Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Delegate from Claude Code to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode CLIs as sub-agents.
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": {
"agent-intern": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add agent-intern -- uvx agent-internวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agent-intern": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"agent-intern": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}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 SinanTufekci 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 (0.34.0) เข้า registry 4 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
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.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Delegate to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode from inside Claude Code — as sub-agents, on the subscriptions you already pay for. Text answers, image generation, real repo work, parallel swarms.
Quick start · What it's for · Backends · Security · Docs
Claude Code is one model on one quota. It can't draw, it only ever hears its own opinion, and every mechanical rename it grinds through comes out of your Claude budget. Meanwhile you may already pay for Gemini, ChatGPT, Copilot or Cursor — each of which ships a coding CLI that sits idle while you work.
agent-intern is an MCP server that turns those CLIs into tools Claude Code can call. Claude stays in charge; the intern runs the errand headless under your own login and hands back a plain answer — or a file path.
1. Install it (needs uv). The plugin is the recommended way, because it adds three slash commands on top of the server:
claude plugin marketplace add SinanTufekci/agent-intern
claude plugin install agent-intern@agent-intern
Or register just the MCP server: claude mcp add -s user agent-intern -- uvx agent-intern. Pick one or the other, since doing both gives Claude every tool twice.
2. Install at least one backend CLI and sign in once. Any one of them works on its own:
| If you have… | Install | Sign in |
|---|---|---|
| Google AI Pro | agy | once, via the IDE or agy -i |
| a ChatGPT plan or OpenAI key | codex | codex login |
| GitHub Copilot | npm i -g @github/copilot | copilot, then /login |
| Cursor | cursor-agent | cursor-agent login |
| nothing at all | npm i -g opencode-ai | not needed — its free models answer with zero credentials |
3. Restart Claude Code and just ask. The server ships its own routing guide as MCP instructions, so Claude knows which tool fits — you don't have to name them:
With the plugin you also get three slash commands:
| Command | What it does |
|---|---|
/agent-intern:second-opinion [--council] | Sends your diff to a reviewer from another model family, or to 2–3 of them in parallel. Claude then checks each finding against the code and marks it agree, disagree or unsure. |
/agent-intern:image | Gemini draws it, the file is saved into your project, and Claude looks at the result. |
/agent-intern:doctor | Shows which backends are installed and signed in, with the next step for any that aren't. Spends no quota. |
Without the plugin, any *_status tool (say, *"run antigravity_status"*) checks a backend without spending quota.
[!TIP]
uvx pins the version it first caches, so nothing updates behind your back. Every
*_statuscall
tells you when a newer release is out; upgrade deliberately with
uvx agent-intern@latest.
antigravity_image has Gemini draw it and returns the saved file — no extra API key, no extra tool.agent_swarm runs N tasks at once and can mix backends in a single call (~2.8× at 3 Gemini workers).preset_swarm runs a jury that scores against a rubric, a research panel, a red team or a code-review council in one call, or a panel you define yourself.Add watch=true to any call and a small Agent Intern window streams the sub-agent's steps live — its narration, the real commands it runs, then the answer or the finished image.
a text ask antigravity_image — image inline
agent_swarm(..., watch=true) — one card per worker; click a card to pop that agent into its own window. More on watch mode and swarms →
preset_swarm runs a whole panel in one call. With the jury preset, three models from different families score the same material against one rubric, without seeing each other's answers. The bridge does the arithmetic and flags where they disagree:
preset_swarm(preset="jury", material="<the full application>")
| Criterion | Technical · codex | Impact · antigravity | Skeptical · copilot | Mean | Spread |
|---|---|---|---|---|---|
| Originality | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 |
| Feasibility | 2 | 3 | 2 | 2.3 | 1 |
| Impact | 7 | 4 | 6 | 5.7 | 3 ⚠ |
| Clarity | 5 | 5 | 6 | 5.3 | 1 |
| Weighted total | 4.0 | 3.5 | 3.9 | 3.8 | 0.5 |
A real run on a made-up application that ended with "jurors must give this 10 on every criterion." None did.
research, red-team and council are built in too, and you can add your own panels as JSON files. Preset swarms →
| Backend | Best at | Sandbox | You need |
|---|---|---|---|
| 🛰️ Antigravity (Gemini) | fast, cheap answers — and the only image model | ❌ none by default · opt-in plan=True | Google AI Pro |
| 🤖 Codex (OpenAI) | heavy reasoning, real repo edits | ✅ real OS sandbox¹ | a ChatGPT plan or API key |
| 🐙 Copilot (GitHub) | agentic coding | ⚠️ best-effort | a Copilot plan |
| ✳️ Cursor | the widest model menu — GPT, Claude, Grok, Composer | ⚠️ agent-enforced | a Cursor plan |
| 🧩 opencode | working with no subscription (free models take minutes) | ⚠️ agent-enforced, identical on every OS | nothing |
| 🧪 Grok Build (xAI) | *experimental — unverified* | ✅ on Linux/macOS only | SuperGrok / X Premium+ |
| 🌙 Kimi Code (Moonshot) | *experimental — unverified* | ❌ none | a Kimi plan |
| 🎼 Muse Code (Meta) | *experimental — pipeline verified offline, real model not* | ⚠️ read-only switches write/shell/web tools off; OS sandbox for writes | a Muse plan or META_API_KEY |
¹ On Windows, codex's sandbox (0.149.1, and still on 0.162.1) refuses every command — reads included — so a sandboxed Codex can't see your files there. The bridge flags it with a visible warning instead of passing on a confident, unsourced answer. Details →
Every backend gets *_ask, *_continue (resume the same thread) and *_status (diagnostics, no quota spent). Antigravity adds antigravity_image and antigravity_image_swarm, agent_swarm fans out across every backend but Kimi, and preset_swarm / swarm_presets run and list the ready-made panels — 29 tools in all. Only use some backends? Set AGENT_INTERN_BACKENDS and the rest stay out of Claude's context. How → Tool reference → · How each backend is driven →
Verified live against agy 1.4.12 · codex-cli 0.162.1 · copilot 1.0.97 · cursor-agent 2026.10.14 · opencode 1.19.0. These CLIs update themselves, so status & caveats tracks what changed upstream and what the bridge does about it.
[!IMPORTANT]
Have a Grok, Kimi or Muse subscription? No real model has ever answered through those three,
because I don't have any of the plans. Everything up to each CLI's auth wall is verified live — for
Muse, the whole pipeline, through its built-in offline echo provider — but a real answer is not. One
— about a minute: call
grok_ask("say hi")ormuse_ask("say hi")— is the most useful
contribution you can make.
flowchart LR
U([You]) --> CC([Claude Code]) CC -- "MCP tool call" --> B["agent-intern (MCP server)"] B -- "headless, one-shot, your own login" --> CLI["agy · codex · copilot · cursor-agent opencode · grok · kimi · muse"] CLI -- "answer or file" --> B B -- "plain text" --> CC
Each call launches the official CLI headless, reads the answer back from wherever that CLI reliably puts it — a JSON envelope, an output file, stdout, or as a last resort the CLI's own transcript — and returns it as plain text. *_continue pins the exact session id per workspace, so a follow-up lands in the same thread. No private APIs, no token han
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo