Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Validates AI infra code on real VMs. Self-corrects until it works. No containers, no sandboxes.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://antrieb.sh/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http antrieb https://antrieb.sh/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"antrieb": {
"url": "https://antrieb.sh/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"antrieb": {
"type": "http",
"url": "https://antrieb.sh/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://antrieb.sh/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 antrieb.sh 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 7 เดือนที่ผ่านมา
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, SuperCollider
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.
Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Instant disposable clusters for LLM-generated networks and infra.
Say an LLM writes a VyOS NAT config, an OpenWrt firewall rule set, or a bash script to harden a CentOS cluster. Where do you run it before it touches your environment? Antrieb gives the LLM a disposable multi-node cluster, with real VMs and real networking, to try what it generates. Break it, quickly reprovision, try again. No cleanup.
Same OS and appliances your LLM-generated code will target in production: CentOS Stream, Ubuntu, Debian, Alma, Alpine, VyOS, OPNsense, SONiC, OpenWrt. Multi-network topologies with per-NIC assignment. Not a container, not a microVM, not some unknown Linux — the same kernels and packages your real fleet runs.
Root access, private networking, passwordless SSH between nodes. Ten minutes per cluster. Clean slate every time. Instant clusters that change the economics of being wrong for LLMs.
Antrieb is a remote MCP server. Nothing to install. Add it to your config and start provisioning.
With web-based AI clients, add Antrieb as a custom connector.
In claude.ai: go to Settings → Connectors, click Add custom connector. Enter:
Antriebhttps://antrieb.sh/mcpClick Add, then Connect and sign in. Back in your chat, try something like:
*Create a 3-node Kubernetes cluster, with node1 running both as control-plane and worker, and node2/node3 as pure workers. Install nginx with 3 pods and pod anti-affinity.*
Walkthrough video: https://youtu.be/8nts8ol-yeA
Get a free API key at antrieb.sh/dash, then add this to your MCP client config (e.g. .mcp.json for Claude Desktop):
Put this JSON in the current folder in a file called .mcp.json. Claude Code will find it automatically.
{
"mcpServers": { "antrieb": { "type": "http", "url": "https://antrieb.sh/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ant_YOUR_API_KEY" } } } }
#### Codex
Put this TOML content in ./.codex/config.toml. Then set the ANTRIEB_TOKEN environment variable with your API key before launching Codex.
[mcp_servers.antrieb]
url = "https://antrieb.sh/mcp" bearer_token_env_var = "ANTRIEB_TOKEN"
No local install, no dependencies, no Docker.
Your LLM controls real VMs through 5 tools:
1. provision → Spin up a cluster (sub-second per VM, declare custom networks and NICs)
The LLM drives the entire workflow: provision a cluster, install software command by command, verify each step, and iterate until it works. Antrieb provides the infrastructure; the LLM provides the intelligence.
You: provision 3 ubuntu nodes and install nginx on all nodes
LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"]) → { session_id: "abc12", nodes: ["node1", "node2", "node3"], provision_time_ms: 720 }
LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "apt-get update && apt-get install -y nginx") → { exit_code: 0, stdout: "..." }
LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "systemctl start nginx && curl -s localhost") → { exit_code: 0, stdout: " Welcome to nginx... " }
LLM: save(type: "image", session_id: "abc12", node: "node1", name: "my-nginx", commands: [...]) → { ani: "antrieb:my-nginx:v1" }
LLM: delete(type: "cluster", name: "abc12") → { success: true }
| ANI | Description |
|---|---|
ubuntu24.04 | Ubuntu 24.04 LTS: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq |
almalinux9 | AlmaLinux 9 (RHEL-compatible): dnf, bash, Python 3 |
centos-stream10 | CentOS Stream 10: dnf, bash, Python 3 |
debian13 | Debian 13: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq |
alpine | Alpine Linux 3.23: apk, minimal, musl libc |
sonic | SONiC: open-source network OS for data-center switches |
vyos | VyOS: Linux-based router / firewall with a unified CLI |
openwrt | OpenWrt 25.12: Linux-based firmware with UCI configuration |
opnsense | OPNsense: FreeBSD-based firewall / router with web UI |
Stack images are custom images created by enriching the base images with additional packages.
| ANI | Description |
|---|---|
terraform-aws | Terraform with real AWS (free-tier, Antrieb's credentials, Vault-brokered STS) |
ansible-controller | Ansible control node with collections |
podman | Podman, Buildah, Skopeo (rootless, Docker-API-compatible) |
mongodb | MongoDB server image for database provisioning and integration tests |
postgresql | PostgreSQL server image for SQL database tests |
vault | HashiCorp Vault image for secrets workflows and Terraform-backed credentials |
mariadb | MariaDB server image for MySQL-compatible database tests |
nginx | NGINX image for web server and reverse-proxy scenarios |
helm-k3s | K3s with Helm for lightweight Kubernetes scenarios |
asterisk-pbx | Asterisk PBX image for SIP and telephony scenarios |
Use search to discover all available images with full descriptions, or just specify a distro name and Antrieb picks the right one.
Networking is a first-class input to provision, not an afterthought. Every cluster is L2-isolated from every other cluster (even ones you own), with hostname resolution, passwordless SSH between its own nodes, and cluster-scoped env vars auto-injected into every exec call. What *varies* between runs is how nodes are wired and controlled by the optional networks and nics parameters on provision.
There are two modes: the default network (flat, one-subnet, internet-reachable) and declared networks (first-class multi-subnet, multi-NIC topologies).
node1, node2, node3 in /etc/hosts on every node.ssh node2 hostname just works.NODE_NAME, NODE_INDEX, NODE_IP, CLUSTER_HOSTS (multiline IP NAME — drop-in for /etc/hosts), CLUSTER_SSH_PUBKEY, CLUSTER_SSH_PRIVKEY.LLM: exec(node: "node1", command: "ssh node2 hostname")
→ { stdout: "node2" }
networks / nics are omitted)LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"])
You get:
/24 network named default, one NIC per node, DHCP-assigned IPs.Use this whenever the *network* isn't what you're testing — application-level work, distro-specific configuration, Ansible playbooks, CI pipelines, Kubernetes-on-three-ubuntus.
Pass networks and nics when the topology itself is the thing under test: routers, firewalls, DMZs, isolated back-end subnets, dual-homed nodes, BGP meshes.
LLM: provision(
cluster: ["vyos", "ubuntu24.04", "ubuntu24.04"], networks: [ { name: "wan", egress: true }, { name: "lan", cidr: "10.10.1.0/24", egress: false } ], nics: { node1: [{ net: "wan" }, { net: "lan" }], // vyos: dual-homed router node2: [{ net: "lan" }], // ubuntu backend node3: [{ net: "lan" }] // ubuntu backend } )
Contract:
/24. CIDRs are auto-allocated when omitted; only /24 is supported.nics. becomes eth0, eth1, ... in the listed order..254 (or DHCP-client) — assigning .1 to a VM causes ARP flip-flop.This unlocks serious networking work: VyOS / OPNsense firewalls with WAN/LAN zones, SONiC as an L2 switch or L3 router, OpenWrt with its fw3 zone model, nginx behind a reverse-proxy LAN, BGP peering over /31 transit links, hairpin NAT, DNAT port-forwards. Full walkthroughs for each pattern live in the @antrieb/* runbook library.
Reusable topologies should be captured in runbooks. Networks are declared inline during provision; if the same topology matters across scenarios, save the topology, commands, and verification steps together as a runbook.
The default antrieb/* runbook library includes verified scenarios such as:
Runbooks are written as executable proofs: topology, commands, expected packet behavior, and verification steps using tools like tcpdump, route tables, conntrack, BGP/OSPF state, DHCP traces, VPN handshakes, and failover tests.
Runbooks are the way to preserve non-trivial multi-node scenarios, capturing even little gotchas that may be too small to blog about. They're markdown documents with structure the LLM can execute:
## Topology required — cluster shape this applies to (images, networks, NICs)## Variables — placeholders like callers substitute at apply time## Steps — numbered; prose explains *why*, fenced shell blocks are the actual commands, each annotated with the node it targets## Verify — how to confirm successSave one with save(type: "runbook", session_id: "...", name: "...", body: "...markdown..."). The session_id must point to a session whose exec history demonstrates the runbook. Fetch the body with search(type: "runbook", fq_name: "namespace/name").
Runbooks complement images: an image captures installed state (packages, configs baked into a qcow2). A runbook captures a workflow (the ordered, multi-node actions that produce a working system). Prefer runbooks for anything with more than one node, because a single image can't express coordination between VMs.
Everything you save lives in your org's namespace; the antrieb/* namespace is read-only defaults.
Save any configured node as a reusable image:
execsave(type: "image", ...) with the list of successful commandsbuild-image.sh, startup.sh, and a descriptionprovision callsตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo