Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Audit and generate agent-native product surfaces
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": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add aigentify -- npx -y aigentify mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aigentify": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"aigentify": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aigentify",
"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 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub pooriaarab 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 (0.1.2) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Usaspending
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.
USAspending MCP — Federal spending data from USAspending.gov API
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Package and API types · Quickstart · Configuration
aigentify is an open-source agent-readiness auditing tool for developers who maintain product directories and public websites. It returns a score, individual checks, and actionable gaps. Its TypeScript library, command-line interface (CLI), and Model Context Protocol (MCP) server also generate public artifact text.
npm install aigentify
Requires Node.js 20 or later. The package has five direct runtime dependencies and includes TypeScript declarations. Price: USD 0.
Run this command from an existing product directory:
npx aigentify audit .
No environment variables, credentials, or .env loader are required for a directory audit. The report starts with .: /100, lists check statuses, and ends with Gaps:. A low score is a completed audit, not a command failure.
Generate a public guide with your product facts:
npx aigentify gen agents-md --name Example --description 'A product API.' --repository https://example.com --price 0 --price-currency USD --out agents.md
Success creates agents.md. Review its placeholders and product-specific instructions before publishing it.
import { auditTarget, generate } from 'aigentify';
const report = await auditTarget('.'); console.log(report.score, report.gaps); console.log(generate('offer', { name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, }));
Save this as audit.mjs and run node audit.mjs to print the score and structured offer.
Directory files or URL responses
| Snapshot and checks | Score + ordered gaps | Fix product facts -> generate text -> publish -> audit again
URL audits fetch discovery endpoints and query external registries. Directory audits inspect files without running the application.
Developers need to check agent discovery files alongside ordinary website checks. Lighthouse audits web quality; axe-core checks accessibility. aigentify focuses on agent-facing manifests, public instructions, offers, and discovery evidence.
Scope checked on 2026-10-14. These tools address adjacent auditing needs.
| Scope | aigentify | Lighthouse | axe-core |
|---|---|---|---|
| Primary target | Agent readiness | Web page quality | Accessibility |
| Input here | Directory or URL | Web page | HTML-based interface |
| Generated output here | Agent artifact text | Audit report | Accessibility results |
The implementation defines 27 audit checks, six generators, and three external registry probes. These are source-checked capabilities, not evidence that every target passes them. No credential-based platform verification was performed for this rewrite.
| Surface or integration | Status | Scope |
|---|---|---|
| AGENTS.md, MCP discovery, server.json | Implemented | Presence, fields, and public-safety heuristics |
| Schema.org offers | Implemented | JSON-LD detection and urgency-language checks |
| llms.txt and sitemap.xml | Implemented | Availability |
| OpenAPI, agent manifests, /agents | Implemented | URL discovery checks |
| Personal Agent Protocol (Poppy) | Implemented | Draft 0.1 validation; discovery-only generator |
| HTTP discovery and crawler responses | Implemented | Markdown, links, status, body, schema, rate-limit headers |
| Authentication guide, API catalog, Agent2Agent card | Implemented | Document shape or availability |
| AI plugin manifest | Implemented | Name, API, and authentication fields |
| Wikidata | Implemented | Official-website lookup |
| npm | Implemented | Package search and name/homepage matching |
| Official MCP Registry | Implemented | Server search and name/host matching |
| Next.js | Template | agents-route --framework next prints route instructions |
External checks return warnings when evidence is missing or inconclusive. URL-only checks return na for local directories.
/agents.md route instructions, then audit the deployed URL.server-json and review its package or remote configuration.audit --json.The library exports auditTarget, formatAuditReport, scoreAuditChecks, defineConfig, defaultConfig, and generator functions. Run the library on Node.js; auditing uses filesystem APIs.
| CLI command | Behavior |
|---|---|
audit [target] | Defaults to .; --json emits the report |
init | Creates AGENTS.md, server.json, and auth.md; --force permits overwrites |
gen | Prints text; --out writes a file |
mcp | Starts the stdio server |
The six artifact names are agents-md, server-json, offer, agents-route, auth-md, and poppy. agents-route accepts --framework static or --framework next.
Start the standalone server with npx aigentify-mcp. Its two tools are audit with { target } and gen with { artifact, params }.
Create aigentify.config.ts, aigentify.config.js, or aigentify.config.mjs for CLI generation:
import { defineConfig } from 'aigentify';
export default defineConfig({ name: 'Example', description: 'A product API.', repository: 'https://example.com', npmPackage: 'example-product', offer: { price: 0, priceCurrency: 'USD' }, });
Export a default configuration or a named aigentifyConfig. Library and MCP generation accept parameters directly.
Scores use weighted heuristics. A perfect score does not guarantee agent compatibility, search ranking, or discovery. The crawler check uses one agent User-Agent; it does not test every crawler. Requests have eight-second timeouts; registry failures can leave discovery evidence inconclusive. Audits fetch text without executing browser JavaScript. Generated files contain defaults and templates that require review. The authentication template describes API-key behavior; it does not implement authentication. The Poppy generator emits discovery-only data, not authenticated agent or API connections. init preserves existing files unless --force is set. It does not deploy them.
aigentify-mcp.Version 0.5.0 is a 0.x release. Interfaces and checks can change. Use the GitHub issue channel listed on the npm package for support. Public case studies are not yet published in this README.
aigentify audits a local directory or public URL for agent-readiness signals. Its report contains a score, checks, and actionable gaps.
aigentify implements Wikidata, npm, and Official MCP Registry probes in source. This rewrite checked the implementation, without a live credential-based verification campaign.
aigentify runs in your Node.js process or stdio MCP server. You publish and host the generated artifacts yourself.
aigentify checks agent-facing discovery and generates artifact text. Lighthouse audits web page quality.
aigentify checks agent readiness and public discovery files. axe-core evaluates accessibility in HTML-based interfaces.
aigentify uses no API keys for directory audits or its public registry probes. Generated authentication guides are templates for your product.
aigentify scores implemented heuristics, not end-to-end compatibility with every agent. Test your published interfaces with the clients you support.
aigentify generates text and starter files. You review product facts, implement missing behavior, and deploy the changes.
MIT.