Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Debug, build, and manage Power Automate cloud flows with AI agents
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
x-api-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 flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp --header 'x-api-key: ใส่ค่าของคุณ'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"flowstudio": {
"url": "https://mcp.flowstudio.app/mcp",
"headers": {
"x-api-key": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"flowstudio": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.flowstudio.app/mcp",
"headers": {
"x-api-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-api-key ความลับ จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ninihen1 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: x-api-key
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) 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, Python MCP
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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Give your AI agent the same visibility you have in the Power Automate portal — plus a bit more. The Graph API only returns top-level run status — agents can't see action inputs, loop iterations, or nested failures. FlowStudio MCP exposes all of it.
You can click through the portal and find the root cause. Your agent can't — unless it has MCP.
The core difference: Graph API gives your agent run status. MCP gives your agent the inputs and outputs of every action.
| What the agent sees | Graph API | FlowStudio MCP |
|---|---|---|
| Run passed or failed | Yes | Yes |
| Action inputs and outputs | No | Yes |
| Error details beyond status code | No | Yes |
| Child flow run details | No | Yes |
| Loop iteration data | No | Yes |
| Flow definition (read + write) | Limited | Full JSON |
| Resubmit / cancel runs | Limited | Yes |
| Cached flow health & failure rates | No | Yes |
| Maker / Power Apps / connection inventory | No | Yes |
| Governance metadata (tags, impact, owner) | No | Yes |
| Skill | Description |
|---|---|
power-automate-mcp | Connect to and operate Power Automate cloud flows — list flows, read definitions, check runs, resubmit, cancel |
power-automate-debug | Step-by-step diagnostic process for investigating failing flows |
power-automate-build | Build, scaffold, and deploy Power Automate flow definitions from scratch |
power-automate-monitoring | Flow health, failure rates, maker inventory, Power Apps, environment and connection counts |
power-automate-governance | Classify flows by impact, detect orphans, audit connectors, manage notifications, compute archive scores |
The first three skills use live Power Automate API calls. The monitoring and governance skills use the cached store — a daily snapshot with aggregated stats, remediation hints, and governance metadata. Requires a FlowStudio for Teams or MCP Pro+ subscription for store tools.
Each skill follows the Agent Skills specification and works with any compatible agent.
Copilot, Claude Code, ChatGPT, Codex, OpenClaw, Gemini CLI, Cursor, Goose, Amp, OpenHands
Full walkthroughs on learn.flowstudio.app:
Sign in with your Microsoft account instead of pasting a key. Add https://mcp.flowstudio.app/mcp/oauth as a connector in ChatGPT (Developer mode on) or at claude.ai, then follow the sign-in prompt. Walkthrough: ChatGPT for Power Automate.
Available through the Claude plugin marketplace after approval. To test locally:
git clone https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills.git
claude --plugin-dir ./power-automate-mcp-skills
Then connect the MCP server:
claude mcp add --transport http flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp \
--header "x-api-key: "
Get your token at mcp.flowstudio.app.
Inside a Codex session, install skills directly:
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-mcp
$skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-debug $skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-build $skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-monitoring $skill-installer install https://github.com/ninihen1/power-automate-mcp-skills/tree/main/skills/power-automate-governance
Then connect the MCP server in ~/.codex/config.toml:
[mcp_servers.flowstudio]
url = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"
[mcp_servers.flowstudio.http_headers] x-api-key = " "
Search for flowstudio on skills.sh, or:
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-mcp
npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-debug npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-build npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-monitoring npx skills add github/awesome-copilot -s flowstudio-power-automate-governance
npx clawhub@latest install power-automate-mcp
npx smithery skill add flowstudio/power-automate-mcp
Copy the skill folder(s) into your project's .github/skills/ directory (or wherever your agent discovers skills).
Claude Code:
claude mcp add --transport http flowstudio https://mcp.flowstudio.app/mcp \
--header "x-api-key: "
Codex (~/.codex/config.toml):
[mcp_servers.flowstudio]
url = "https://mcp.flowstudio.app/mcp"
[mcp_servers.flowstudio.http_headers] x-api-key = " "
Copilot / VS Code (.vscode/mcp.json):
{
"servers": { "flowstudio": { "type": "http", "url": "https://mcp.flowstudio.app/mcp", "headers": { "x-api-key": " " } } } }
Get your token at mcp.flowstudio.app.
These are from real production investigations, not demos.
contains(string(...)) crashed on a nested property. Agent traced through parent flow, into child, through loop iterations, and found the failing input. Portal showed "ExpressionEvaluationFailed" with no context.split(Name, ', ') crashed when 38% of records had null Names. Agent traced parent to child to loop to action, found the root cause, and deployed a fix via update_live_flow.https://mcp.flowstudio.app/mcpx-api-key header)skills/
power-automate-mcp/ core connection & operation skill power-automate-debug/ debug workflow skill power-automate-build/ build & deploy skill power-automate-monitoring/ flow health & tenant inventory skill power-automate-governance/ compliance & governance skill examples/ real debugging walkthroughs README.md LICENSE MIT
Works with Copilot, Claude, ChatGPT, and any MCP-compatible agent.
Contributions welcome. Each skill folder must contain a SKILL.md with the required frontmatter. See the existing skills for the format.
MIT
Keywords: Power Automate debugging, flow run history, expression evaluation failed, child flow failure, nested action errors, loop iteration output, agent automation MCP, Power Platform AI, flow definition deploy, resubmit failed run, flow monitoring, governance, CoE, orphan detection, connector audit, archive score, maker inventory