Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Prediction-market fee/KYC/withdrawal data, venue recommendations, and a paid x402 change feed.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http prediction-friction-tracker https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"prediction-friction-tracker": {
"url": "https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"prediction-friction-tracker": {
"type": "http",
"url": "https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app/mcp/ชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ndrysdal-byte ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
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 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 3 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, Detailing Manager
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Structured KYC, fee, and withdrawal data across 12 prediction-market venues, plus a change feed for when those terms move and a natural-language "which venue is best for X" recommendation tool. Built for AI agents that need to check execution friction before routing a trade — not for humans clicking around a dashboard.
Live now: https://prediction-friction-tracker-production.up.railway.app
GET /friction/venues, GET /friction/venue/{slug}, GET /friction/changes?since= . Full OpenAPI spec at /openapi.json, interactive docs at /docs, agent-readable summary at /llms.txt./mcp/, exposing list_venues, get_venue, recommend_venue, and get_changes_info as tools. Point any MCP-compatible client at the /mcp/ URL directly./friction/changes (the time-sensitive change feed) is gated by the x402 protocol: unpaid requests get a real 402 with a payment challenge; pay $0.05 USDC on Base mainnet and retry to get the data. This is live, verified end-to-end with real money, not a demo — see api.py for the CDP-facilitator wiring.| Endpoint | Cost | What it returns | ||
|---|---|---|---|---|
GET /friction/venues | Free | Current snapshot of every tracked venue. Optional `?confidence=verified\ | stale\ | unconfirmed` filter. |
GET /friction/venue/{slug} | Free | One venue's current fee/KYC/withdrawal/API-access data, e.g. /friction/venue/kalshi. | ||
GET /friction/changes?since= | $0.05 USDC (x402) | Append-only log of every detected change since a timestamp — the time-sensitive product. |
Every record carries a confidence field: verified (spot-checked or high-confidence extraction), stale (source was unreachable, showing a cached value), or unconfirmed (LLM extraction was ambiguous). Treat unconfirmed as a lead to verify against the venue directly, not a fact to trade on.
list_venues(confidence) — browse/filter the current snapshot.get_venue(slug) — one venue's full data.recommend_venue(query) — free-text "which venue is best for lowest fees on high-frequency trading" / "I don't want to do KYC" / "API access without a wallet" style questions, reasoned over the current dataset. Says so explicitly rather than guessing when a query depends on data this tracker doesn't have (liquidity, volume, spread, uptime).get_changes_info() — describes the paid change feed (URL, price) without reimplementing it for free.| File | What it does |
|---|---|
schema.py | The data model — one VenueFriction record per venue, plus the VenueRecommendation response shape |
venues.py | The 12 tracked venues and their policy-page source URLs |
scrapers/base.py | Fetches and cleans raw policy-page text (requests + Playwright fallback for JS-rendered pages) |
extract.py | Sends raw page text to Claude, gets back a structured VenueFriction matching the schema |
recommend.py | Natural-language venue recommendation — reasons over the current dataset via Claude, structured-output constrained to real venue slugs |
reference_check.py | Cross-checks scraped fees against a third-party source (TradeBlock), flags divergences for human review |
storage.py | SQLite: current_state table (latest snapshot) + change_log table (append-only, the paid product) |
diff.py | Compares a fresh extraction to the stored one, writes a ChangeEvent for anything that moved |
run_pipeline.py | Orchestrates fetch → extract → diff → store, for all 12 venues |
api.py | FastAPI server — the HTTP endpoints above, x402 payment gating, MCP mount |
mcp_server.py | The MCP tool definitions, mounted into api.py at /mcp/ |
test_pipeline_logic.py, test_recommend_logic.py | Pure-logic tests, no API key needed |
pip install -r requirements.txt
python test_pipeline_logic.py # no API key needed, proves storage/diff logic python test_recommend_logic.py # no API key needed, proves recommendation logic export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-... python run_pipeline.py # real scrape -> extract -> store, all 12 venues uvicorn api:app --reload # boots the API on localhost:8000
Then in another terminal:
curl http://localhost:8000/friction/venues
curl http://localhost:8000/friction/venue/kalshi curl "http://localhost:8000/friction/changes?since=2020-01-01T00:00:00Z"
See CLAUDE.md for environment quirks, Claude API usage notes, and the data-quality/confidence model in more depth.
Informational only — not financial or legal advice. Verify directly with the venue before acting on any figure returned here.