Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Execute Python code on Google Colab GPU runtimes (T4/L4) from any MCP client
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": {
"colab-exec": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add colab-exec -- uvx mcp-server-colab-execวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"colab-exec": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"colab-exec": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-colab-exec"
]
}
}
}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 pdwi2020 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 (0.1.0) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Georgia 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.
An MCP server for Georgian public data, read from the organizations that publish it.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
MCP server that allocates Google Colab GPU runtimes (T4/L4) and executes Python code on them. Lets any MCP-compatible AI assistant — Claude Code, Claude Desktop, Gemini CLI, Cline, and others — run GPU-accelerated code (CUDA, PyTorch, TensorFlow) without local GPU hardware.
~/.config/colab-exec/token.json for subsequent runs.pip install mcp-server-colab-exec
Or run directly with uvx:
uvx mcp-server-colab-exec
Add to your project's .mcp.json or ~/.claude/.mcp.json:
{
"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }
Or via the CLI:
claude mcp add colab-exec mcp-server-colab-exec
Add to claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "colab-exec": { "command": "mcp-server-colab-exec" } } }
gemini mcp add colab-exec -- mcp-server-colab-exec
colab_executeExecute inline Python code on a Colab GPU runtime.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
code | string | — | Python code to execute (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Returns JSON with per-cell output, errors, and stderr.
colab_execute_fileExecute a local .py file on a Colab GPU runtime.
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
file_path | string | — | Path to a local .py file (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Security policy: file_path must be a .py file inside the current workspace (cwd).
colab_execute_notebookExecute code and collect all generated artifacts (images, CSVs, models, etc.).
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
code | string | — | Python code to execute (required) |
output_dir | string | — | Local directory for downloaded artifacts (required) |
accelerator | string | "T4" | GPU type: "T4" (free) or "L4" (premium) |
timeout | int | 300 | Max execution time in seconds |
Artifacts are downloaded as a zip and extracted into output_dir. Zip members are validated before extraction to prevent path traversal and special-file writes.
Check GPU availability:
colab_execute(code="import torch; print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0))")
Run nvidia-smi:
colab_execute(code="import subprocess; print(subprocess.run(['nvidia-smi'], capture_output=True, text=True).stdout)")
Train a model and download weights:
colab_execute_notebook(
code="import torch; model = torch.nn.Linear(10, 1); torch.save(model.state_dict(), '/tmp/model.pt')", output_dir="./outputs" )
On first use, the server opens a browser window for Google OAuth2 consent. The access token and refresh token are cached at ~/.config/colab-exec/token.json. Subsequent runs use the cached token and refresh it automatically.
The OAuth2 client credentials are the same ones used by the official Google Colab VS Code extension (google.colab@0.3.0). They are intentionally public.
"GPU quota exceeded" — Colab has usage limits. Wait and retry, or use a different Google account.
"Timed out creating kernel session" — The runtime took too long to start. Retry — Colab sometimes has delays during peak usage.
"Authentication failed" — Delete ~/.config/colab-exec/token.json and re-authenticate.
OAuth browser window doesn't open — Ensure you're running in an environment with a browser. For headless servers, authenticate on a machine with a browser first and copy the token file.
MIT