Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Lets your AI read a CI log far too big for its context. 12 tools, takes a file path.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
JARROBA_MCP_DOMAINSต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add jarroba-tools-logs --env JARROBA_MCP_DOMAINS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @jarroba/mcp-logsเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"jarroba-tools-logs": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"jarroba-tools-logs": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jarroba/mcp-logs"
],
"env": {
"JARROBA_MCP_DOMAINS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
JARROBA_MCP_DOMAINS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Invarato 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 11 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Agent Data Tools: Utilities
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.
103 tools: JSON repair, CSV, hashes, cron, dates, units, validators. 25 free calls.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An MCP server that lets your AI read a log it could never fit in its context.
claude mcp add jarroba-logs -- npx -y @jarroba/mcp-logs
// Claude Desktop, Cursor, Cline, VS Code…
{ "mcpServers": { "jarroba-logs": { "command": "npx", "args": ["-y", "@jarroba/mcp-logs"] } } }
12 tools · ~5.5k tokens of context · stdio, runs on your machine · nothing is uploaded.
Every log tool for an AI takes *pasted text*. A production or CI log is tens or hundreds of MB, so pasting is not an option — and the interesting part is never the part you would have pasted.
These tools take a file path. The server runs in Node, so it opens the file itself and hands back only what fits. An agent debugging a red CI run cannot read the log; it can ask questions about it.
log_analyze | Format, number of events (a 40-line stack trace is one), levels, time range, errors with their root cause resolved, most frequent patterns. |
log_trends | When did it start. Compares each pattern against itself, not against total volume — in a busy service everything rises at 9am and nothing happened. Returns what spiked, what is new, and what stopped appearing: the last one raises no counter anywhere and is often the worse news. |
log_around | What else clustered around a moment. What started before is a candidate explanation; what came after is usually a consequence. Correlation is not causation, and order is what separates them. |
log_distinguish | What sets a group of events apart from the rest: the field=value pairs over-represented in it (by default, in the errors). Of 300 errors, 92% on version=2.4.1 against 4% of the rest is the deploy that broke it — found without reading 300 errors. Unique-per-event fields are skipped: they identify, they do not distinguish. |
log_patterns | Groups lines into templates (Drain): "connected to 10.0.0.1" and "connected to 10.0.0.7" are one message. Also returns the rare ones, which is usually what you were looking for. |
log_reduce | Cuts to a character budget keeping errors with their full trace, the window before, and whatever appears only once. Repeats collapse to [xN]. For handing a big log to a model without spending the context on the same line repeated. |
log_stacktrace | Java/JVM, Python, Node, Go, .NET, Rust, Ruby, PHP: the Caused by chain, the root cause, and the first frame of your code — inferred from the trace if you do not say. |
log_lint | Whether the log is *well written*, not what happened: secrets printed, one line flooding the file, timestamps with no time zone (which make two machines impossible to correlate), the clock going backwards, no request id. Secrets come back masked. |
log_convert | JSON / logfmt / syslog 5424 / CSV / OpenTelemetry / ECS — saying up front what the conversion loses. |
log_rotation | Puts rotated logs in time order. Rotation numbering runs backwards against time (app.log.3 is older than app.log.1) and alphabetically app.log.10 sorts before app.log.9. Use it first, or you read them backwards. |
| log_profile_check log_profile_suggest | A reusable profile describing how your team's logs look. check returns every error with its exact field, so a model can correct itself in one pass. |
An agent with these tools will still Read a 300 MB log out of habit. hooks/big-log-read.mjs is a PreToolUse hook that stops a Read of a big log (by name: *.log, rotated *.log.N[.gz], *.jsonl, anything under logs/; by size: 2 MB, JT_BIG_LOG_BYTES to change it) and tells the agent to call log_analyze / log_reduce with the path instead. Everything else goes through untouched.
{ "hooks": { "PreToolUse": [ { "matcher": "Read", "hooks": [
{ "type": "command", "command": "node /path/to/big-log-read.mjs" } ] } ] } }
log_profile_suggest says so instead of filling it in.Transport is stdio: your MCP host launches this as a subprocess and talks over stdin/stdout. There is no endpoint, no account and no telemetry. npx downloads the package from npm to your machine the first time; after that nothing goes out.
Two things worth knowing rather than discovering:
Every tool declares MCP annotations: all are readOnlyHint: true, and all are openWorldHint: true because the answer comes from the disk rather than from the arguments.
Part of Jarroba Tools — the same engine as the web tools, so the answer is identical. Want everything (90 tools, databases, diagrams, test auditing, SPARQL)? @jarroba/mcp.
MIT — see LICENSE. Source: github.com/Invarato/jarroba-mcp.