Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
93 agentic MCP tools + 49 specialist agents for every major AI CLI. Self-learning, no API keys.
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": {
"veto": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jigyasudham/veto"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add veto -- npx -y @jigyasudham/vetoวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"veto": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jigyasudham/veto"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"veto": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@jigyasudham/veto"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub jigyasudham 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 (3.9.0) เข้า registry 33 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Kanal Varna — drains, leaks & plumbing (Varna, BG)
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.
Drain unblocking, leak detection & plumbing in Varna, Bulgaria: services, prices, areas, contact
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
93 agentic tools. 49 specialists. Every major AI CLI. Self-learning. Zero extra cost on subscriptions.
An MCP server that runs locally on your machine, plugs into Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, Antigravity CLI, Cursor, Windsurf, Zed, and JetBrains using your existing subscriptions — giving every AI a council of specialist agents, local LLM support, SDD agents, playwright automation, persistent cross-platform memory, a self-learning router that re-tunes its tier thresholds automatically every 20 recorded task outcomes (reviews record outcomes for you; configurable via auto_apply_learning), CI/CD gates, workspace discovery, and bidirectional IDE communication.
Billing note: "Zero cost" applies to subscription plans (Claude Max, Gemini Advanced, etc.). If you are on API/pay-per-token billing, LLM reasoning done for Veto agents (via the agentic loop or MCP Sampling) counts toward your token usage like any other turn.
veto initdetects API key environment variables and warns you automatically.
# 1. Install the CLI — puts the bare `veto` command on your PATH
npm i -g @jigyasudham/veto
veto init
Prefer not to install anything? Every command also works via npx:
npx -y @jigyasudham/veto@latest init
The two are independent by design. veto init writes MCP configs that launch the server with npx -y --package @jigyasudham/veto@latest veto-server — npx re-resolves @latest against the registry on every client restart, so the MCP server auto-updates itself and a global copy can never pin it to an old version. The global install only provides the CLI (veto doctor, veto sessions, the statusline, …); keep it current with npm i -g @jigyasudham/veto@latest when veto doctor says it's behind.
No API keys, zero extra cost. Every worker agent is a deterministic expert module at its core, with two optional layers of LLM reasoning on top — all of it delegated to the AI you're already paying for.
Out of the box, each of the 42 worker agents runs as a hand-written expert module (plan() / analyze() in src/agents/) — not an LLM. They always run, work offline, and cost zero tokens. Their depth varies by design: analysis agents (security scanner, secrets, dependency audit, clone detector, privacy, auth, performance, compatibility, …) apply real algorithms — regex/AST detection, OWASP/CWE rules, hash-based clone matching — while planning agents (coder, debugger, tester, …) are structured expert playbooks: curated steps, checklists, and pitfalls for the task category, built to be reasoned over by the AI you already pay for rather than to reason themselves.
Veto returns the specialist's role, rubric, and an output contract as an llm_upgrade prompt. The host AI reasons as the specialist and passes structured JSON back to complete the operation. This is the primary path — it costs nothing beyond your existing subscription and works on every client.
server.createMessage)Where Sampling is available, the same upgrade happens server-side without the extra round-trip. Note: the July 2026 MCP spec revision deprecates Sampling protocol-wide (12-month sunset), so the agentic loop (Path A) is Veto's long-term default; Sampling remains a transparent optimization where it exists.
The 7-agent Council is LLM-first — its value is the multi-agent debate — but it too falls back to a deterministic verdict when no LLM path is available. When multiple agents run, they execute in parallel.
49 specialists: 42 deterministic worker agents across 6 domains + a 7-agent Council. The Council debates trade-offs before you build; the worker agents do the hands-on analysis and planning. Each is a deterministic expert module that can upgrade to LLM reasoning — see How the Agents Work. List them anytime with veto agents.
Council (7) Lead Dev · PM · Architect · UX · Devil's Advocate · Legal · Security
Development (12) Coder · Code Reviewer · Tester · Debugger · Refactor · Database · API · Frontend · Backend · DevOps · Performance · Migration
Security (6) Security Scanner · Auth Agent · Data Privacy · Secrets Agent · Dependency Audit · Penetration Tester
Memory (5) Context Manager · Decision Logger · Project Mapper · Pattern Learner · Knowledge Base
Research (7) Researcher · Tech Advisor · Cost Analyzer · Competitor Analyzer · Risk Assessor · Estimator · Ethics & Bias
Quality (5) Code Quality · Documentation · Accessibility · Compatibility · Error Handling
Workflow (7) Task Planner · Task Coordinator · File Manager · Git Agent · Search Agent · Reporter · Automation
| Category | Tools |
|---|---|
| Session | veto_status · veto_session_save · veto_session_restore · veto_sessions_list · veto_autosave_status · veto_session_replay |
| Router | veto_route_task · veto_rate_status |
| Council | veto_council_debate · veto_benchmark · veto_adr |
| Agents | veto_agent_plan · veto_execute_parallel · veto_explain · veto_compose_agents · veto_delegate |
| Review | veto_code_review · veto_security_scan · veto_secrets_scan · veto_diff_review · veto_full_review · veto_pr_review |
| Pipelines | veto_ci_gate · veto_pre_commit · veto_new_feature · veto_workflow · veto_task_parse |
| Advanced | veto_local_llm · veto_semantic_search · veto_sdd_agent · veto_playwright · veto_notify_ide |
| Quality | veto_clone_detector · veto_lint_rules · veto_api_contract · veto_a11y_advisor · veto_type_coverage · veto_test_gaps |
| Advisors | veto_dep_advisor · veto_dep_verify · veto_query_advisor · veto_bundle_advisor · veto_dead_code · veto_hitl_checkpoint · veto_drift_check |
| Watching | veto_watch · veto_watch_poll · veto_watch_stop |
| Memory | veto_memory_store · veto_memory_search · veto_memory_delete · veto_decisions · veto_project_map_update · veto_project_map_get · veto_pattern_store · veto_patterns_list · veto_memory_export · veto_memory_import |
| Learning | veto_record_outcome · veto_learning_stats · veto_learning_apply |
| Handoff | veto_handoff · veto_continue · veto_platform_setup |
| Observability | veto_usage_status · veto_audit_log · veto_health · veto_metrics · veto_snapshot |
| Discover | veto_discover · veto_summarize · veto_git_blame · veto_changelog · veto_onboard · veto_debt_register |
| DevTools | veto_docs_fetch · veto_context_status · veto_openapi_gen · veto_flag_auditor · veto_env_setup · veto_commit_message · veto_pr_description · veto_pr_post · veto_prompt_optimizer · veto_sre_advisor · veto_diagram · veto_rca · veto_doc_gen · veto_postmortem · veto_release_notes · veto_translate · veto_merge_conflict |
| Plugins | veto_plugins |
93 tool schemas cost a client ~20K context tokens before the user types a word. Compact mode advertises a surface that is 5–6× smaller: seven core tools (veto_status, veto_session_save, veto_session_restore, veto_route_task, veto_council_debate, veto_memory_search, veto_record_outcome) plus two meta-tools — veto_find_tools searches the full catalog by keyword and returns matching schemas on demand; veto_call invokes any catalog tool by name. Every tool remains directly callable in both modes; compact only changes what is advertised up front.
Enable it with VETO_COMPACT=1 in your MCP server config env, or "compact_tools": true in ~/.veto/config.json:
{
"mcpServers": { "veto": { "command": "npx", "args": ["-y", "--package", "@jigyasudham/veto@latest", "veto-server"], "env": { "VETO_COMPACT": "1" } } } }
LLMs propose plausible-but-nonexistent package names, and adversaries register those names on public registries (slopsquatting) — a supply-chain attack class with no pre-install check in most AI workflows. veto_dep_verify checks every proposed package against the live registry before you install:
veto_dep_verify { packages: ["axios", "axois", "left-padd"], ecosystem: "npm" }
→ axios verified (14 years old, 40M downloads/month) → axois HIGH_RISK (1 edit from "axios" — possible typosquat) → left-padd NOT_FOUND (likely hallucinated — do NOT retry the install later: nonexistent AI-suggested names are prime slopsquat targets)
Signals per package: registry existence, age, monthly downloads, version history, deprecation, and typo-distance from popular packages. Supports npm, PyPI, and crates.io. Network failures return unverifiable — never silently safe.
AI assistants forget architectural decisions and re-litigate them sessions later — the most common complaint about long-running AI projects. Veto's memory doesn't just store decisions; it enforces them. Record a decision once as a machine-checkable constraint:
veto_decisions {
action: "add", rule: "We use Postgres — no Mongo", why: "Decided 2026-05: relational data, team expertise", forbidden_patterns: ["mongoose", "mongodb"], severity: "block" }
From then on, veto_diff_review and veto_ci_gate automatically fail any diff whose added lines match a forbidden pattern — when an AI quietly adds mongoose to the imports three sessions later, the review fails with the rule and the rationale attached. Patterns are case-insensitive regexes (with substring fallback), optionally scoped to a file glob (src/**/*.ts), per-project or global, severity block or warn. Manage with action: list / check / disable / enable.
You don't have to remember to do this. When a council verdict (the LLM-backed one) or an ADR settles something, its result carries a one-time constraint_invitation: your AI asks you once whether it should become a rule, and passes your answer back as add or decline with the invitation_id. It never asks twice about the same verdict. action: list shows how many invitations were offered, accepted and declined; that count stays on your machine.
A rule can't stall your reviews. add refuses a pattern that could hang the check: one over 200 characters, or a repeated group that itself repeats, like (a+)+. Every check is also time-boxed, so a slow rule turns into a warning instead of blocking veto_ci_gate.
Agents fail silently in loops — retrying the same broken call, re-hitting the same error, thrashing between two tools — and burn a whole session before anyone notices. veto_drift_check scans the recent tool-call trace for that pattern mid-flight and trips a breaker before the spiral compounds:
veto_drift_check
→ DRIFT DETECTED • 4 consecutive failed calls (veto_diff_review) • same error repeated 3× ("no diff provided") • tool veto_route_task called 6× in a row → remediation (debugger agent): stop retrying; the diff is empty — point at a project_dir with uncommitted changes or pass diff explicitly.
It looks for th
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo