Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Turkish public-tender (EKAP) award intelligence: firm histories, discounts, competition, red flags
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": {
"ihalent": {
"command": "uvx",
"args": [
"ihalent"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ihalent -- uvx ihalentวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ihalent": {
"command": "uvx",
"args": [
"ihalent"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ihalent": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"ihalent"
]
}
}
}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 9 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub gulmezeren2-byte 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 (0.3.0) 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, CLIO Paraview
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:↓ ดาวน์โหลดต่อสัปดาห์i★ 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.
Visualize simulation results in ParaView: load fields, then slice, contour, color and render them.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Turkish public-tender award intelligence: who won, for how much, at what discount, against how many bidders.
Built on top of [saidsurucu/ihale-mcp](https://github.com/saidsurucu/ihale-mcp) — ihale-mcp reaches EKAP; ihalent structures and analyzes what it returns.
Every public tender in Turkey ends with a *Sonuç İlanı* — a result notice that states the estimate, the contract price, the winner, and how many firms bid. The notices are public. They are also one at a time, unstructured, and impossible to reason across: you cannot ask EKAP "what has this company won in the last two years" or "how far below estimate does this authority actually award." ihalent turns those notices into structured records and answers exactly those questions — firm histories, discount (kırım) distributions, and competition metrics — with every number traceable back to the notice it came from.
That is real output over nine real construction awards from the December-2025 / January-2026 window (in examples/). The -2.96% at the bottom of the range is not a bug: Istanbul University awarded a 615-million-lira campus job at 2.96% above its own estimate, through an emergency "pazarlık" procedure — a contract signed over the public estimate, which is precisely the kind of thing that should be easy to see and currently is not.
I'm an industrial engineer and I work in construction. When our firm weighs a public tender, the questions that decide the bid are all about other people's history: how far below estimate does this authority award, how many firms usually show up, what has a given competitor been winning and at what price. All of that is public — it is sitting in tens of thousands of result notices on EKAP — and none of it is queryable. So everyone rebuilds a private, partial version of it by hand, in spreadsheets, badly.
There is already an excellent tool for *reaching* this data: saidsurucu/ihale-mcp solved authenticated EKAP access and hands you the notices. ihalent is the layer above it — the one that turns a pile of notices into an answer. It does not re-scrape EKAP; it structures what you have collected and does the analytics that don't exist yet.
A firm's history — every award across the dataset, folded across spelling variants:
$ ihalent firm examples/sample-awards.jsonl "ÖZDEN YEL"
ÖZDEN YEL wins: 1 joint ventures: 1 total contract value: 19.709.997,40 TL Discount (kırım) — ÖZDEN YEL ┌────────┬────────┬────────┬────────┐ │ mean │ median │ min │ max │ ├────────┼────────┼────────┼────────┤ │ 33.87% │ 33.87% │ 33.87% │ 33.87% │ └────────┴────────┴────────┴────────┘ based on all 1 awards. top awarding authorities: 1x DSİ 14. Bölge Müdürlüğü
Where the discounts are — grouped and sorted, highest first:
$ ihalent discounts examples/sample-awards.jsonl --by authority
Mean discount by authority ┌──────────────────────────────────┬────────┬────────┬────────┐ │ authority │ mean │ median │ awards │ ├──────────────────────────────────┼────────┼────────┼────────┤ │ DSİ 14. Bölge Müdürlüğü │ 33.87% │ 33.87% │ 1/1 │ │ Ziraat Bankası Genel Müdürlüğü │ 31.41% │ 31.41% │ 1/1 │ │ İstanbul YİKOB │ 26.98% │ 26.98% │ 1/1 │ │ İSKİ Genel Müdürlüğü │ 26.66% │ 26.66% │ 1/1 │ │ İTÜ Rektörlüğü │ 22.68% │ 22.68% │ 1/1 │ │ Esenler Belediyesi │ 21.99% │ 21.99% │ 1/1 │ │ Ağrı İl Özel İdaresi │ 19.99% │ 19.99% │ 1/1 │ │ Kağıthane Belediyesi │ 17.41% │ 17.41% │ 1/1 │ │ İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa │ -2.96% │ -2.96% │ 1/1 │ └──────────────────────────────────┴────────┴────────┴────────┘ awards column: used / considered (excluded lack an estimate).
Competition — how many valid bids show up, and how often exactly one does (a single-bid award is a flag procurement watchdogs care about). It's in the overview above.
A number is never shown without the ground it stands on. A mean discount always comes with "over how many awards, and how many were dropped for a missing estimate." A firm's total contract value says so when some of its wins had no published price, so you read it as a floor, not the full figure. A discount is None, never 0, when the estimate wasn't published — ihalent does not invent the numbers the government didn't print. Half the value of a tool like this is refusing to guess.
pip install ihalent # add [mcp] for the MCP server: pip install "ihalent[mcp]"
Or from source: pip install git+https://github.com/gulmezeren2-byte/ihalent.
ihalent reads a JSONL file of awards. You produce it by collecting result notices — the easy path is ihale-mcp — and letting ihalent structure them:
# 1. collect: with ihale-mcp connected to your agent, save what its
ihalent ingest bundle.json -o awards.jsonl
ihalent overview awards.jsonl ihalent firm awards.jsonl "ACME İNŞAAT" ihalent discounts awards.jsonl --by province --min 5
Every command takes --json for pipelines and agents. Or skip collection and try the bundled example directly:
git clone https://github.com/gulmezeren2-byte/ihalent && cd ihalent
python examples/build_sample.py # parses the real notices in examples/notices/ ihalent overview examples/sample-awards.jsonl
| command | what it does |
|---|---|
ihalent overview AWARDS | value, discount, competition and the data gaps of a dataset |
ihalent firm AWARDS "NAME" | one company's wins, total value, discount, and where it wins |
ihalent discounts AWARDS --by X | mean/median discount grouped by authority, province or tender_type |
ihalent single-bid AWARDS | awards with a single valid bid — no real competition (a watchdog flag) |
ihalent concentration AWARDS [--authority X] | winner concentration (HHI) — do the same few firms win everything? |
ihalent flags AWARDS | per-award red flags: single bid, near-estimate price, no estimate, high drop-off |
ihalent parse NOTICE.md | one result notice → structured JSON |
ihalent ingest BUNDLE.json | collected ihale-mcp/EKAP output → awards JSONL |
The result notice is unstructured text; the interesting questions are aggregate. That is an awkward fit for an agent working notice-by-notice, and a natural fit for a tool: --json output with stable fields, an exit code that means something, and a firm-name match that folds spelling variants so an agent doesn't have to.
There is a native MCP server (pip install 'ihalent[mcp]') that exposes the analytics as tools — overview, firm, discounts, concentration, flags, parse_notice, ingest_bundle — over a dataset you point it at:
IHALENT_AWARDS=awards.jsonl ihalent-mcp
No local Python? The Dockerfile builds the same server: docker build -t ihalent . && docker run --rm -i -e IHALENT_AWARDS=/data/awards.jsonl -v "$PWD:/data:ro" ihalent.
Pair it with ihale-mcp and an agent can collect notices and reason across them in one session: ihale-mcp fetches, ihalent structures and aggregates. The Python API (ihalent.ingest_bundle, ihalent.analytics.firm_profile) is three calls deep if you'd rather script it.
firm reports how many distinct spellings a query matched, and warns you if that is more than one.It is not a replacement for ihale-mcp — it sits on top of it. It is not a live dashboard or a paid tender-alert service; it is a library and a CLI you point at data you control. And it does not redistribute a dataset: it ships the handful of real notices in examples/ and the code to structure your own.
Public-tender results are public information, published by the state for public scrutiny. ihalent structures what EKAP already discloses. Company names that appear are legal entities in their public commercial capacity, not private individuals.
I designed the model and the analytics and I review every line; I use AI agents (Claude Code) heavily for implementation speed, and the commit trailers say so. The contract is the tests — 80 of them, built on the exact JSON shapes EKAP and ihale-mcp emit, including a result notice with a negative discount and a cancelled tender. They don't care who typed them.
ihalent reads the tender result notices that say who won and at what discount; acikpoz reads the unit-price (birim fiyat) catalogs that say what the work *should* have cost. Same discipline: every figure traceable to its source, nothing invented.More tools by Eren Gülmez.
MIT — Mehmet Eren Gülmez