. |
aep_delete_segment | confirm: "DELETE SEGMENT " — segments were create-only until 0.9.1, so every one an agent made was permanent |
aep_delete_dataset | confirm: "DELETE DATASET ", escalating to "DELETE PROFILE-ENABLED DATASET " when the dataset feeds Profile |
aep_complete_batch | confirm: "COMPLETE BATCH " — the point of no return for ingestion |
aep_revert_batch | confirm: "REVERT BATCH " |
aep_create_dataset_expiration | confirm: "CREATE DATASET EXPIRATION " — unless dryRun: true |
aep_update_dataset_expiration | confirm: "UPDATE DATASET EXPIRATION " |
aep_cancel_dataset_expiration | confirm: "CANCEL DATASET EXPIRATION " |
aep_delete_profile | confirm: "I understand this is irreversible" *(deprecated — prefer Data Hygiene)* |
Confirmations name their target. A phrase carrying the dataset id — and for record delete, a hash of the identities too — cannot be copied from one call to another. A generic "I understand this is irreversible" approves *any* deletion once you've typed it once.
Identity values never leave the process.
aep_create_record_deletereturns a count, the namespace names, and a digest — never the email addresses or device IDs you passed it. A record-delete request is by nature a list of real people; a tool that echoes them copies them into every transcript and log sink it touches.
Batch creation and file upload are ungated on purpose: those writes are additive and recoverable. An unwanted batch can be left uncompleted, and data that did land can be removed with the Data Hygiene tools.
Every tool ships MCP annotations — readOnlyHint, destructiveHint, idempotentHint, openWorldHint — derived from the same metadata that builds its description, so the two cannot drift.
| Count | |
|---|---|
readOnlyHint: true | 39 |
destructiveHint: true | 8 |
| Un-annotated | 0 |
These are hints *for the client*, not enforcement — the guards above enforce. Their value is that a client like Claude Desktop uses destructiveHint to decide when to interrupt and ask a human. Without them aep_delete_profile looks identical to aep_list_schemas. A test asserts the destructive list exactly, so a ninth is a deliberate act rather than an oversight.
All prefixed aep_, verb_noun naming. 🔒 changes state · 🔥 destructive.
Schemas (4)
list_schemasget_schemacreate_schema 🔒update_schema 🔒Datasets (4)
list_datasetsget_datasetcreate_dataset 🔒delete_dataset 🔥Ingestion (7)
create_batch 🔒upload_batch_file 🔒complete_batch 🔥get_batch_statuslist_batchesabort_batch 🔥revert_batch 🔥Sources (2)
list_sourceslist_dataflowsQuery Service (3)
run_query 🔒get_query_statuslist_queriesIdentities (2)
list_identity_namespacesget_identity_graphProfiles (4)
get_profileget_profile_by_identitypreview_profiledelete_profile 🔥Segments (5)
list_segmentsget_segmentcreate_segment 🔒estimate_segment_sizedelete_segment 🔥Destinations (3)
list_destinationscreate_destination_connection 🔒activate_segment 🔒Privacy Service (6)
create_privacy_job 🔒get_privacy_joblist_privacy_jobscancel_privacy_job 🔒get_privacy_job_resultslist_privacy_namespacesData Hygiene (9)
create_record_delete 🔥get_work_order_statuslist_work_ordersget_data_lifecycle_quotacreate_dataset_expiration 🔥get_dataset_expirationlist_dataset_expirationsupdate_dataset_expiration 🔥cancel_dataset_expiration 🔥Workflows these unlock
Ingest end to end —
create_schema→create_dataset→create_batch→upload_batch_file→complete_batch→get_batch_status
Build and activate an audience —
create_segment→estimate_segment_size→list_destinations→create_destination_connection→activate_segment
Honour an erasure request —
get_profile_by_identity→create_record_delete→get_work_order_status
Retire data on a schedule —
create_dataset_expiration→list_dataset_expirations→update_dataset_expiration→cancel_dataset_expiration
What's actually been run against a live tenant is recorded per tool in docs/VALIDATION-MATRIX.md — including the surfaces that are documented-and-mocked but deliberately never executed, and why.
AJO is a separate Adobe product, licensed separately — hence the ajo_ prefix, so an entitlement failure reads as one.
Campaigns
ajo_list_campaignsajo_get_campaignCampaigns is the only AJO surface reachable on our tenant. Journeys, messages, channel surfaces, content templates, fragments, offers and decisions all return an HTML 404 — the gateway has no such route — so they are deliberately not implemented.
Writes are absent on purpose. The routes exist, but shipping an unva
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo