Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Lets AI coding agents discover and reference each other's recent sessions.
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": {
"openharness": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@freebird-ai/openharness"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add openharness -- npx -y @freebird-ai/openharnessวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"openharness": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@freebird-ai/openharness"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"openharness": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@freebird-ai/openharness"
]
}
}
}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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub philo-kim 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 (0.1.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo 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 that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
AI 코딩 에이전트의 최근 세션 파일을 찾아 서로 참조하게 해주는 로컬 MCP 서버.
전용 하네스 없이 하네스처럼 동작한다. 기존 도구 환경을 그대로 유지하면서, 에이전트 간 세션을 연결하는 디스커버리 레이어.
| Agent | Session Path | Format |
|---|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/projects/ | JSONL |
| Codex CLI | ~/.codex/sessions/ | JSONL |
| Gemini CLI | ~/.gemini/tmp/ /chats/ | JSON |
npm install -g @freebird-ai/openharness
openharness init
This registers OpenHarness as an MCP server in each agent's config.
get_agent_sessionsReturns recent session paths for all agents, filtered by project.
Input:
{ "project": "/Users/me/my-app" }
Output:
[
{ "agent": "claude-code", "path": "/Users/me/.claude/projects/-Users-me-my-app/session.jsonl", "format": "jsonl", "updatedAt": "2026-03-17T14:32:00Z", "matchedProject": "/Users/me/my-app", "matchedBy": "directory-name" } ]
get_agent_sessionReturns the recent session path for a specific agent.
Input:
{ "agent": "claude-code", "project": "/Users/me/my-app" }
Output:
{
"agent": "claude-code", "path": "/Users/me/.claude/projects/-Users-me-my-app/session.jsonl", "format": "jsonl", "updatedAt": "2026-03-17T14:32:00Z", "matchedProject": "/Users/me/my-app", "matchedBy": "directory-name" }
Returns null if no session is found.
| Agent | Strategy |
|---|---|
| Claude Code | Project path escaped with - as directory name |
| Codex CLI | Workspace field inside session JSONL |
| Gemini CLI | Project path hash matching tmp/ / |
User → Codex: "Review what Claude Code worked on recently"
Codex → OpenHarness MCP: get_agent_session({ agent: "claude-code", project: "..." }) Codex ← receives session path + metadata Codex → reads the JSONL file directly and performs review
No rules needed in agent instruction files. MCP tool descriptions are enough for agents to use naturally.
If you prefer to configure manually instead of using init:
{
"mcpServers": { "openharness": { "command": "openharness", "args": [] } } }
Add this to your agent's MCP config file:
| Agent | Config File |
|---|---|
| Claude Code | ~/.claude/mcp.json or project .mcp.json |
| Codex CLI | project .codex/ |
| Gemini CLI | ~/.gemini/settings.json |
MIT