Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Code intelligence MCP server — 80+ tools for navigation, impact analysis, and architecture
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"ckb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"mcp"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add ckb -- npx -y @tastehub/ckb mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"ckb": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"ckb": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@tastehub/ckb",
"mcp"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub SimplyLiz 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
registry ไม่ได้ระบุว่าต้องใช้กุญแจ แต่บางตัวจะขอให้ล็อกอินตอนใช้ครั้งแรก
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (8.0.3) เข้า registry 10 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zoo MCP
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.
An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Know your code. Change it safely. Ship with confidence.
CKB transforms your codebase into a queryable knowledge base. Ask questions, understand impact, find owners, detect dead code—all through CLI, API, or AI assistants.
Think of it as a senior engineer who knows every line of code, every decision, and every owner—available 24/7 to answer your questions.
| Question | Without CKB | With CKB |
|---|---|---|
| "What breaks if I change this?" | Grep and hope | Precise blast radius with risk score |
| "Who should review this PR?" | Guess from git blame | Data-driven reviewer suggestions |
| "Is this code still used?" | Delete and see what breaks | Confidence-scored dead code detection |
| "What tests should I run?" | Run everything (30 min) | Run affected tests only (2 min) |
| "How does this system work?" | Read code for hours | Query architecture instantly |
| "Who owns this code?" | Search CODEOWNERS manually | Ownership with drift detection |
| "Are there exposed secrets?" | Manual grep for patterns | Automated scanning with 26 patterns |
🔍 Understand — Semantic search, call graphs, usage tracing, architecture maps
⚡ Analyze — Impact analysis, risk scoring, hotspot detection, coupling analysis
🛡️ Protect — Affected test detection, breaking change warnings, PR risk assessment
🔐 Secure — Secret detection, credential scanning, security-sensitive code identification
👥 Collaborate — Ownership lookup, reviewer suggestions, architectural decisions (ADRs)
📊 Improve — Dead code detection, tech debt tracking, documentation coverage
🚀 Compound Operations — Single-call tools (explore, understand, prepareChange) reduce AI tool calls by 60-70%
🔗 Integrate — CLI, HTTP API, MCP for AI tools, CI/CD pipelines, custom scripts
# See what's risky in your codebase
ckb hotspots --format=human
ckb diff-summary --format=human
ckb audit --format=human
ckb arch --format=human
ckb status
| AI Assistants | CI/CD | Your Tools |
|---|---|---|
| Claude Code, Cursor, Windsurf, VS Code, Grok | GitHub Actions, GitLab CI | CLI, HTTP API, Scripts |
83% token reduction with smart presets—load only the tools you need.
# One command to connect to Claude Code
ckb setup
Building your own tools? Use CKB as a backend via CLI, HTTP API, or MCP. See the [Integration Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Integration-Guide) for examples in Node.js, Python, Go, and shell scripts.
| Resource | Description |
|---|---|
| 📖 [Features Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Features) | Complete feature list with examples |
| 💬 [Prompt Cookbook](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Prompt-Cookbook) | Real prompts for real problems |
| 🔌 [Integration Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Integration-Guide) | Use CKB in your own tools and scripts |
| ⚡ [Impact Analysis](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Impact-Analysis) | Blast radius, affected tests, PR risk |
| 🔧 [CI/CD Integration](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/CI-CD-Integration) | GitHub Actions, GitLab CI templates |
# Install globally
npm install -g @tastehub/ckb
npx @tastehub/ckb init
brew install simplyliz/ckb/ckb
Use the fully-qualified name. Homebrew 6.0 requires third-party taps to be trusted before it loads them; installing this way grants that trust for this one formula. Tapping first and installing by short name fails with
Refusing to load formula ... from untrusted tap.
git clone https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP.git
cd CodeMCP go build -o ckb ./cmd/ckb
# 1. Initialize in your project
cd /path/to/your/project ckb init # or: npx @tastehub/ckb init
ckb index # auto-detects language and runs appropriate indexer
ckb setup # creates .mcp.json automatically
claude mcp add --transport stdio ckb -- npx @tastehub/ckb mcp
Token efficiency shown at startup:
CKB MCP Server v9.3.1
Active tools: 25 / 110 (22%) Estimated context: ~4k tokens Preset: core
Now Claude can answer questions like:
| Without CKB | With CKB |
|---|---|
| AI greps for patterns | AI navigates semantically |
| "I found 47 matches for Handler" | "HandleRequest is called by 3 routes via CheckoutService" |
| Guessing at impact | Knowing the blast radius with risk scores |
| Reading entire files for context | Getting exactly what's relevant |
| "Who owns this?" → search CODEOWNERS | Instant ownership with reviewer suggestions |
| "Is this safe to change?" → hope | Hotspot trends + impact analysis |
| Interface | Best For |
|---|---|
| [MCP](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/MCP-Integration) | AI-assisted development — Claude, Cursor, Windsurf, VS Code, OpenCode, Grok |
| [CLI](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/User-Guide) | Quick lookups from terminal, scripting |
| [HTTP API](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/API-Reference) | IDE plugins, CI integration, custom tooling |
CKB uses SCIP indexes to understand your code. Think of it like a database that knows where every function is defined, who calls it, and how everything connects.
# 1. Generate an index (auto-detects language)
ckb index
ckb status
Without an index, CKB still works using tree-sitter parsing (basic mode), but with an index you get:
Not all languages are equal. CKB classifies languages into quality tiers based on indexer maturity:
| Tier | Quality | Languages |
|---|---|---|
| Tier 1 | Full support, all features | Go |
| Tier 2 | Full support, minor edge cases | TypeScript, JavaScript, Python |
| Tier 3 | Basic support, call graph may be incomplete | Rust, Java, Kotlin, C++, Ruby, Dart |
| Tier 4 | Experimental | C#, PHP |
Key limitations:
--infer-tsconfig flagcompile_commands.jsonRun ckb doctor --tier standard to check if your language tools are properly installed.
See [Language Support](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Language-Support) for indexer installation, known issues, and the full feature matrix.
Your index becomes stale when you make commits. CKB offers several ways to stay current:
| Method | Command | When to Use |
|---|---|---|
| Manual | ckb index | One-off updates, scripts |
| Watch mode | ckb index --watch | Auto-refresh during development |
| MCP watch | ckb mcp --watch | Auto-refresh in AI sessions |
| CI webhook | POST /api/v1/refresh | Trigger from CI/CD |
Quick start for AI sessions:
ckb mcp --watch # Auto-reindexes every 30s when stale
Check staleness:
ckb status
For Go projects, CKB uses incremental indexing—only changed files are processed, making updates fast.
See the [Index Management Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Index-Management) for complete documentation.
| Feature | Description |
|---|---|
| Compound Operations | explore, understand, prepareChange — single-call tools that reduce AI overhead by 60-70% |
| Code Navigation | Semantic search, call graphs, trace usage, find entrypoints |
| Impact Analysis | Blast radius, risk scoring, affected tests, breaking changes (compareAPI) |
| Architecture | Module overview, ADRs, dependency graphs, explain origin |
| Ownership | CODEOWNERS + git blame, reviewer suggestions, drift detection |
| Code Quality | Dead code detection (findDeadCode), coupling analysis, complexity |
| Security | Secret detection, credential scanning, allowlists |
| Documentation | Doc-symbol linking, staleness detection, coverage metrics |
| Multi-Repo | Federation, API contracts, remote index serving |
| Runtime | OpenTelemetry integration, observed usage, production dead code |
| Streaming | SSE streaming for findReferences, searchSymbols with real-time progress |
| Automation | Daemon mode, watch mode, webhooks, incremental indexing |
📖 [Full Features Guide](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/wiki/Features) — Detailed documentation with examples
📋 [Changelog](https://github.com/SimplyLiz/CodeMCP/blob/main/CHANGELOG.md) — Version history
CKB review runs 21 quality checks in 5 seconds — secrets, breaking changes, dead code, complexity, test gaps, bug patterns, and more. Zero tokens, zero API calls.
When your AI assistant (Claude Code, Cursor, Windsurf) reviews a PR, it calls CKB first and gets structured analysis in ~1k tokens. Then it only reads the files that matter — saving 50-80% of tokens on large PRs.
ckb review --base=main # Human-readable review
ckb review --base=main --ci # CI mode (exit codes) ckb review --base=main --post=123 # Post as PR comment
Works in CI without any LLM:
- run: npx @tastehub/ckb review --base=main --ci --format=sarif > review.sarif
| Without CKB | With CKB | |
|---|---|---|
| LLM tokens on 100-file PR | ~200k | ~50k |
| Files LLM reads
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo