Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://www.metamodel.app/api/mcpเปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpclaude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "http",
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://www.metamodel.app/api/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ผู้ลงทะเบียน (joegra2003) ไม่ใช่เจ้าของ repo (metamodel-app) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 0 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
ได้ทั้งสองแบบ จะลงในเครื่องหรือต่อผ่านคลาวด์ก็ได้
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.2.0) เข้า registry 4 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ProAgentStore
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.
MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.
All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.
No install. Add the URL as a custom connector:
https://www.metamodel.app/api/mcp
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpWorks on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Any MCP-compatible client can connect via stdio:
npx -y metamodel-mcp
metamodel_list_projectsBrowse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.
readOnlyHint: truemetamodel_get_schemaDiscover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token (from metamodel_list_projects) |
metamodel_computeRun a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token |
model | string | No | Target a specific model. When omitted, returns all models (recommended). |
inputs | object | No | Input values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults. |
Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"
Tool call: metamodel_list_projects()
Response (truncated):
{
"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }
Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"
Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })
Response (truncated):
{
"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }
Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.
Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"
Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })
Response:
{
"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }
One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.
To test against a local MetaModel instance:
# Clone and build
cd packages/mcp-server npm install npm run build
node dist/index.js --url http://localhost:3000
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000
MetaModel's MCP server is stateless and read-only:
Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy
MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.
MIT
metamodel_list_projects.metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.