Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Create, run, and analyze NetLogo agent-based models through natural conversation
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
NETLOGO_HOME, JAVA_HOME, NETLOGO_GUIต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"netlogo": {
"command": "uvx",
"args": [
"netlogo-mcp"
],
"env": {
"NETLOGO_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"JAVA_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"NETLOGO_GUI": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add netlogo --env NETLOGO_HOME='ใส่ค่าของคุณ' --env JAVA_HOME='ใส่ค่าของคุณ' --env NETLOGO_GUI='ใส่ค่าของคุณ' -- uvx netlogo-mcpเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"netlogo": {
"command": "uvx",
"args": [
"netlogo-mcp"
],
"env": {
"NETLOGO_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"JAVA_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"NETLOGO_GUI": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"netlogo": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"netlogo-mcp"
],
"env": {
"NETLOGO_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"JAVA_HOME": "ใส่ค่าของคุณ",
"NETLOGO_GUI": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
NETLOGO_GUI envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub Razee4315 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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: NETLOGO_HOME, JAVA_HOME
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.2) เข้า registry 5 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MCP Server Autocad Lisp Helper
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.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
The first MCP (Model Context Protocol) server for NetLogo — enabling AI assistants to create, run, and analyze agent-based models through natural conversation.
Works with: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code (Copilot), Cline, Continue, Roo Code, Zed, OpenCode, Codex — any tool that supports MCP.
As an AI student taking an Agent-Based Modeling course, I searched for an MCP server to control NetLogo — nothing existed. So I built one.
Instead of manually writing NetLogo code, clicking buttons, and tweaking sliders, you tell your AI assistant what you want in plain English:
"Create a predator-prey model with 100 sheep and 20 wolves. Run it for 500 ticks and show me the population dynamics."
The AI writes the code, runs the simulation, and shows you the results — all through conversation.
By default a real NetLogo window opens (on first use) so you can watch your simulations run live. Headless mode is available for CI or servers.
See docs/TOOLS.md for the full reference of all 25 tools, widget schema, and prompts.
| Requirement | Install via terminal? | How |
|---|---|---|
| Python 3.10+ | Yes | Windows: winget install Python.Python.3.12 · macOS: brew install python@3.12 · Linux: sudo apt install python3.12 |
| Java JDK 11+ | Yes | Windows: winget install EclipseAdoptium.Temurin.21.JDK · macOS: brew install --cask temurin · Linux: sudo apt install openjdk-21-jdk |
| NetLogo 7.0+ | No — manual | Download from ccl.northwestern.edu/netlogo |
Only NetLogo requires manual download. Everything else can be installed via terminal, and the Zero-Config Setup prompt below handles those automatically.
If you're using an AI coding tool, copy the prompt below into your chat. The AI will detect your OS, find your NetLogo and Java installations, clone the repo, install dependencies, configure your MCP client, and tell you how to use it.
Click to copy the setup prompt
Please set up the NetLogo MCP server for me end-to-end. Follow these steps carefully:
C:/Program Files/NetLogo*/Applications/NetLogo*/opt/netlogo*, ~/netlogo* If NetLogo isn't installed, tell me to download it from https://ccl.northwestern.edu/netlogo/download.shtml and stop.pip install netlogo-mcpnetlogo-mcp command is now available on my PATH.netlogo server entry with:command: netlogo-mcpenv.NETLOGO_HOME: the NetLogo path you detectedenv.JAVA_HOME: the JDK path you detected"type": "stdio" for Cursor, "servers" key for VS Code)."Create a simple predator-prey model with wolves and sheep on a green landscape. Run setup, then run 100 ticks while tracking wolf and sheep counts. Export the view before and after so I can see how the world evolved."
models/ and exports/ folders) and that I can browse them with the list_models tool.Do not skip any verification step. If something fails, stop and tell me exactly what failed and how to fix it.
pip install netlogo-mcp
Then add the server to your MCP client. For Claude Code, add to your project's .mcp.json:
{
"mcpServers": { "netlogo": { "command": "netlogo-mcp", "args": [], "env": { "NETLOGO_HOME": "C:/Program Files/NetLogo 7.0.3", "JAVA_HOME": "C:/Program Files/Eclipse Adoptium/jdk-25.0.2.10-hotspot" } } } }
Restart Claude Code and verify with /mcp.
Tip: prefer project-scope config (
.mcp.jsonin one project) over global config — a global entry loads the server in every session of every project.
Using Cursor, Windsurf, VS Code, Cline, Continue, Roo Code, Zed, OpenCode, Codex, or Claude Desktop? See docs/CLIENTS.md for exact config for all 11 clients. All configuration options (GUI/headless mode, directories, limits) are in docs/CONFIGURATION.md.
Developing or contributing? Clone the repo and install editable instead:
git clone https://github.com/Razee4315/NetLogo-MCP.git
cd NetLogo-MCP pip install -e ".[dev]"
The image bakes in NetLogo (headless) with its bundled JRE — no host install needed:
docker build -t netlogo-mcp .
docker run -i --rm netlogo-mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "netlogo": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "netlogo-mcp"] } } }
Docker runs headless only (no GUI mode). Add -v ./exports:/data/exports to keep exported views and worlds on the host.
Once connected, try these prompts in any MCP client:
> Create a simple NetLogo model with 50 turtles doing a random walk.
Run setup, simulate 100 ticks, and export the view.
Open the Wolf Sheep Predation model and run a parameter sweep
on initial-number-wolves from 10 to 100.
Build a disease spread model with sliders for population size and
infection chance.
The first model tool call takes 30-60 seconds while the JVM starts — the NetLogo window appears when it's ready. Don't click stop. Every call after that is instant.
| Problem | Solution |
|---|---|
NETLOGO_HOME is not set | Set the environment variable to your NetLogo install directory |
JAVA_HOME is not set | Set it to your JDK directory (not JRE) |
| JVM crashes on startup | Make sure JAVA_HOME points to JDK 11+, not an older version |
No model is loaded | Call open_model or create_model before using other tools |
| First model call hangs for 30-60s | Normal — JVM is warming up. Don't click stop. |
| NetLogo window opens when my AI client starts | You have NETLOGO_EAGER_START=true set, or an old version — by default the window only opens on first tool use |
| Server won't connect | Run netlogo-mcp manually in terminal to see error output |
If you use NetLogo MCP in research or teaching, please cite it — click "Cite this repository" in the GitHub sidebar, or see CITATION.cff.
Saqlain Abbas Email: saqlainrazee@gmail.com GitHub: @Razee4315 LinkedIn: @saqlainrazee
This project is licensed under the MIT License — free to use, modify, and distribute for any purpose.