Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Fuses biometric signals into a stress score (0-100) for AI adaptation. MCP + A2A native.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
X-Nefesh-Keyค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http human-state https://mcp.nefesh.ai/mcp --header 'X-Nefesh-Key: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"human-state": {
"url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp",
"headers": {
"X-Nefesh-Key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"human-state": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp",
"headers": {
"X-Nefesh-Key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
X-Nefesh-Key ความลับ HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน nefesh.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: X-Nefesh-Key
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (4.0.0) เข้า registry 7 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, topo^alpin
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.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
A Model Context Protocol and Agent-to-Agent (A2A) server that gives AI agents real-time awareness of human physiological state.
Send sensor data (heart rate, voice, facial expression, text sentiment), get back a unified state with a machine-readable action your agent can follow directly. Zero prompt engineering required.
On the 2nd+ call, the response includes adaptation_effectiveness — telling your agent whether its previous approach actually worked. A closed-loop feedback system for self-improving agents.
Most APIs give you a state. Nefesh tells you whether your reaction to that state actually worked.
On the 2nd+ call within a session, every response includes:
{
"state": "focused", "stress_score": 45, "suggested_action": "simplify_and_focus", "adaptation_effectiveness": { "previous_action": "de-escalate_and_shorten", "previous_score": 68, "current_score": 45, "stress_delta": -23, "effective": true } }
Your agent can read effective: true and know its previous de-escalation worked. If effective: false, the agent adjusts its strategy. No other human-state system provides this feedback loop.
Add the config without an API key — your agent will get one automatically.
{
"mcpServers": { "nefesh": { "url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp" } } }
Then ask your agent:
"Get me a free Nefesh API key using my email address"
The agent calls request_api_key → you click one email link → the agent picks up the key. No signup form, no manual copy-paste. After that, add the key to your config for future sessions:
{
"mcpServers": { "nefesh": { "url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp", "headers": { "X-Nefesh-Key": "nfsh_free_..." } } } }
Sign up at nefesh.ai/signup (1,000 calls/month, no credit card), then add the config with your key:
{
"mcpServers": { "nefesh": { "url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp", "headers": { "X-Nefesh-Key": "YOUR_API_KEY" } } } }
| Agent | Config file |
|---|---|
| Cursor | ~/.cursor/mcp.json |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json |
| Claude Desktop | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Claude Code | .mcp.json (project root) |
| VS Code (Copilot) | .vscode/mcp.json or ~/Library/Application Support/Code/User/mcp.json |
| Cline | cline_mcp_settings.json (via UI: "Configure MCP Servers") |
| Continue.dev | .continue/config.yaml |
| Roo Code | .roo/mcp.json |
| Kiro (Amazon) | ~/.kiro/mcp.json |
| OpenClaw | ~/.config/openclaw/mcp.json |
| JetBrains IDEs | Settings > Tools > MCP Server |
| Zed | ~/.config/zed/settings.json (uses context_servers) |
| OpenAI Codex CLI | ~/.codex/config.toml |
| Goose CLI | ~/.config/goose/config.yaml |
| ChatGPT Desktop | Settings > Apps > Add MCP Server (UI) |
| Gemini CLI | Settings (UI) |
| Augment | Settings Panel (UI) |
| Replit | Integrations Page (web UI) |
| LibreChat | librechat.yaml (self-hosted) |
VS Code (Copilot) — uses servers instead of mcpServers
{
"servers": { "nefesh": { "type": "http", "url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp", "headers": { "X-Nefesh-Key": " " } } } }
</details>
Zed — uses context_servers in settings.json
{
"context_servers": { "nefesh": { "settings": { "url": "https://mcp.nefesh.ai/mcp", "headers": { "X-Nefesh-Key": " " } } } } }
</details>
OpenAI Codex CLI — uses TOML in ~/.codex/config.toml
[mcp_servers.nefesh]
url = "https://mcp.nefesh.ai/mcp"
</details>
Continue.dev — uses YAML in .continue/config.yaml
mcpServers:
</details>
All agents connect via Streamable HTTP — no local installation required.
Nefesh is also available as an A2A-compatible agent. While MCP handles tool-calling (your agent calls Nefesh), A2A enables agent-collaboration — other AI agents can communicate with Nefesh as a peer.
Agent Card: /.well-known/agent-card.json
A2A Endpoint: POST https://mcp.nefesh.ai/a2a (JSON-RPC 2.0)
| A2A Skill | Description |
|---|---|
get-human-state | Stress state (0-100), suggested_action, adaptation_effectiveness |
ingest-signals | Send biometric signals, receive unified state |
get-trigger-memory | Psychological trigger profile (active vs resolved) |
get-session-history | Timestamped history with trend |
Same authentication as MCP — X-Nefesh-Key header or Authorization: Bearer token. Free tier works on both protocols.
Source: nefesh-ai/nefesh-a2a · Docs: nefesh.ai/docs/a2a
| Tool | Auth | Description |
|---|---|---|
request_api_key | No | Request a free API key. You MUST ask the user for their real email first. Do not invent or guess emails. The user receives a verification link they must click. Poll with check_api_key_status until ready. |
check_api_key_status | No | Poll for API key activation using the same email the user provided. Returns pending or ready with API key. |
get_human_state | Yes | Get stress state (0-100), suggested_action (maintain/simplify/de-escalate/pause), and adaptation_effectiveness — a closed-loop showing whether your previous action reduced stress. |
ingest | Yes | Send biometric signals (heart rate, HRV, voice tone, expression, sentiment, 30+ fields) and get unified state back. Include subject_id for trigger memory. |
get_trigger_memory | Yes | Get psychological trigger profile — which topics cause stress (active) and which have been resolved over time. |
get_session_history | Yes | Get timestamped state history with trend (rising/falling/stable). |
Your AI agent can get a free API key autonomously. You only click one email link.
request_api_key(your_real_email). No API key needed for this call.check_api_key_status(your_real_email) every 10 secondsImportant: The agent must use your real, accessible email address. Disposable emails are blocked. The verification link must be clicked by you to activate the key.
Free tier: 1,000 calls/month, all signal types, 10 req/min. No credit card.
After adding the config, ask your AI agent:
"What tools do you have from Nefesh?"
It should list the 6 tools above.
| Plan | Price | API Calls |
|---|---|---|
| Free | $0 | 1,000/month, no credit card |
| Solo | $25/month | 50,000/month |
| Enterprise | Custom | Custom SLA |
Prefer the terminal over MCP? Use the Nefesh CLI (10-32x lower token cost than MCP for AI agents):
npm install -g @nefesh/cli
nefesh ingest --session test --heart-rate 72 --tone calm nefesh state test --json
GitHub: nefesh-ai/nefesh-cli
Want the AI to adapt automatically? Use the Nefesh Cognitive Compute Router. Change your LLM base URL to gateway.nefesh.ai and the gateway adjusts system prompt and temperature based on biometric state. Three modes: OpenAI-compatible (/v1/chat/completions), Anthropic passthrough (/v1/messages), and Unified Anthropic for any backend. Zero code changes.
GitHub: nefesh-ai/nefesh-gateway
Nefesh implements and maintains the Human State Protocol, an open specification for exchanging human physiological state between AI systems. HSP defines a standard JSON format for stress scores, behavioral recommendations, and adaptation feedback so any agent can produce or consume human state data interoperably. Apache 2.0.
GitHub: nefesh-ai/human-state-protocol · Docs: nefesh.ai/docs/hsp
delete_subjectMIT — see LICENSE.