Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Real-time Firestore schema context for AI coding agents. Stop hallucinating field names.
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": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add lintbase -- npx -y lintbase-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"lintbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-mcp"
]
}
}
}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
ผู้ลงทะเบียน (Madia333) ไม่ใช่เจ้าของ repo (lintbase) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 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 (0.1.3) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SSTracker free youth training
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.
Free youth sports drills, practice plans and age-group answers for parents and coaches.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Give your AI coding agent real-time Firestore schema context — so it stops hallucinating field names.
When you ask Cursor, Claude, or Windsurf to write Firestore code, it guesses your schema.
// What your AI writes:
await db.collection('users').doc(id).update({ name: value });
// What's actually in your DB: { displayName, uid, email, createdAt, plan } ← no "name" field
The result: silent bugs, runtime crashes, and schema drift baked in by your AI assistant.
lintbase-mcp is a Model Context Protocol server that connects your AI agent directly to your Firestore database. Before writing any code, the agent checks what's actually there.
You: "Add a subscription status field to users"
Agent → lintbase_get_schema({ collection: "users" }) ← { uid, email, createdAt, plan, displayName }
Agent: "I can see users has uid, email, createdAt, plan, displayName. I'll add subscriptionStatus as a string field alongside plan..."
No hallucinations. No drift. Ground-truth schema, every time.
| Tool | What it does |
|---|---|
lintbase_scan | Full database audit — schema drift, security issues, performance problems, cost leaks. Returns a structured report with a 0–100 risk score. |
lintbase_get_schema | Returns real field names, types, and presence rates for one or all collections. Use before writing any DB code. |
lintbase_get_issues | Returns filtered issues. Ask targeted questions: *"any errors in users?"*, *"all security issues?"*, *"schema drift only?"* |
Install the LintBase Agent Skill into any project so your AI agent automatically uses LintBase before writing Firestore code — no prompting required:
npx -p lintbase-mcp lintbase-mcp-install-skill
This copies a SKILL.md file into .agent/skills/lintbase/ in your project. Cursor, Claude Code, Gemini CLI, and other MCP-compatible agents read this file on startup and follow its instructions automatically.
Same format as the Firebase official Agent Skills. ✅
You'll need a Firebase service account JSON key for your project.
Add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Then in your conversation:
"Check my Firestore schema before writing this code. Key is at ./service-account.json"
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop and start a new conversation.
Add to your Windsurf MCP config:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Once connected, your AI agent has three tools available. You can trigger them naturally in conversation or the agent will use them automatically when relevant.
"What fields are in the users collection?"
→ lintbase_get_schema({ keyPath: "./sa.json", collection: "users" })
Returns:
## users (50 docs sampled)
| Field | Type | Presence | Stable |
|---|---|---|---|
| uid | string | 100% | ✅ |
| string | 100% | ✅ | |
| createdAt | timestamp | 100% | ✅ |
| plan | string | 95% | ✅ |
| displayName | string | 62% | ⚠️ ← mark as optional |
"Run a full LintBase scan before I start this refactor"
→ lintbase_scan({ keyPath: "./sa.json", sampleSize: 100 })
Returns: Complete report with risk score, all issues across 4 analyzers (schema drift, security, performance, cost).
"Any blocking errors I should know about?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", severity: "error" })
"Are there any security problems with my database?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", rule: "security/" })
stdio process spawned by your IDElintbase_get_issues| Filter | Values | Example |
|---|---|---|
severity | error, warning, info | Only blocking errors |
collection | any collection name | Only issues in users |
rule | rule prefix | schema/, security/, perf/, cost/ |
| Rule | Analyzer | What it catches |
|---|---|---|
schema/field-type-mismatch | Schema | Same field holds multiple types across documents |
schema/sparse-field | Schema | Field missing from >40% of documents |
schema/high-field-variance | Schema | Wildly different field counts between documents |
security/sensitive-collection | Security | Collection name suggests unprotected PII |
security/field-contains-secret | Security | Field name suggests stored secrets/tokens |
security/debug-data-in-production | Security | Debug/test collections left in production |
perf/excessive-nesting | Performance | Documents nested >5 levels deep |
perf/document-too-large | Performance | Documents approaching Firestore's 1MB limit |
cost/large-avg-document | Cost | Average document size driving up bandwidth costs |
cost/logging-sink | Cost | Collection used as an unbounded write sink |
npx lintbase scan firestore --key ./sa.json for a full terminal report.MIT © Mamadou Dia