Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Build, run, inspect, and verify finite-element simulations with AgentFEM.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
AGENTFEM_MCP_ROOTS, AGENTFEM_COMMANDต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTFEM_COMMAND": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agentfem --env AGENTFEM_MCP_ROOTS='ใส่ค่าของคุณ' --env AGENTFEM_COMMAND='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx agentfem-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTFEM_COMMAND": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agentfem": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "ใส่ค่าของคุณ",
"AGENTFEM_COMMAND": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
AGENTFEM_MCP_ROOTS envAGENTFEM_COMMAND envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub haoming-luo 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 (0.1.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dialyne
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.
Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
One finite-element platform. Any compatible agent. Evidence intact.
AgentFEM MCP gives Codex, Claude, and other MCP-compatible agents a small, stable tool surface for building and running inspectable finite-element projects. AgentFEM remains the deterministic scientific engine; the agent interprets intent and explains evidence.
Install from PyPI · Discover in the official MCP Registry · Read the AgentFEM agent guide
Already using an AI assistant in the terminal? You can use AgentFEM directly through its CLI. Choose between CLI, MCP, and skills →
For a supported desktop client on macOS or Linux, download the tiny AgentFEM-0.1.0.mcpb connection bundle from the 0.1.0 release. It installs only the interface; the AgentFEM scientific runtime remains the single source of solver capabilities, upgrades, and results.
It exposes seven tools—not hundreds of solver internals:
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_system | Inspect the installed runtime and a compact capability map |
create_project | Start from a version-matched AgentFEM template |
validate_project | Report process success and scientific acceptance separately |
inspect_project | Read project and recent-run identity |
submit_run | Launch an isolated serial or MPI process |
get_run_status | Observe a durable background job |
get_result_summary | Read a compact result and trust state; request full evidence only when needed |
Want to see the underlying workflow before installing?
AgentFEM must already be installed. With uvx, Codex needs one command and the adapter remains isolated from the numerical environment:
codex mcp add agentfem \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Or install the lightweight adapter in the active environment:
python -m pip install agentfem-mcp
The 0.1.0 lifecycle is acceptance-tested with the public AgentFEM 0.3.3 CLI contracts and the current 0.3.7 development line.
Give your agent a project root, not your whole home directory.
Codex officially supports local stdio MCP servers. Confirm the connection with codex mcp list, then begin with:
Use AgentFEM to create, validate, run, verify, and briefly explain a 2D
cantilever. Keep the project and result paths visible.
On macOS or Linux, open the release's .mcpb file in a supporting desktop client and choose the one project folder the connection may access. AgentFEM must already be installed. Windows support currently uses the explicit WSL2 configuration from the AgentFEM guide rather than claiming a native bridge.
Claude Code:
claude mcp add agentfem --scope user \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Claude Desktop configuration:
{
"mcpServers": { "agentfem": { "command": "agentfem-mcp", "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "/absolute/path/to/AgentFEMProjects" } } } }
If a desktop app cannot see the activated conda environment, set AGENTFEM_COMMAND to the absolute agentfem executable. The official macOS runtime, AgentFEM WSL2 runtime, and common agentfem-env/fenicsx-env layouts are also detected automatically.
VS Code can place the same local server in .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "agentfem": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "agentfem-mcp", "agentfem-mcp"], "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "${workspaceFolder}" } } } }
The server is model-neutral. A DeepSeek or other model can use it through any host that implements local MCP tools. ChatGPT connectors require a public HTTPS server; AgentFEM will add that route only with a real authenticated compute and artifact boundary, rather than silently uploading local models through this adapter.
The repository's minimal, unprivileged Dockerfile exists for MCP directory startup and tool-introspection checks. It intentionally contains the public MCP adapter, not a second AgentFEM solver distribution. Real simulations should use the installed AgentFEM runtime and an explicit local project root.
This repository contains a portable AgentFEM workflow skill and a local Codex marketplace under .agents/plugins/. It combines scientific operating guidance with the same MCP server; it does not create a second solver interface.
AI agent
│ seven typed MCP tools ▼ AgentFEM MCP ── process + path boundary │ versioned JSON contracts ▼ AgentFEM CLI → Study → Model → Step → SimulationResult ▼ FEniCSx / PETSc / MPI
completed, verified, and validated remain different scientific states.| Variable | Meaning |
|---|---|
AGENTFEM_MCP_ROOTS | Approved project roots separated by the platform path separator |
AGENTFEM_COMMAND | Absolute path to a specific agentfem executable |
With no root configured, the server restricts access to its working directory. The default maximum is 16 MPI ranks and can only be changed by the server operator, not by an agent tool call.
python -m pip install -e '.[test]'
ruff check . pytest python -m build
See SECURITY.md for the trust boundary and CONTRIBUTING.md for contribution expectations. The first release evidence records protocol, package, and real-solver acceptance separately.
AgentFEM MCP is Apache-2.0 licensed and maintained as an official companion to AgentFEM.