Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Deterministic, offline FMECA MCP server: failure modes, criticality matrix, mitigations, readiness
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": {
"fmeca": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/praxec/fmeca:0.2.2"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add fmeca -- docker run -i --rm ghcr.io/praxec/fmeca:0.2.2วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fmeca": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/praxec/fmeca:0.2.2"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"fmeca": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/praxec/fmeca:0.2.2"
]
}
}
}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 praxec 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 (0.2.2) เข้า registry 15 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Docker ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server
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.
Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
fmeca-mcp is a structured FMECA engine exposed as an MCP server. You feed it failure modes and the observations that characterise them; it derives the severity/probability scores, computes criticality off a fixed matrix, tracks mitigations under a prevent→detect→fail-fast discipline, and tells you whether the analysis is ready to sign off. Any MCP client (Claude Code, Cursor, or a custom orchestrator) drives it over the standard protocol.
For AI agents: to install the server and its skills for your client, follow docs/AGENT-INSTALL.md.
Failure Modes, Effects & Criticality Analysis is a structured risk-triage method: enumerate how a thing can fail, judge how bad each failure is (severity) and how likely it is (probability), and rank the combined criticality so the worst risks get addressed first. Mitigations are then layered on and the *residual* risk is re-assessed. fmeca-mcp owns the structure and the arithmetic of that process; the caller supplies the domain judgement.
The engine is a pure function of (events in) → (criticality + residual + gaps + readiness out). It does no I/O beyond an append-only event log, makes no network calls, and runs no model.
Crucially, the caller never supplies a score. A caller (often an LLM) does the fuzzy work — naming a failure mode, its cause and effect, and proposing mitigations — and supplies *observations* drawn from a fixed catalog (e.g. data_loss, happens_in_normal_use). The kernel maps those observations to severity/probability levels through a locked evidence→score map and reads criticality off a fixed, locked S×P matrix. The model proposes; the code scores. Because criticality, residual risk, standing, and readiness are *computed* by a fold over the event log — never stored, never accepted as input — the same analysis always yields the same result, and no model can talk the matrix into a softer answer.
npx -y @matthew-cochran/fmeca
The npm launcher downloads the matching release binary, verifies its checksum, caches it and runs it. The package installs two command aliases, fmeca and fmeca-mcp, both running the same launcher. Point your MCP client at either command (see MCP client config).
# Linux / macOS
curl -fsSL https://github.com/praxec/fmeca/releases/latest/download/install.sh | sh
irm https://github.com/praxec/fmeca/releases/latest/download/install.ps1 | iex
The installer resolves your OS and CPU architecture, downloads the matching release asset, verifies its SHA-256 against the release's checksums.sha256, extracts it safely, and atomically installs the binary into a user-local managed directory ($HOME/.local/bin on Linux/macOS, %LOCALAPPDATA%\Programs\fmeca-mcp on Windows). It never compiles from source and fails loudly on an unsupported OS/architecture.
Pin a specific release instead of the current latest stable:
curl -fsSL https://github.com/praxec/fmeca/releases/latest/download/install.sh \
| sh -s -- --version v0.1.0
The installers can also be fetched from a specific release, for example https://github.com/praxec/fmeca/releases/download/v0.1.0/install.sh.
The installer scripts are published as release assets alongside the binaries.
Or download the archive directly. Every release publishes a checksums.sha256 and a machine-readable release-manifest.json listing each target, asset, digest, version, and source SHA:
| OS | Arch | Target triple | Asset | Build support | Runtime smoke tested |
|---|---|---|---|---|---|
| Linux | x86_64 | x86_64-unknown-linux-gnu | fmeca-mcp-x86_64-unknown-linux-gnu.tar.gz | native CI | native CI |
| Linux | arm64 | aarch64-unknown-linux-gnu | fmeca-mcp-aarch64-unknown-linux-gnu.tar.gz | native CI | native CI |
| macOS | x86_64 | x86_64-apple-darwin | fmeca-mcp-x86_64-apple-darwin.tar.gz | native CI | native CI |
| macOS | Apple Silicon | aarch64-apple-darwin | fmeca-mcp-aarch64-apple-darwin.tar.gz | native CI | native CI |
| Windows | x86_64 | x86_64-pc-windows-msvc | fmeca-mcp-x86_64-pc-windows-msvc.zip | native CI | native CI |
| Windows | arm64 | aarch64-pc-windows-msvc | fmeca-mcp-aarch64-pc-windows-msvc.zip | native CI | native CI |
"Native CI" means each asset is built and its MCP initialize/tools/list handshake smoke-tested on that platform's own runner. No other CPU/OS combination is claimed; unsupported platforms are rejected rather than silently cross-compiled.
Re-run the installer to update. Only the binary in the managed install directory is replaced (atomically); application state and configuration live outside that directory and are never overwritten. See Configuration for where state goes.
docker run -i --rm ghcr.io/praxec/fmeca:0.1.0
Mount your project to keep analyses in its .fmeca/ folder (without a mount the state is lost when the container exits). FMECA_STATE_DIR points the server at that folder even before fmeca-mcp init has created it:
docker run -i --rm --user "$(id -u):$(id -g)" -v "$PWD:/work" -w /work -e FMECA_STATE_DIR=/work/.fmeca -e OPENROUTER_API_KEY ghcr.io/praxec/fmeca:0.1.0
cargo install fmeca-mcp
cargo install works once the crate is published to crates.io. Until then, build from a checkout with cargo build --release.
It speaks MCP over stdio (the standard transport). Wire it into your editor like any other MCP server. The same entry works in Claude Code (.mcp.json) and Copilot (.mcp.json) (Cursor needs "type": "stdio"; see its section in AGENT-INSTALL):
{
"mcpServers": { "fmeca": { "command": "npx", "args": ["-y", "@matthew-cochran/fmeca"] } } }
Use "command": "fmeca-mcp" (or its alias "command": "fmeca") with "args": [] for the binary. Codex uses TOML:
[mcp_servers.fmeca]
command = "npx" args = ["-y", "@matthew-cochran/fmeca"] env_vars = ["OPENROUTER_API_KEY"]
Every client, with the skills install for each (including Cursor's .cursor/mcp.json entry), is in docs/AGENT-INSTALL.md. The key is optional (only vet uses it) and is never written to a config file: pass it as "env": { "OPENROUTER_API_KEY": "${OPENROUTER_API_KEY}" } where the client expands variables, or let the server inherit it from the environment.
| Tool | Does |
|---|---|
session.open | Start or resume a session; optionally selects the matrix strategy and records analysis metadata (title, level, aspect, scope_paths, parent), all fixed for the session's life. |
append | Add a failure mode (add_failure_mode), add a mitigation (add_mitigation), or re-score an existing failure mode (rescore). set_mitigation_status moves a mitigation through planned, implemented, verified or abandoned (verified needs evidence other than a note). set_failure_mode_disposition accepts a failure mode's residual risk (needs an approver) or excludes it as not credible (needs evidence); failure modes are never deleted. Returns the recomputed state. |
state.get | Read-only projection of the session: every failure mode with its computed criticality, residual, and standing. |
risk.next | The highest-criticality unmitigated failure mode — what to address next. |
readiness.assess | The readiness gate: is every High/Medium residual reduced and every blocker cleared? |
report.export | The full FMECA table for the session. |
scoring.catalog | The fixed observation vocabulary for a strategy — the ids the caller draws from. |
analyze | Stateless one-shot: hand over an entire analysis, get back the entire computed report. No session, no persistence. |
session.list | Every analysis in the state dir (the project's .fmeca/ when there is one), with its metadata, standing counts (excluded failure modes are counted separately), ready, ready_verified and resolution counts. Filters: level, aspect, parent. A log that fails to replay is listed with its error. |
vet | Advisory: asks Jev (via OpenRouter, needs OPENROUTER_API_KEY) whether observations, mitigations, coverage and readiness hold up, and returns probabilities beside the deterministic gate. Never writes or changes a score; without a key it reports vet_unavailable. |
actions.suggest | Read-only. Reads a session (or an inline analysis) under a risk policy and suggests actions: per-failure-mode risk bands, evidence confidence, dispositions, tagged actions and a sign-off verdict. Never changes the analysis or the log. |
policy.list | Read-only. The built-in policy presets and the project's .fmeca/policies/ files, each with its name, hash and class. A project file that does not load is listed with its error. |
The analyze tool reuses the exact same kernel compute as the session path, so the two can never diverge.
.fmeca/)fmeca-mcp init # at the project root: creates .fmeca/
git add .fmeca && git commit -m "chore: add .fmeca" fmeca-mcp check --dir .fmeca # in CI: replays every log, catches duplicate ids
Launch the server from the project root (or set FMECA_STATE_DIR) and it keeps one log per analysis in .fmeca/, named - . The setup, merge behaviour, Docker mount and the skill for each level are in docs/AGENT-INSTALL.md.
A risk policy reads an analysis through your project's own risk bands, sets a sign-off rule, and suggests tagged actions (design, review, test, ops, process, docs, security). It is computed when you ask and is never written to the log, so one analysis can be read under several policies. fmeca suggests; it never acts.
Presets: compat-0.1 (the default; its sign-off equals readiness.assess), prototype, standard, business-critical, safety-critical and confidence-view. Your own policies are TOML files in .fmeca/policies/ .toml and resolve after the presets.
fmeca-mcp policy list # presets and project files
fmeca-mcp policy validate .fmeca/policies/team.toml # ok , or the error fmeca-mcp suggest checkout-implementation --policy standard --format markdown
suggest exits 0 when the policy's sign-off passes, 1 when it fails (usable in CI) and 2 on a usage or policy error. Agents call the same thing as the actions.suggest and policy.list tools. The model, every preset and the action catalog are in docs/policies.md.
| Variable | Default | Effect |
|---|---|---|
FMECA_STATE_DIR | nearest .fmeca/, else $XDG_DATA_HOME/fmeca-mcp (or $HOME/.local/share/fmeca-mcp), else ./fmeca-state | Where the per-session logs live. |
OPENROUTER_API_KEY | unset | Enables the optional vet tool. Read from the environment only. |
FMECA_JEV_MODEL | typesafe/jev-1.13 | The model vet asks. |
FMECA_JEV_TIMEOUT_SECS | 30 | vet request timeout, in seconds. |
The criticality matrix is a closed, code-resident strategy selected at session.open (and fixed for the session'
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo