Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
All 94 LearnWorlds LMS API endpoints as safety-categorized MCP tools (read/write/destructive).
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKENค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"learnworlds": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MCP_TRANSPORT",
"-e",
"LEARNWORLDS_BASE_URL",
"-e",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN",
"-e",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
"-e",
"MCP_AUTH_TOKEN",
"ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
],
"env": {
"MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add learnworlds --env MCP_TRANSPORT='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_BASE_URL='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_API_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' --env LEARNWORLDS_CLIENT_ID='ใส่ค่าของคุณ' --env MCP_AUTH_TOKEN='ใส่ค่าของคุณ' -- docker run -i --rm -e MCP_TRANSPORT -e LEARNWORLDS_BASE_URL -e LEARNWORLDS_API_TOKEN -e LEARNWORLDS_CLIENT_ID -e MCP_AUTH_TOKEN ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"learnworlds": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MCP_TRANSPORT",
"-e",
"LEARNWORLDS_BASE_URL",
"-e",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN",
"-e",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
"-e",
"MCP_AUTH_TOKEN",
"ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
],
"env": {
"MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"learnworlds": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"-e",
"MCP_TRANSPORT",
"-e",
"LEARNWORLDS_BASE_URL",
"-e",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN",
"-e",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID",
"-e",
"MCP_AUTH_TOKEN",
"ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:1.1.2"
],
"env": {
"MCP_TRANSPORT": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_BASE_URL": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_API_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ",
"LEARNWORLDS_CLIENT_ID": "ใส่ค่าของคุณ",
"MCP_AUTH_TOKEN": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}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 ohneben 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: MCP_TRANSPORT, LEARNWORLDS_BASE_URL, LEARNWORLDS_API_TOKEN, LEARNWORLDS_CLIENT_ID, MCP_AUTH_TOKEN
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.1.2) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper
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.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Run your LearnWorlds school in plain language from AI assistants like Claude, Cursor, and any other MCP client.
This Model Context Protocol server exposes the LearnWorlds public API — all 94 endpoints, generated straight from the OpenAPI spec into MCP tools. Every tool is safety-categorized (🟢 read-only / 🟡 write / 🔴 destructive) so your assistant knows what an action does *before* it calls it. It runs over stdio (Claude Desktop and other local launchers) or Streamable HTTP (hosted in Docker), and ships with retries, client-side rate limiting, and request timeouts so it holds up against a live school.
Some MCP servers just forward an API. This one is built to be safe to hand to an LLM and easy to run for real:
| What you get | Why it matters |
|---|---|
| All 94 endpoints, spec-driven | Full coverage of courses, users, enrollments, payments, subscriptions, coupons, certificates, seats, community and reporting — nothing hand-picked or left behind. |
| Every tool is safety-categorized 🟢 / 🟡 / 🔴 | A banner at the top of each tool description tells the model exactly what it does — read, create, update or delete — before it acts. |
| Descriptions written for agents, not humans | Every tool spells out its side effects, auth and rate-limit behavior, return shape, error codes, when *not* to reach for it, and which sibling tools are the alternatives. |
Machine-readable MCP annotations (readOnlyHint, destructiveHint) | Hosts that honor annotations (Claude included) can auto-trust reads and demand confirmation before anything destructive. |
| Automatic retries with backoff | Transient 429 / 5xx responses are retried with jittered exponential backoff, honoring the server's Retry-After header. |
| Built-in rate limiting | Self-throttles under LearnWorlds' 30 requests / 10 s cap so a burst of tool calls never trips a 429. |
| Per-request timeouts | A hung upstream call is aborted and retried instead of freezing the server. |
| **Two transports: stdio *and* Streamable HTTP** | Use it locally in Claude Desktop, or run one always-on server that any number of MCP clients reach over HTTP. |
| Docker + docker-compose, health check, auto-restart | Production-style deployment out of the box: docker compose up and it stays up. |
| Bearer-token auth on the HTTP endpoint | Required as soon as the server is bound beyond loopback: without MCP_AUTH_TOKEN it refuses to start rather than exposing the API unprotected. |
| Your secrets never reach the model | Credentials live in the server's environment and are injected on every request — the assistant only ever sees tool inputs and API responses. |
| Drop-in spec updates | LearnWorlds ships a newer YAML? Replace one file and rebuild — new endpoints become new tools automatically, no code changes. |
At the time of writing this appears to be the only dedicated LearnWorlds MCP server. You *could* instead point a generic OpenAPI→MCP wrapper at the spec — here's what that leaves on the table:
| Capability | This project | Generic OpenAPI→MCP wrapper\* |
|---|---|---|
| All 94 LearnWorlds endpoints as tools | ✅ | ✅ |
| Per-tool 🟢 / 🟡 / 🔴 safety category + banner | ✅ | ❌ |
readOnlyHint / destructiveHint MCP annotations | ✅ | ➖ |
$ref dereferencing + recursion-safe schemas | ✅ | ➖ |
Automatic retries on 429 / 5xx (honors Retry-After) | ✅ | ❌ |
| Client-side rate limiting (stays under 30 req / 10 s) | ✅ | ❌ |
| Per-request timeout with abort | ✅ | ➖ |
stdio transport | ✅ | ✅ |
| Streamable-HTTP transport | ✅ | ➖ |
| Docker + docker-compose, health check, auto-restart | ✅ | ❌ |
| Enforced bearer-token auth on the endpoint | ✅ | ❌ |
| Credentials injected server-side, never sent to the model | ✅ | ➖ |
| License | MIT | varies |
\*Generic OpenAPI→MCP wrappers turn any Swagger/OpenAPI spec into MCP tools. They can reach the same endpoints, but treat every operation identically — no safety categories, no resilience, no deployment story, and no guardrails tuned for live school data. "➖" = varies by tool / not guaranteed. Snapshot from July 2026.
Once it's connected, ask your assistant things like:
Tools are generated automatically from the API and grouped into 🟢 read-only, 🟡 write, and 🔴 destructive — so a well-behaved host can treat each group differently.
Claude / Cursor / any MCP client ──MCP──► this server ──HTTPS──► LearnWorlds API (your school)
The server parses the bundled OpenAPI spec into MCP tools (resolving $refs and guarding against recursive schemas), tags each with its safety category, and injects your bearer token and Lw-Client header on every outgoing request. Your credentials stay in the server's environment — the model never sees or handles them.
1. Add your credentials. Copy the example config and fill it in:
cp .env.example .env
2. Start the server:
docker compose up -d --build
The bundled docker-compose.yml binds to 127.0.0.1:8765 only, so the server is reachable from your machine but not the network.
3. Confirm it's running:
curl -s http://localhost:8765/health
4. Connect your MCP client. The MCP endpoint is http://localhost:8765/mcp.
mcp-remote. Add this under mcpServers in your config, then fully quit and reopen the app: {
"mcpServers": { "learnworlds": { "command": "npx", "args": [ "mcp-remote", "http://localhost:8765/mcp", "--header", "Authorization: Bearer YOUR_MCP_AUTH_TOKEN" ] } } }
(Drop the --header line if you left MCP_AUTH_TOKEN empty.)
claude mcp add --transport http learnworlds http://localhost:8765/mcp
Every push to main publishes a ready-to-run image to the GitHub Container Registry, so you can skip the local build entirely:
docker run -d --name learnworlds-mcp -p 127.0.0.1:8765:8765 --env-file .env \
ghcr.io/ohneben/learnworlds-mcp:latest
LEARNWORLDS_API_TOKEN, and your Client ID → LEARNWORLDS_CLIENT_ID.LEARNWORLDS_BASE_URL to your school's API base: https:// .learnworlds.com/admin/api. If your school uses a custom domain, use that host instead (e.g. https://academy.example.com/admin/api).Put all three in .env. The server injects them on every request, so your assistant never sees them.
Everything is set in .env (copied from .env.example):
| Variable | Required | Default | Description |
|---|---|---|---|
LEARNWORLDS_BASE_URL | ✅ | — | Your school's API base URL |
LEARNWORLDS_API_TOKEN | ✅ | — | Bearer access token |
LEARNWORLDS_CLIENT_ID | ✅ | — | Sent as the Lw-Client header |
MCP_TRANSPORT | — | stdio | stdio or http (the Docker image defaults to http) |
PORT | — | 8765 | HTTP listen port |
HOST | — | 0.0.0.0 | HTTP bind address |
MCP_HTTP_PATH | — | /mcp | HTTP MCP route |
MCP_AUTH_TOKEN | ⚠️ | _(off)_ | Require Authorization: Bearer on /mcp. Required when HOST is not a loopback address, otherwise the server refuses to start. Renamed from MCP_SHARED_TOKEN in 1.1.0 |
MCP_ALLOWED_HOSTS | — | _(automatic)_ | Comma-separated hostnames accepted in the Host header (DNS-rebinding protection). Needed behind a reverse proxy |
MCP_ALLOW_INSECURE | — | _(off)_ | Lifts the startup refusal. Only for an endpoint nobody else can reach |
MCP_SESSION_TTL | — | 1800 | Idle seconds before a session is dropped |
MCP_MAX_SESSIONS | — | 256 | Maximum concurrent sessions |
MCP_BODY_LIMIT | — | 25mb | Largest accepted request body |
LEARNWORLDS_MAX_REQUESTS | — | 25 | Client-side requests per window (0 disables throttling) |
LEARNWORLDS_RATE_WINDOW_MS | — | 10000 | Rate-limit window in ms |
LEARNWORLDS_MAX_RETRIES | — | 3 | Retries on 429 / 5xx / network errors |
LEARNWORLDS_TIMEOUT_MS | — | 30000 | Per-attempt request timeout |
LEARNWORLDS_OPENAPI_PATH | — | _(bundled)_ | Load a different OpenAPI YAML |
After changing .env, reload with docker compose up -d --force-recreate.
Each tool's description starts with one of these banners and carries the matching MCP annotations:
| Banner | Count | readOnlyHint | destructiveHint | Meaning |
|---|---|---|---|---|
| 🟢 READ-ONLY | 59 | true | false | Fetches data only. Safe. |
| 🟡 WRITE · creates data | — | false | false | POST — creates records (not idempotent; may duplicate). |
| 🟡 WRITE · updates data | — | false | false | PUT — modifies existing records in place (idempotent). |
| 🔴 DESTRUCTIVE · deletes | 8 | false | true | DELETE — removes a record. Confirm first. |
The 🟡 write tools total 27 (17 create + 10 update). Hosts that respect annotations (Claud
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo