Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for Fabric AI patterns
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
FABRIC_PATH, YTDLP_PATHต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"fabric": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"YTDLP_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add fabric --env FABRIC_PATH='ใส่ค่าของคุณ' --env YTDLP_PATH='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @angrydad67/fabric-mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fabric": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"YTDLP_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"fabric": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "ใส่ค่าของคุณ",
"YTDLP_PATH": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
FABRIC_PATH envYTDLP_PATH envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub mpzarde 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 (1.0.0) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod
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.
Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Model Context Protocol (MCP) server for Fabric - Daniel Miessler's AI-powered content processing framework.
This MCP server allows Claude (via Claude Desktop or Warp CLI) to use Fabric's extensive collection of AI patterns for content analysis, summarization, learning, coding, security analysis, and more.
See the official Fabric installation guide for detailed instructions.
# macOS
brew install yt-dlp
pip install yt-dlp
fabric-mcp.mcpb from Releasesrun_fabric_patternIf you don't have Fabric installed, follow the official Fabric installation guide.
Required only if you want to fetch YouTube transcripts:
# macOS
brew install yt-dlp
pip install yt-dlp
pip install yt-dlp
# Test Fabric
fabric --version fabric --listpatterns
yt-dlp --version
The easiest way to install:
fabric-mcp.mcpb from ReleasesThe .mcpb file is a self-contained bundle that includes everything needed.
If you want to build from source:
git clone https://github.com/mpzarde/fabric-mcp.git
cd fabric-mcp npm install npm run build
Then either:
./build-mcpb.sh (creates fabric-mcp.mcpb you can install)Note: If you installed using the
.mcpbbundle (Option 1), Claude Desktop configures this automatically. This section is only needed for manual builds.
Add to your Claude Desktop configuration file:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }
Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.
Optional environment variables (if needed):
"env": {
"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }
Note: Manual configuration is required for Warp. Build from source or extract the
.mcpbbundle first.
Add to your Warp MCP configuration file:
macOS/Linux: ~/.warp/mcp_config.json
{
"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }
Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.
Optional environment variables (if needed):
"env": {
"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }
After configuration:
warp mcp reloadThese tools streamline common workflows by fetching content and applying patterns in one step. Benefits:
These patterns are exposed as dedicated tools with the fabric_ prefix:
fabric_extract_wisdom - Extract key insights and quotes from contentfabric_summarize - Create concise summariesfabric_analyze_claims - Analyze and fact-check claimsfabric_analyze_paper - Analyze academic papersfabric_create_quiz - Generate quiz questionsfabric_to_flashcards - Convert content to flashcardsfabric_summarize_git_diff - Summarize git diffs for reviewsfabric_create_coding_project - Generate project structure from ideasfabric_explain_code - Explain code in simple termsfabric_analyze_logs - Analyze log filesfabric_analyze_incident - Analyze security incidentsfabric_improve_writing - Improve writing qualityExtract wisdom from a YouTube video:
User: Can you extract the key insights from this video?
https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
Claude: [Uses get_youtube_transcript + fabric_extract_wisdom]
Summarize an article:
User: Summarize this article: [paste article text]
Claude: [Uses fabric_summarize]
Create flashcards from lecture notes:
User: Convert these lecture notes into flashcards: [paste notes]
Claude: [Uses fabric_to_flashcards]
Analyze a git diff:
User: Review this git diff and summarize the changes:
[paste git diff output]
Claude: [Uses fabric_summarize_git_diff]
For efficiency, use the combined tools that fetch and analyze in one step:
User: Extract wisdom from this YouTube video:
https://www.youtube.com/watch?v=example
Claude: [Uses analyze_youtube_video with pattern='extract_wisdom']
User: Summarize this article: https://example.com/article
Claude: [Uses analyze_url with pattern='summarize']
User: Explain the code in /path/to/script.py
Claude: [Uses analyze_file with pattern='explain_code']
Claude can chain multiple patterns together:
User: Get the transcript from this video, extract the wisdom,
then create flashcards from it. https://www.youtube.com/watch?v=example
Claude: [1. Uses get_youtube_transcript] [2. Uses fabric_extract_wisdom on transcript] [3. Uses fabric_to_flashcards on extracted wisdom]
Based on Daniel Miessler's Fabric patterns:
create_coding_project or similar patterns)summarize_git_diff)run_fabric_pattern with agility_story)to_flashcards)create_quiz)analyze_malware)analyze_logs)run_fabric_pattern)Ask Claude: "Run a health check" - this will verify:
Error: Failed to spawn fabric: ENOENT
Solutions:
which fabric and fabric --versionFABRIC_PATH in your MCP configError: Pattern not found: pattern_name
Solutions:
fabric --updatepatternsextract_wisdom not extractWisdom)Error: Failed to fetch YouTube transcript
Solutions:
brew install yt-dlp (macOS) or pip install yt-dlpyt-dlp --versionYTDLP_PATH in your MCP configSolutions:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.jsondist/index.js is absolute~/Library/Logs/Claude/mcp-server-fabric.logError: Fabric command timed out
Solutions:
# Build TypeScript only
npm run build
./build-mcpb.sh
npm run watch
# Build the project
npm run build
node dist/index.js
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}' | node dist/index.js
┌─────────────────┐
│ Claude/Warp │ └────────┬────────┘ │ MCP Protocol (stdio) ▼ ┌─────────────────┐ │ MCP Server │ ← This project │ (Node.js) │ └────────┬────────┘ │ Direct CLI calls ▼ ┌─────────────────┐ │ Fabric CLI │ │ (fabric cmd) │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ AI Patterns │ │ OpenAI/etc. │ └─────────────────┘
The MCP server:
MIT
Contributions welcome! Please open an issue or PR.
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo