Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Auto-detect stubbable packages for Python exe builds and generate minimal stub code
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": {
"pystub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add pystub -- uvx mcp-pystubวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pystub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"pystub": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}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 KoyoYeager 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 (0.1.1) เข้า registry 7 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Starreel
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.
Turn a script into a finished, downloadable short-drama episode — via MCP or REST.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Python exe ビルド(PyInstaller / Nuitka / cx_Freeze)時にスタブ置換可能なパッケージを自動検出し、最小スタブコードを生成する MCP サーバー。
An MCP server that auto-detects stubbable packages for Python exe builds (PyInstaller / Nuitka / cx_Freeze) and generates minimal stub code to reduce executable size.
Python アプリを exe 化すると、依存ライブラリがモジュールレベルで import する重量パッケージが丸ごと同梱され、exe サイズが膨張する。実際のコードパスで使わないパッケージは最小ダミー(スタブ)で置換すれば大幅なサイズ削減が可能。
When building Python apps into executables, heavy packages imported at module level by dependencies get bundled entirely, bloating the exe size. Replacing unused packages with minimal stubs can significantly reduce size.
asammdf プロジェクト — PyInstaller exe ビルド(E2E 動作確認済み):
| exe サイズ | 動作 | PySide6 | |
|---|---|---|---|
| スタブなし | 431 MB | OK | ロード済み |
| asammdf.gui スタブ適用 | 259 MB | OK | 排除 |
| 削減 | -40%(172 MB) | 影響なし |
asammdf 変換ツール(analyze 結果):
stubbable: pandas (59.7 MB), canmatrix (4.0 MB) — 合計 63.7 MB
submodule hints: asammdf.gui → PySide6 (523 MB) 排除可能 — 50 hints 検出
手動でスタブ化していた 3 パッケージ(pandas, canmatrix, asammdf.gui)を全て自動検出
| ツール / Tool | 説明 / Description |
|---|---|
analyze | import グラフを解析しスタブ候補を自動検出。C拡張パッケージの間接排除ヒントも出力 / Auto-detect stubbable packages + submodule stub hints for C-extension elimination |
graph | import グラフをノード・エッジで可視化 / Visualize import graph as nodes and edges |
check | 特定パッケージの使用状況を詳細分析 / Deep analysis of a specific package's usage |
generate | パッケージスタブの最小コードを生成 + ビルド手順出力 / Generate minimal stub code + build instructions |
generate_submodule | C拡張パッケージを間接排除するサブモジュールスタブを生成 / Generate submodule stubs to indirectly eliminate C-extension packages |
| 判定 / Verdict | 意味 / Meaning |
|---|---|
| stubbable | スタブ化可能。プロジェクトの実行パスで未使用 / Safe to stub. Not used in project's runtime path |
| nofollow | try/except 保護あり。--nofollow-import-to で除外推奨 / Protected import. Use --nofollow-import-to |
| required | スタブ化不可。実際に使用されている / Cannot stub. Actually used at runtime |
mdf.get() は使うが mdf.to_dataframe() は使わない → pandas は stubbableisinstance(x, pd.DataFrame) は stub-safe、pd.DataFrame(data) は実使用class User(BaseModel) → pydantic は requirednofollow と判定generate_submodule で間接排除が可能(v0.2 で対応)importlib.import_module(変数))は静的解析で追跡不可(warnings で通知)__init__ で直接呼ばず後のメソッドで使うパッケージは検出精度が下がる(安全側で required に判定)python-dateutil → dateutil 等のマッピングは未対応if sys.version < (3,11) 内の import は静的解析で判定不可「stubbable と判定したが実は必要だった」は絶対に起こさない設計。判定に迷う場合は required(安全側)に倒す。逆方向の誤判定(本当は stubbable なのに required)は許容する。
ast.parse() で各ファイルの import 文を解析(module-level / function-level / try-except 保護を区別)pip install mcp-pystub
mcp>=1.0.0 - Model Context Protocol SDKmcp-pystub
{
"mcpServers": { "pystub": { "command": "mcp-pystub" } } }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" python_path: "C:/project/.venv/Lib/site-packages"
出力 / Output: { "stubbable": [ {"package_name": "pandas", "estimated_size_mb": 59.7, "reason": "依存ライブラリ経由でのみ import..."} ], "required": [ {"package_name": "numpy", "reason": "プロジェクトコードが直接 import し使用"}, {"package_name": "PySide6", "estimated_size_mb": 523.2, "reason": "C 拡張...ただし asammdf.gui をスタブ化することで間接排除が可能", "submodule_stubs": [{"submodule": "asammdf.gui", "target_package": "PySide6"}]} ], "nofollow": [ {"package_name": "mpmath"} ], "submodule_stub_hints": [ {"submodule": "asammdf.gui", "parent_package": "asammdf", "target_package": "PySide6", "imported_symbols": ["plot"]} ], "analysis_time_ms": 6478 }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" package_name: "pandas"
出力 / Output: { "files": { "pandas/init.py": "...", "pandas/core/api.py": "class DataFrame: pass\nclass Series: pass\n..." }, "original_file_count": 2980, "stub_file_count": 266, "stub_total_bytes": 209530, "build_instructions": { "install_commands": ["pip uninstall -y pandas", "# cp stubs to site-packages"], "uninstall_commands": ["pip install pandas"], "hook_disable": ["# hook-pandas*.py → .disabled"] } }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" parent_package: "asammdf" submodule: "asammdf.gui"
出力 / Output: { "parent_package": "asammdf", "submodule": "asammdf.gui", "files": { "asammdf/gui/init.py": "\"\"\"Auto-generated stub...\"\"\"\ndef plot(*args, **kwargs): ..." }, "eliminated_packages": ["PySide6", "scipy", "lxml"], "original_size_bytes": 5907331, "stub_size_bytes": 144, "build_instructions": { "backup_commands": ["cp -r .../asammdf/gui .../asammdf/gui.bak"], "install_commands": ["rm -rf .../asammdf/gui", "cp -r _stubs/asammdf/gui/ .../asammdf/gui/"], "uninstall_commands": ["mv .../asammdf/gui.bak .../asammdf/gui"], "verify_commands": ["python -c \"import asammdf; print('OK')\""] } }
| プロジェクト規模 | 解析時間 | ノード数 |
|---|---|---|
| 軽量 (click) | 335ms | 73 |
| 中規模 (flask) | 1,743ms | 230 |
| 重量級 (pandas) | 4,820ms | 491 |
| 超重量級 (sympy) | 6,919ms | 681 |
python -m pytest tests/ -v
| テスト種別 | 件数 | 結果 |
|---|---|---|
| ユニットテスト(9モジュール) | 91 | 全通過 |
| PyPI ライブラリ大規模テスト(requests, flask, pandas 等) | 84 | クラッシュ 0 |
| PyInstaller exe ビルド + 動作テスト | 22 | 全 PASS |
| asammdf E2E(MDF作成→読取→リサンプリング) | 1 | exe 40% 削減 + 正常動作 |
| 復元テスト(バックアップ → 復元 → 検証) | 4 | 全成功 |
MIT