Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Model intelligence for AI agents — syntax, params, pricing for 67+ generative AI models.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
PROMPTIBUS_API_KEY, PROMPTIBUS_API_URLค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PROMPTIBUS_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add promptibus --env PROMPTIBUS_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env PROMPTIBUS_API_URL='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @promptibus/mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PROMPTIBUS_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"promptibus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"PROMPTIBUS_API_URL": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
PROMPTIBUS_API_URL envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน promptibus.com แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: PROMPTIBUS_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.9.0) เข้า registry 6 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Your agent thinks Midjourney still uses
--v 5. It doesn't — that flag was dropped at v7.
It assumes DALL-E 3 and FLUX Schnell cost the same. They differ by ~50×.
It confidently writes
[Verse]tags for Suno. They were removed in v4.
This MCP server fixes that. Real syntax, real prices, real recommendations for 67+ generative AI models — over the Model Context Protocol.
Works with: Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · Zed · Continue.dev · n8n · any stdio MCP client Domains: image · video · audio · text · code Cost to start: $0, no account, no API key
Your agent receives a brief — *"30-second cinematic video of a thunderstorm at sea."* — and instead of guessing, calls a tool.
recommend_model({ task: "30s cinematic video, thunderstorm at sea", domain: "VIDEO" })
Top 3 models for: "30s cinematic video, thunderstorm at sea"
The agent picks one, formats the prompt with optimize_prompt, lints the result with lint_prompt, checks get_pricing for the volume budget — all before a single token of generation cost is spent.
get_pricing({ model: "dall-e-3", volume: 100 }) returns actual USD cost plus cheaper alternatives — agents can finally optimize for budget, not just "vibes."recommend_model ranks across all five domains (image / video / audio / text / code) with reasoning, not guessing.lint_prompt catches deprecated flags, invalid parameters, and length violations *before* you burn credits.npx -y @promptibus/mcp — that's the install.Option A — Smithery (recommended):
Visit smithery.ai/server/@promptibus/mcp, pick your client, click install.
Option B — drop into your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
Option C — hosted HTTP endpoint (no install at all):
For clients that support HTTP transport:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "url": "https://promptibus.com/api/mcp" } } }
Per-client paths are listed under Client configs below.
Every tool is available on every tier — including anonymous. Tiering applies to daily request limits and which models you can query against (free-tier covers 10 popular models; Pro/Studio unlocks all 67+).
| Tool | What it does | Example |
|---|---|---|
recommend_model | Top 3 models for a task, with reasoning + cost. | { task: "logo with embedded text", domain: "IMAGE" } |
optimize_prompt | Reformats a prompt for a specific model — applies model-specific syntax + community-tested wording. | { text: "a cat in space", model: "midjourney-v7" } |
lint_prompt | Finds deprecated flags, invalid parameters, length violations. Suggests fixes. | { prompt: "a cat --ar 16:9", model: "flux-2-pro" } |
compare_models | Side-by-side: provider, domain, cost, capabilities. 2–5 models. | { models: ["flux-2-pro","midjourney-v7"], criteria: "photorealism" } |
get_parameters | Recommended parameters: defaults, ranges, community configs. | { model: "stable-diffusion-3-5", task_type: "portrait" } |
get_model_profile | Full profile: capabilities, syntax guide, parameters, community tips, related prompts. | { model: "suno-v4" } |
get_pricing | Real USD pricing for a model / domain / planned volume. Includes cheaper alternatives. | { model: "dall-e-3", volume: 100 } |
"Which video model gives me the longest single shot under $10?" → get_pricing({ domain: "VIDEO", volume: 60 }) returns a sorted matrix; agent picks the cheapest that meets duration.
"Convert this DALL-E prompt to Midjourney v7 syntax." → optimize_prompt({ text: "...", model: "midjourney-v7" }) reformats — proper aspect-ratio flag, no --v, model-specific suffixes applied.
"Will this Suno prompt work with v4?" → lint_prompt({ prompt: "[Verse] ...", model: "suno-v4" }) flags [Verse] as deprecated and proposes the v4 structure.
"I need to generate 1000 images at the cheapest viable quality." → recommend_model filters by domain + budget; get_pricing validates total cost; agent ships under budget.
Browsable model profiles as MCP resources:
promptibus://models/{slug}
Each resource returns a Markdown profile (provider, domain, version, pricing, full guide). Useful for agents that want to surface model info as a sidebar.
The system-prompt MCP prompt exposes curated system prompts from the Promptibus community.
system-prompt # lists all available
system-prompt { "slug": "midjourney-prompt-architect" } # returns full text
Anonymous users get full tool access — no account needed. Limits + model coverage scale with plan.
| Plan | Daily requests | Model coverage |
|---|---|---|
| Anonymous (no key) | 25 | 10 free-tier models |
| Free (with key) | 100 | 10 free-tier models |
| Pro | 500 | All 67+ models |
| Studio | 2,000 | All 67+ models |
Limits reset daily at midnight UTC. Plans + signup at promptibus.com/pricing.
Set PROMPTIBUS_API_KEY in your client config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"], "env": { "PROMPTIBUS_API_KEY": "psy_your_api_key_here" } } } }
| Variable | Required | Purpose |
|---|---|---|
PROMPTIBUS_API_KEY | No | Higher rate limits, full model coverage. Get one at promptibus.com/settings/api-keys. |
PROMPTIBUS_API_URL | No | Override the API base (default https://promptibus.com). For self-hosted Promptibus or staging. |
Does this generate images, video, or audio? No. It tells your agent *how* to use whatever generation API the agent already has access to. Think of it as a prompt engineering co-pilot, not a router.
Do I need an account to start? No. Anonymous mode works out of the box (25 req/day, free-tier models). API key raises limits and unlocks all 67+ models.
Are my prompts logged? Tool requests transit promptibus.com over HTTPS. We don't persist prompt bodies. API keys are SHA-256 hashed server-side; the raw key never lands in logs.
How fresh is the model data? Community-curated. New models typically appear within days of release; pricing is reviewed monthly. The data lives in a Postgres-backed catalogue at promptibus.com/models.
Does it work offline? The MCP server runs locally; the catalogue lives at promptibus.com. So: agent ↔ MCP server is local stdio, MCP server ↔ Promptibus is HTTPS. No internet, no answers.
Can I self-host the catalogue? Yes. The Promptibus app is open-source — clone promptibus/promptibus, point PROMPTIBUS_API_URL at your deployment.
Is there an HTTP transport instead of stdio? Yes — point your client at https://promptibus.com/api/mcp. Useful for sandboxed environments, browser-based MCP clients, and CI.
The client caches responses for tools whose output rarely changes (get_model_profile, get_parameters, compare_models, get_pricing). TTL: 24 h, in-memory per process. Cache is bypassed for tools whose output is input-dependent (recommend_model, optimize_prompt, lint_prompt).
promptibus.com; no third-party trackers in the request pathThe same npx -y @promptibus/mcp command works for every stdio client. Only the config file location and JSON shape differ.
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Claude Code
claude mcp add promptibus -- npx -y @promptibus/mcp
Cursor
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Zed
settings.json:
{
"context_servers": { "promptibus": { "command": { "path": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } } }
</details>
Continue.dev
~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers:
{
"transport": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } }
</details>
n8n
In the MCP Client node, set transport to stdio:
Command: npx
Arguments: -y @promptibus/mcp
</details>
67+ models across 5 domains. Highlights:
Full catalogue: [promptibus.com/models](ht
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo