Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Context-window optimization: caching, compression & smart file tools that cut tokens 60-90%.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIRต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"token-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ooples/token-optimizer-mcp"
],
"env": {
"TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add token-optimizer --env TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @ooples/token-optimizer-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"token-optimizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ooples/token-optimizer-mcp"
],
"env": {
"TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"token-optimizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@ooples/token-optimizer-mcp"
],
"env": {
"TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
TOKEN_OPTIMIZER_CACHE_DIR envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub ooples 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 (7.9.0) เข้า registry เมื่อวาน
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, DepTime
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.
What changed in a Python library, in which release, and what replaces it. Answered locally.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Token Optimizer MCP
Compression that optimises your bill, not your byte count — and ships the benchmark so you can check it.
One local ledger for optimizer tools, live-graph substitutions, every agent, and the graph's own cost.
Providers cache the prompt prefix: cached tokens re-read at 0.1x, rewritten ones bill at 1.25x. Most compressors optimise bytes removed and ignore that multiplier. This one optimises the bill.
Measured against their real implementation, on their own fixtures. Not a reimplementation and not our fixtures: their harness compresses the payload, dumps it, their resolver redeems their own markers, and ours is handed the identical bytes. Their column is the best of the nine configurations that capture holds, row by row.
Two of our arms are in the table, and they answer different questions. `ours` is the block engine with nowhere to move a block, which is how the MCP tools and the hooks run: everything it removes, it removes by compressing, and nothing leaves the request. `ours, proxy` is the proxy a Claude Code session runs through, which also moves a block it could not compress out to a file and leaves a marker naming the path -- the same kind of trade their content-cache reference makes. ours, preset is the block engine with that move switched on at spillWholeBlockBelow: 0.9.
| workload | payload | theirs | ours | ours, proxy | ours, preset | zero-turn ids |
|---|---|---|---|---|---|---|
| agentic-conversation | 244,908 | 37.3% / 33.4% | 42.9% / 30.8% | 52.4% / 49.0% | 100.0% / 100.0% | 2099 / 2099 / 0 |
| agent-loop | 170,938 | 42.2% / 54.3% | 69.3% / 59.1% | 92.0% / 94.1% | 93.6% / 94.3% | 185 / 185 / 52 |
| agent-loop-logs | 327,500 | 51.5% / 53.0% | 61.9% / 58.1% | 88.7% / 91.5% | 96.2% / 97.0% | 2034 / 2034 / 81 |
| api-responses | 49,127 | 88.2% / 89.3% | 66.6% / 59.1% | 96.4% / 96.8% | 96.6% / 96.8% | 699 / 98 / 23 |
| browser-session | 781,774 | 21.7% / 13.1% | 93.7% / 26.5% | 55.5% / 90.2% | 100.0% / 99.9% | 334 / 334 / 0 |
| code-search | 131,264 | 47.4% / 59.7% | 81.8% / 70.8% | 97.7% / 97.9% | 95.7% / 96.1% | 201 / 201 / 43 |
| database-rows | 45,929 | 88.6% / 89.2% | 65.6% / 56.5% | 92.4% / 93.1% | 92.6% / 93.4% | 590 / 78 / 49 |
| codebase-exploration | 137,961 | 99.7% / 99.7% | 16.0% / 12.7% | 99.6% / 99.6% | 100.0% / 99.9% | 540 / 3 / 0 |
| grep-output | 75,219 | 99.6% / 99.6% | 56.1% / 51.9% | 99.5% / 99.6% | 99.9% / 99.9% | 1005 / 3 / 0 |
| log-entries | 91,385 | 80.8% / 83.2% | 63.5% / 52.0% | 95.4% / 95.7% | 95.5% / 96.0% | 1180 / 237 / 46 |
| human-authored-json | 37,425 | 30.6% / 30.0% | 66.6% / 66.0% | 81.6% / 83.7% | 96.7% / 96.9% | 154 / 154 / 11 |
| issue-triage | 109,354 | 53.1% / 55.2% | 88.1% / 85.7% | 97.2% / 97.6% | 95.1% / 95.7% | 59 / 59 / 21 |
| rag-conversation | 171,913 | 0.0% / 0.1% | 84.6% / 83.2% | 99.1% / 99.4% | 100.0% / 100.0% | 42 / 42 / 0 |
| raw-build-log | 158,057 | 99.8% / 99.8% | 70.6% / 48.2% | 99.7% / 99.8% | 100.0% / 100.0% | 430 / 3 / 0 |
| relevance-probe | 49,157 | 64.1% / 71.0% | 82.4% / 77.2% | 97.1% / 97.8% | 95.8% / 96.6% | 225 / 225 / 13 |
| search-results | 96,647 | 95.0% / 95.4% | 74.3% / 59.4% | 96.5% / 96.5% | 96.6% / 96.6% | 505 / 62 / 34 |
| repeated-reads | 158,285 | 37.4% / 30.4% | 71.7% / 68.5% | 99.5% / 99.6% | 100.0% / 100.0% | 394 / 388 / 0 |
| sre-debugging | 312,276 | 88.4% / 89.9% | 67.4% / 62.4% | 98.5% / 98.7% | 97.1% / 97.5% | 3116 / 506 / 82 |
Recorded 2026-10-17 at b1231a8c, by the command in the record's regenerate field, over Alternative A's own fixtures and harness. That arm runs Alternative A itself, so CI does not re-derive it -- it checks these figures and this provenance against the record instead.
Over the corpus the proxy removes 82.5% of the characters and 91.5% of the tokens; their best configuration removes 51.5% and 61.4%. It is cheaper than their best arm on 18 of 18 rows when nothing is ever fetched back, which is the end of the range their markers are built for, and on 17 of 18 when every moved block is fetched back. The block engine alone removes 72.0% and 55.9%: more of the characters than theirs, fewer of the tokens.
Where they still win, and why. On codebase-exploration, grep-output, raw-build-log, sre-debugging and the four raw-data rows their best arm takes 83.2-99.8% off the tokens and the block engine 12.7-62.4%. Their number there is a content-cache reference: the block is not made smaller, it is taken out of the request, put in a store, and replaced by a < > marker. An engine with nowhere to put a block cannot match that, so on those rows the ours column loses on reduction, and on cost when nothing is fetched back. The proxy makes the same move: it is ahead of them on five of those eight rows, level on grep-output and raw-build-log, and a tenth of a point behind on codebase-exploration. The one row where the proxy costs more than they do is agentic-conversation, and only when every block it moved is fetched back: they move none of that conversation out, so they cost the same at either end, while the proxy moves part of it and pays a retrieval for each part it wants back.
The other column is a turn. A marker is not the content: to read what it stands for, the agent spends a request. Of the 13,792 retention units planted in the corpus, the block engine keeps 5,223 in the text and 8,569 more rebuildable from the text alone, so every one of them is there with no extra turn; theirs keeps 6,711 in the text and 7,075 behind its store, one retrieval call away. 0 are unrecoverable on our side and 6 on theirs. Their best arms force 17 round trips across the corpus to get their content back; the block engine forces 0. The proxy, like theirs, trades a turn for every block it moves, and that turn is what the fetch-rate end of the cost model prices.
What their marker costs is priced, not just its size. Their marker is only redeemable because their proxy also sends a alternative_a_retrieve tool with the request -- on by default (ccr_inject_tool), and on every later request once a session has used it -- so every row where their best arm leaves a marker is charged for that tool's definition as well, recorded from their own package by bench/compression/alt-a/ccr-tool.py. The turn that first adds the tool also rewrites the whole cached prefix behind it; that is not charged, which errs in their favour. Ours needs no tool: our marker names a path the agent opens with the Read it already has, and the path is priced at the length the proxy really writes ( /.tok/ /<15 digits>, src/compress/spill-path.ts) rather than a shorter invented one.
`browser-session` is mostly the fixture. This payload holds four images, two of them distinct, and the base64 in them is generated rather than photographic: one distinct image alone folds from 160,032 characters to 5,572, which no real PNG would do. What carries over to a real session is the duplication -- half the image bytes are a second copy of an image already in the request, which is 44.3% of the whole payload. The run the marker names is still in the output above it, so the reader rebuilds it without asking for anything, which is why the characters fall much further than the tokens: the image tokens are counted from pixels on both arms either way.
Reproduce the whole table:
python bench/compression/alt-a/run-theirs.py <alt-a-clone> <out-dir>
python bench/compression/alt-a/resolve-theirs.py node bench/compression/head-to-head.mjs
A second arm reimplements their published design from their own benchmark generator's definitions — opaque hash markers, history compressed, a retrieval tool and system message injected — so the four workloads with a published comparator can be checked without their clone. node bench/compression/proof.mjs:
| workload | payload | theirs | ours | verdict |
|---|---|---|---|---|
| code-search | 17765 | 92.1% | 97.8% | ours |
| sre-debugging | 65694 | 92.2% | 98.6% | ours |
| issue-triage | 54174 | 72.8% | 97.5% | ours |
| codebase-exploration | 78502 | 47.4% | 54.7% | ours |
Four workloads, because those are the four this arm has a published comparator for. The head-to-head harness scores eighteen; the other fourteen are not in this arm, and are scored against their real implementation in the table above.
**`codebase
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo