ต้นแบบ · รุ่นทดลอง: มีทุก server ในทะเบียนทางการ อัปเดตทุก 30 นาที รีวิวและบัญชีผู้ใช้จะมาในขั้นถัดไป
PopNx MCPที่รวม MCP สำหรับคนใช้ AI · อธิบายเป็นภาษาคน

Software Design

โดย qwertymuzaffarรุ่น 0.1.3i★ –iรันบนเครื่อง
ชื่อใน registryio.github.qwertymuzaffar/software-design

ติดตั้ง

ภาพรวม

คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)

SOLID/OOP/DRY, the 23 GoF patterns, pattern scaffolding, and heuristic code-smell detection.

สามเสาของ PopNx MCP

สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน

ใช้ทำอะไรได้

ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry

  • การเชื่อมต่อ: รันบนเครื่อง
  • ช่องทาง (transport): stdio
  • หมวด: ออกแบบ ภาพ และเสียง

ติดตั้ง

เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง

ก่อนติดตั้ง

ต้องเตรียมก่อน

  • npmติดตั้ง Node.js (มีคำสั่ง npx) ในเครื่อง

คุณใช้แอปไหน

เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”

เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "software-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-software-design"
      ]
    }
  }
}

พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal

claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-design

เปิดใน Cursor

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "software-design": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-software-design"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

เปิดใน VS Code

หรือคัดลอกค่าตั้งเอง

วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์

{
  "servers": {
    "software-design": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "mcp-software-design"
      ]
    }
  }
}

เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง

ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น

ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี

ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README

ทำอะไรได้บ้าง

รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง

ผลตรวจเบื้องต้นi

เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569

  • ✓ ผ่าน

    ตัวตนผู้ทำตรงกับ repo

    ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub qwertymuzaffar ซึ่งเป็นเจ้าของ repo

  • … ยังไม่ตรวจ

    ยังมีคนดูแล

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • … ยังไม่ตรวจ

    มีสัญญาอนุญาต (license)

    ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub

  • – ไม่เกี่ยว

    endpoint ตอบ

    ตัวนี้รันบนเครื่องคุณ ไม่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

  • – ไม่เกี่ยว

    ล็อกอินแบบ OAuth

    ตัวนี้รันบนเครื่อง ใช้ค่าที่ตั้งในเครื่องแทน

  • … ยังไม่ตรวจ

    คำอธิบายเครื่องมือไม่มีคำสั่งแอบแฝง

    รันในเครื่องคุณ เราอ่านรายการเครื่องมือได้เฉพาะตัวที่มี endpoint บนอินเทอร์เน็ต

เทียบกับตัวอื่นในหมวด ออกแบบ ภาพ และเสียงi

  • ดาวมากกว่า 0% ของอีก 2182 ตัวในหมวดนี้
  • ส่งรุ่นใหม่เข้า registry ล่าสุดกว่า 20% ของอีก 2182 ตัวในหมวดนี้
  • ผลตรวจเบื้องต้นดีกว่าหรือเท่ากับ 100% ของอีก 2182 ตัวในหมวดนี้

เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo

คำถามที่พบบ่อย

Software Design ปลอดภัยไหม?

จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น

ต้องใช้กุญแจหรือรหัสอะไรบ้าง?

registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก

ตัวนี้รันบนเครื่องหรือบนคลาวด์?

รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)

ยังมีคนดูแลอยู่ไหม?

repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (0.1.3) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา

ใช้กับโปรแกรมไหนได้บ้าง?

โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย

มีตัวไหนใช้แทนได้บ้าง?

ในหมวดเดียวกันมี Figma Context MCP, Claude Real Video, Figma MCP Server

ตัวที่ใช้แทนได้

server หมวดเดียวกันจากผู้ทำคนอื่น เรียงตามดาว

อ่านการ์ด:★ ดาว GitHubiสามเสา: รีวิว · ผลตรวจ · การใช้งานiอัปเดต = วันที่ส่งรุ่นล่าสุดเข้า registryi

Figma Context MCP

โดย GLips

Give your coding agent access to your Figma data. Implement designs in any framework in one-shot.

รันบนเครื่อง★ 16,165MITอัปเดต 5 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Claude Real Video

โดย HUANGCHIHHUNGLeo

Let any LLM watch a video locally — and search everything it has ever watched.

รันบนเครื่อง★ 2,284MITอัปเดต 2 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

Figma MCP Server

โดย figma

server ทางการของ Figma ส่งข้อมูลงานออกแบบให้ AI อ่าน เพื่อเปลี่ยนแบบเป็นโค้ดหรืออธิบายแบบได้ตรงขึ้น ต่อผ่านคลาวด์ของ Figma

รันบนคลาวด์★ 2,152อัปเดต 13 เดือนที่ผ่านมา
ติดตั้ง

README จากผู้ทำ

เปิดอ่าน README

ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ

mcp-software-design

An MCP server that teaches and helps apply software-design guidance — the SOLID principles, the OOP pillars, DRY / KISS / YAGNI / meaningful naming / clean code, and the 23 Gang-of-Four design patterns — plus pattern scaffolding and heuristic code-smell detection.

It's the companion to mcp-udacity-commit: same stack (TypeScript, the MCP SDK, stdio transport), same shape (pure logic modules + thin server wiring).

Install

Register it with Claude Code — one line, nothing to clone:

claude mcp add software-design -- npx -y mcp-software-design

Or in an MCP client config:

{

"mcpServers": { "software-design": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-software-design"] } } }

Why this exists — and its one honest caveat

The commit server can *lint*: "subject ≤ 50 chars" is objectively checkable. Design principles and patterns are not like that — "does this violate SRP?" or "should this be a Factory?" are judgment calls, not lint rules.

So this server does not pretend to grade your architecture pass/fail. Instead it does the parts that are genuinely reliable, and hands the judgment to the model:

CapabilityPrimitiveWhat it gives you
Referenceresources + explain_conceptAuthoritative, consistent definitions so the model cites the same thing every time.
Scaffoldingscaffold_patternA language-agnostic skeleton of a pattern's participants.
Smell heuristicscheck_smellsA few genuinely-checkable proxies (long method, deep nesting, …) — hints, never verdicts.
Explain / applyreview_design, apply_pattern promptsPrime the model to review or refactor, grounded in the tools + resources above.

Design analysis is a judgment call, so the "explain/apply helper" is exposed as MCP prompts (which drive the client's model) rather than server code pretending to understand your snippet.

Tools

  • `list_catalog` { kind? } — list concepts, optionally filtered (principle | solid | oop | pattern | creational | structural | behavioral). solid / oop narrow to the SOLID five / the four OOP pillars.
  • `explain_concept` { name } — full guidance for one principle or pattern (intent, when-to-use, trade-offs, participants). Accepts a slug, name, or alias ("SRP", "open-closed", "pubsub").
  • `scaffold_pattern` { pattern, names? } — pseudo-code skeleton for a GoF pattern; names optionally renames roles to your domain ({ "Product": "Notification" }).
  • `check_smells` { code, …thresholds? } — heuristic scan for long method, large class, long parameter list, deep nesting, duplication, and large file. Each finding names the principle it hints at plus a suggested refactor. All thresholds are overridable per call.

Resources

  • `design://principles` — SOLID, OOP pillars, DRY, KISS, YAGNI, meaningful naming, and more.
  • `design://patterns` — the 23 GoF patterns, grouped creational / structural / behavioral.
  • `design://smells` — what check_smells detects, its thresholds, and its caveats.

Prompts

  • `review_design` { code, focus? } — review a snippet against the principles/patterns, grounded in check_smells + the resources.
  • `apply_pattern` { pattern, code } — refactor a snippet to apply a named pattern (and first judge whether it even fits).

Build from source

For local development, or to run a local checkout instead of the published package:

npm install

npm run build # compiles src → build npm start # runs the stdio server npm test # builds, then runs the unit tests npm run test:client # end-to-end check against the built server

Then register it the same way as Install above — both the claude mcp add command and the MCP-client-config form work — but point at your local build instead of npx:

claude mcp add software-design -- node /absolute/path/to/mcp-software-design/build/index.js

Layout

src/

catalog.ts # principles + 23 GoF patterns (data + lookup + markdown) smells.ts # pure, testable code-smell heuristics scaffold.ts # renders a pattern's participants into a skeleton index.ts # MCP wiring: resources, tools, prompts test/ catalog.test.mjs # catalog lookup + scaffolder smells.test.mjs # smell detectors (incl. string/comment edge cases)

The src/*.ts logic modules are pure and side-effect-free, so they're unit tested directly against the compiled output — the server (index.ts) is only thin wiring on top.

License

MIT

ถาม PopNx