Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI coding agents.
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": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generatorวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agents-md-generator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub nushey 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 (0.6.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) 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
MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.
Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go
Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing
Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.
The server exposes three tools with a clear separation of concerns:
No large data travels over the MCP wire.
Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.
See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.
pip install agents-md-generator
agents-md-generator setup
The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.
If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }
For Claude Code specifically:
claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator
claude mcp adddefaults to--scope local(current project only). Add-s userto register it for all projects.
Once registered, ask your AI client:
"Generate the AGENTS.md for this project"
The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:
"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_agents_md | Main entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md. |
scan_codebase | Standalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task. |
read_payload_chunk | Streams the payload written by either tool in chunks until has_more is false. |
generate_agents_md
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
scan_codebase
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
force_full_scan | boolean | false | Ignore cache and rescan everything when explicitly set to true. |
read_payload_chunk
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Must match the path used in the preceding tool call |
chunk_index | integer | — | Zero-based chunk index. Increment until has_more is false |
The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:
| Section | Contents |
|---|---|
| Project Overview | Tech stack and top-level architecture shape |
| Architecture & Data Flow | Detected layers or domains with data flow direction |
| Conventions & Patterns | Naming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end |
| Environment Variables | Variables detected in source files and .env.example |
| Setup Commands | Exact install and run commands from package.json, Makefile, etc. |
| Development Workflow | Build, watch, and dev server commands |
| Testing Instructions | Test commands and framework info (if detected) |
| Code Style | Lint/format commands (if config files detected) |
| Build and Deployment | CI pipeline info (if detected) |
Sections with no detected data are omitted entirely.
AGENTS.md content anywayAGENTS.mdFor large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.
Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.
Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.
Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.
generate_agents_md flow
generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructionsread_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is falsedata fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.mdscan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)
scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to diskread_payload_chunkThis flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.
All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:
~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json ← incremental scan cache
The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.
Note: The server also writes a temporary
payload.jsonto this directory during analysis, but it is managed entirely by theread_payload_chunktool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.
Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.
Full default configuration
{
"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }
| Key | Default | Description |
|---|---|---|
project_size | "medium" | Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles) |
exclude | (see above) | Glob patterns to exclude from analysis |
include | [] | If non-empty, only analyze files matching these patterns |
languages | "auto" | "auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"] |
agents_md_path | "./AGENTS.md" | Output path for the generated file |
max_file_size_bytes | 1048576 | Files larger than this are skipped (default: 1 MB) |
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENTS_MD_LOG_LEVEL | INFO | Server log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR |
The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.
| Profile | Lines (guidance) | Impact filter | Description |
|---|
| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo