Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Goal and process maps for humans and AI agents on your own server.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
KB_URL, KB_API_KEYค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"killbottleneck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"killbottleneck-mcp"
],
"env": {
"KB_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"KB_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add killbottleneck --env KB_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env KB_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y killbottleneck-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"killbottleneck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"killbottleneck-mcp"
],
"env": {
"KB_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"KB_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"killbottleneck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"killbottleneck-mcp"
],
"env": {
"KB_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"KB_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน killbottleneck.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: KB_URL, KB_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.63.0) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node
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.
A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
killBottleneck
English | Čeština
Website · Documentation · Changelog · Licence
🧪 Public beta. killBottleneck is feature-complete and in beta — the cloud
and the self-hosted version alike; it is one and the same app. What we are
testing here is the self-hosted side: installation, reverse proxies, your
own SMTP, upgrades. Install it (Quick start below), try to break it, and
tell us what happened: bugs → Issues, ideas → Discussions.
v1.0 ships when the beta goes quiet.
A visual picture of your projects, your company and its processes — goal maps that people and AI agents work on together, entirely on your own server: your data never leaves the company. Free to self-host, with REST API and MCP server included. Open in the spirit of open source, just without the right to resell it as a hosted service — see License.
Nothing here phones home. On a default install the server sends no request anywhere, and the app loads nothing from a third-party CDN — fonts included, they are served from your own instance. Everything that could leave your network is something you switch on:
| Outbound request | When it happens | Turn it off |
|---|---|---|
| GitHub Releases API | Version check, from the user's browser — not the server | KB_UPDATE_CHECK=0 |
| The AI endpoint you configured | Only with KB_AI_PROVIDER ≠ none; your own Ollama or any endpoint you choose | KB_AI_PROVIDER=none (default) |
| Google (sign-in, Drive picker) | Only when you configure KB_GOOGLE_* | leave those empty (default) |
There is no telemetry, no analytics and no licence check.
Contents — this README is the full reference; the short version is on the website .
All you need is Docker. Then:
cp .env.example .env # optional — the defaults are fine
docker compose up -d
killBottleneck runs at http://SERVER-IP:8090. Colleagues on the local network just open it in a browser.
The first user to register automatically becomes the administrator. Everyone else can register themselves, or the administrator invites them from Administration (this creates an account with a temporary password to hand over).
A full goal map editor (nodes, edges, statuses, notes), multiple maps per user, comments on goals, sharing maps with colleagues (read / edit), public maps, export to image/PDF.
The “My day” panel (both the home page and the Tasks page): a clickable overview of overdue / today / within a week / blocking others, computed live from your data; name days next to the date; a portrait PNG export for mobile — both full (with task names) and anonymous (names redacted, for social media). Over HTTPS you also get Share… (your phone's native Web Share dialog, no third-party service involved).
Time tracking: a ⏱ timer in the top bar (one click starts an “empty” measurement — the project/client/goal is assigned while it runs or afterwards), a timer on every task and every goal in a map (measuring never changes a status — it is purely supplementary), a left-hand “Time tracking” panel with the records (from–to, retroactive assignment), a “Time worked” dialog in the user menu (today/this week, broken down by project and client), a client registry (project→client, so time adds up per client too), and auto-stop for forgotten timers after 12 h. Inbox behaviour: an unassigned measurement stopped with a note (e.g. “call with the client”) also saves itself as an idea in your stash.
The same instance, opened on a phone, switches to a simplified view: today's tasks, tick them off, add one, and read messages — no map canvas to fight with on a small screen. You can switch back to the full view at any time, and the app can be added to the home screen (over HTTPS) so it behaves like a native one.
More in the Simplified view guide.
The assistant lives in a side panel next to your maps. It plans your day with you (morning briefing, evening planning), sorts notes from a photo, a PDF or a voice note, drafts a whole project after a few questions, prepares a meeting, reviews your week and, for managers, runs a team meeting. It reads your maps itself; every change it proposes is a card you confirm — nothing is written behind your back. E-mails, notes and summaries it writes are kept as documents next to the chat. Besides the assistant there is the wand on a node (sub-steps, milestones, KPIs, risks), an AI project summary and the daily encouragement in My day.
AI is switched on in .env via KB_AI_PROVIDER:
openai — any OpenAI-compatible API: OpenAI, OpenRouter, Groq, Mistral, Together, or your own vLLM / LM Studio / llama.cpp / liteLLM proxy. Set KB_AI_URL=https://openrouter.ai/api/v1 (the base address, usually ending in /v1), KB_AI_TOKEN= and KB_AI_MODEL= . Voice notes are transcribed by the same service when it offers a Whisper / transcribe model; your provider bills you for the requests.api — a remote AI service compatible with the killBottleneck API contract: enter the address and token you got from your provider. No GPU of your own and no maintenance. (Runs the wand, the summary and the encouragement; the assistant needs ollama or openai.)ollama — your own local model: install Ollama, pull a model (ollama pull gpt-oss:20b) and set KB_AI_URL=http://IP:11434 + KB_AI_MODEL=gpt-oss:20b. Everything runs on your side, no data leaves your network. (Voice notes need a speech-to-text service of your own — see below.)custom — your own endpoint honouring the same API contract (the contract is written down here).The assistant uses the same model unless you give it its own (KB_CHAT_PROVIDER/URL/MODEL/TOKEN). Reading photos needs a vision model (KB_VISION_*, or tick *The assistant reads images* in Administration → AI). Voice notes work with any speech-to-text in the OpenAI shape (KB_TRANSCRIBE_PROVIDER=openai + KB_TRANSCRIBE_URL — speaches, whisper.cpp, OpenAI…); the recording itself is never stored. Browsers allow the microphone only over HTTPS (or localhost), and a reverse proxy in front must let request bodies of about 5 MB through (a voice note or a photo travels inside the request). More in the assistant guide.
When AI is used, map data is sent to the endpoint you chose; with none (the default) nothing ever leaves your server.
Daily AI encouragement (a line in the My day panel): 1–2 sentences prioritising “what blocks others → overdue → today”, with the occasional proverb. It is generated in the morning by a cron job (KB_SUMMARY_HOUR, default 6) only for accounts that signed in within the last KB_SUMMARY_ACTIVE_DAYS days (default 14, 0 = everyone); for the rest it is generated when they open the app. Optionally a separate (smaller/faster) model just for the summaries: KB_SUMMARY_PROVIDER/URL/MODEL/TOKEN — without them the general AI configuration above is used. The panel works in full without AI, just without this one line. The AI never enumerates task lists (those are computed from your data and clickable) and task names are sanitised before they go into the prompt.
killBottleneck ships with a built-in MCP server (mcp/): connect your AI assistant to your own instance and maps get built conversationally — “make a map out of these meeting notes”, bulk edits, ticking off what's done. It works the same for self-hosted and hosted instances, only the address differs.
killbottleneck-mcp, so npx fetches it on first use. (Prefer running it from this repository? cd mcp && npm install and use node /absolute/path/mcp/index.js instead of the npx command below.)Claude Code:
claude mcp add killbottleneck \
-e KB_URL=http://SERVER-IP:8090 \ -e KB_API_KEY=kb_user_... \ -- npx -y killbottleneck-mcp
Claude Desktop (claude_desktop_config.json → mcpServers):
{
"mcpServers": { "killbottleneck": { "command": "npx", "args": ["-y", "killbottleneck-mcp"], "env": { "KB_URL": "http://SERVER-IP:8090", "KB_API_KEY": "kb_user_..." } } } }
Tools (20): list_maps, get_map, create_map, add_nodes, update_node, delete_node, list_people, get_portfolio, get_org_structure, calendar events and timed reminders (create_event, list_events, create_reminder) and the rule tools (create_rule, list_rules, update_rule, delete_rule, list_rule_runs, list_rule_templates, save_rule_template, delete_rule_template). A goal with an assignee or a deadline IS a task — there are no separate task records. Assigning an owner through the API shares the map with that person as a collaborator, so the work shows up in their My Day (the response lists who was shared with).
Remote, without anything local: every instance also serves MCP directly at `/mcp` (Streamable HTTP, same keys, same tools) — claude mcp add --transport http killbottleneck https://your-instance/mcp --header "Authorization: Bearer kb_user_..."; the claude.ai connector signs in through OAuth. Details: MCP server.
Security: a key acts as its owner — it sees and edits exactly what the owner can in the app, shared and team maps included (edit/own = full write; work and read = only the status of the owner's own nodes, exactly lik
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo