Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Detect hiring adverse impact and estimate whether a selection method is worth its cost.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http hiring-fairness https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"hiring-fairness": {
"url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"hiring-fairness": {
"type": "http",
"url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน saifs.ai แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้อ่านข้อมูล repo จาก GitHub
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
ยังไม่ได้ตรวจ เราอ่านรายการเครื่องมือตอนตรวจ endpoint
เทียบกับทุก server ที่ยังใช้งานในหมวดนี้ทั้งทะเบียน ดาวนับเฉพาะเมื่อผู้ลงทะเบียนเป็นเจ้าของ repo
จากการตรวจเบื้องต้นของเรา ผ่าน 1 จาก 1 ข้อที่ตรวจได้ เรายังไม่ได้อ่านโค้ด ก่อนใส่กุญแจหรือ token ให้ดูว่า server ขอสิทธิ์อะไร และเลือกกุญแจที่ทำได้เท่าที่จำเป็น
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.1) เข้า registry 17 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต่อผ่าน URL จึงใช้กับโปรแกรมที่รับ remote MCP ได้ เช่น ChatGPT ที่เปิดโหมดนักพัฒนา
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, 御府和田玉 在售作品查询
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.
Live in-stock Hetian jade from Yufu, Shanghai: prices, monthly price guide, book a viewing.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Group-level fairness and value analysis of a hiring process. From counts per stage and group it returns selection rates and impact ratios at every stage (EEOC four-fifths rule), whether each gap is larger than chance, the end-to-end funnel, and a like-for-like check across jobs that catches Simpson's paradox. From anonymous score/outcome pairs it tells you whether a test predicts job success, whether it underrates a group, a fair pass mark, and its money value net of cost. It never scores, ranks or selects individuals, and its output is analysis, not legal advice.
| Registry name | ai.saifs/hiring-fairness |
| Endpoint | https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp |
| Transport | Streamable HTTP (remote, nothing to install) |
| Auth | OAuth 2.1 — PKCE (S256) and dynamic client registration; your client opens a sign-in page on first use |
| Publisher | SAIFS AI |
Add to .vscode/mcp.json (workspace) or your user mcp.json:
{
"servers": { "saifs-hiring-fairness": { "type": "http", "url": "https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp" } } }
Then start the server from the MCP view and sign in when prompted.
Settings → Connectors → Add custom connector, and paste:
https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp
claude mcp add --transport http saifs-hiring-fairness https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp
Point it at https://hiring-fairness-mcp.saifs.ai/mcp using the Streamable HTTP transport. The server returns 401 with a WWW-Authenticate: Bearer … resource_metadata=… challenge, so OAuth-aware clients sign in automatically.
| Tool | What it does |
|---|---|
hiring_fairness | Analyses up to 5,000 rows of stage counts (or stage/group/selected candidate rows, or anonymous score/outcome pairs) and returns decision cards such as REVIEW THIS STAGE, COMPARE LIKE WITH LIKE, TEST PREDICTS, SET CUTOFF and WORTH THE COST. |
hiring_fairness_get_engine | For larger ATS exports: returns a numpy-only Python script that aggregates candidate rows to group counts locally and runs the same analysis, so no candidate data reaches the server. |