Context7
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Score your specs before feeding them to an LLM. MCP server with radar chart visualization.
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": {
"spec-score": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spec-score-mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add spec-score -- npx -y spec-score-mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"spec-score": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spec-score-mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"spec-score": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"spec-score-mcp"
]
}
}
}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 openpoem 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 (2.0.2) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Context7, Codebase Memory, Exa
server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว
อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi
ส่งคู่มือการใช้ไลบรารีและเฟรมเวิร์กรุ่นล่าสุดให้ AI อ่านก่อนตอบ ช่วยให้โค้ดที่ AI เขียนไม่ใช้คำสั่งเก่าที่เลิกใช้แล้ว
Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.
Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Score your specs before Claude builds from them.
A balanced spec produces balanced code. An unbalanced spec produces creative fiction.
When your spec is detailed on some axes but vague on others, Claude doesn't ask for clarification — it fills in the blanks. The result compiles, the tests pass, but it's not what you meant.
This tool catches that before you start building. It scores your spec on 4 axes, tells you which one is weakest, and gives you a concrete tip to fix it.
| Axis | Question it answers |
|---|---|
| completeness | Can Claude understand the full scope of what to build? |
| clarity | Is there only one way to interpret this spec? |
| constraints | Does Claude know what NOT to build? |
| specificity | Are there concrete, testable details? |
Each axis scores 0.0 to 1.0. The balance score measures how evenly the 4 axes are covered.
Balance matters more than individual scores. A spec scoring 0.50 on all 4 axes (balance: 0.97) will produce better output than one scoring 0.95 / 0.95 / 0.20 / 0.90 (balance: 0.58). Why? That one weak axis — constraints at 0.20 — is exactly where Claude will improvise. You described what to build in detail, but forgot to say what's out of scope. So Claude builds everything you asked for, plus features you didn't.
On the radar chart: an even diamond beats a sharp spike.
| Verdict | What it means |
|---|---|
| SHIP IT | Spec is ready — Claude knows what to build and what not to |
| ALMOST | One axis needs a small fix before you start |
| DRAFT | Multiple axes need work, but the structure is there |
| VAGUE | Well-organized but too abstract to act on |
| UNBOUNDED | Clear goal but no boundaries — Claude will over-build |
| OVER-CONSTRAINED | Lots of rules but unclear what the actual goal is |
| SKETCH | Starting point — needs detail on most axes |
Not SHIP IT yet? The tool tells you which axis is weakest and what to add. Fix that axis, re-score, repeat. Most specs reach SHIP IT in 2-3 rounds.
git clone https://github.com/openpoem/spec-score-mcp.git
cd spec-score-mcp && npm install && npm run build claude mcp add spec-score -- node $(pwd)/dist/mcp.js
The 3 tools are now available in every Claude Code session.
Clone this repo to get the built-in slash commands:
/project:scan my-feature-spec.md
Reads the file, scores it, and writes a my-feature-spec.md.scored.md with scores, verdict, tip, and a radar chart.
/project:compare blueprint.md implementation.md
Scores both files and writes a compared.scored.md with side-by-side radar charts.
The 3 MCP tools work in any Claude Code conversation:
| Tool | What it does |
|---|---|
spec_score | Scores a spec on 4 axes, returns balance score and verdict |
spec_visualize | Generates an SVG radar chart from scores |
spec_compare | Side-by-side comparison of two scored specs |
Ask Claude: *"Score this spec"*, *"Show me the radar chart"*, or *"Compare these two specs"*.
This tool scoring its own spec — four rounds, each fixing the weakest axis:
Build a spec scoring tool
UNBOUNDED 0.12 Tip: What does 'scoring' mean? What axes? What output?
One axis is high (clarity — the goal is clear), everything else is near zero. Claude would build... anything. A web app? A CLI? A VS Code extension? No way to know.
Build an MCP server that scores specs on 4 axes: completeness, clarity,
constraints, specificity. Each axis is 0.0-1.0. Returns a balance score and verdict.
ALMOST 0.67 Tip: What are the verdicts? What does the tool NOT do?
Now Claude knows what to build. But constraints are still weak — it might add auto-fixing, CI integration, a database.
Three tools: spec_score, spec_visualize, spec_compare.
Non-goals: no auto-fixing, no CI integration, no storage.
SHIP IT 0.84 Tip: Add testable criteria — what balance maps to which verdict?
Crossed the threshold. Claude now knows what to build AND what not to build. Specificity is still the weakest axis.
Balance = 1 - sqrt(variance)/mean. SHIP IT > 0.75, ALMOST > 0.60,
plus pattern-based verdicts. Node.js, MCP SDK, stdio transport.
SHIP IT 0.95 Spec is ready for implementation.
Four rounds: 0.12 → 0.67 → 0.84 → 0.95. Each round fixed exactly one thing.
v / ||v||1 - sqrt(variance) / meanThe scoring intelligence comes from Claude, not from the algorithm. The algorithm only measures balance.
src/
mcp.ts # MCP server (3 tools) score.ts # Scoring engine visualize.ts # SVG radar charts .claude/ commands/ scan.md # /project:scan command compare.md # /project:compare command
OpenPoem — spec-score-mcp
MIT License.
© 2026 OpenPoem. info@openpoem.org