Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Tells your agent which model to use and what it costs, across 46 providers and local runtimes.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, XAI_API_KEY, TYPESAFE_API_KEY, KOSHA_CACHE_TTL_HOURSค่าที่ติดป้ายความลับคือกุญแจของบัญชีคุณ อย่าส่งให้ใคร และอย่าวางในแชต
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"kosha-discovery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sriinnu/kosha-discovery"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"GOOGLE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"XAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"TYPESAFE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"KOSHA_CACHE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add kosha-discovery --env ANTHROPIC_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env GOOGLE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env OPENROUTER_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env XAI_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env TYPESAFE_API_KEY='ใส่ค่าของคุณ' --env KOSHA_CACHE_TTL_HOURS='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @sriinnu/kosha-discoveryเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"kosha-discovery": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sriinnu/kosha-discovery"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"GOOGLE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"XAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"TYPESAFE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"KOSHA_CACHE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"kosha-discovery": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@sriinnu/kosha-discovery"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"GOOGLE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"OPENROUTER_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"XAI_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"TYPESAFE_API_KEY": "ใส่ค่าของคุณ",
"KOSHA_CACHE_TTL_HOURS": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
KOSHA_CACHE_TTL_HOURS envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub sriinnu 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: ANTHROPIC_API_KEY, OPENAI_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, OPENROUTER_API_KEY, XAI_API_KEY, TYPESAFE_API_KEY
รันบนเครื่องของคุณ โปรแกรม AI จะเปิด server ขึ้นมาเองเมื่อใช้ ข้อมูลไม่ต้องผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ (ยกเว้นตัวที่ไปเรียกบริการออนไลน์ต่อ)
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.13.0) เข้า registry 3 วันที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, NexusWindows
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.
Windows computer use in the background: desktop apps driven without your mouse or keyboard.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Tells your agent — or your code — which model to use and what it costs.
Website: kosha.srinivas.dev
kosha discovers models across 46 providers and local runtimes, finds your API keys wherever they already live (env vars, Claude CLI, Codex, gcloud ADC, AWS SSO), fills in pricing and context limits, and answers questions like *the cheapest model with tool use and 128k context that I actually hold a key for*. It ships as a TypeScript library, a CLI, an HTTP API, an OpenAI-compatible proxy with a spend ledger, and an MCP server.
It works with no API keys at all — discovery falls back to the public models.dev and LiteLLM catalogs, so kosha list is useful on a fresh machine.
npm install @sriinnu/kosha-discovery # library / server
npm install -g @sriinnu/kosha-discovery # global kosha CLI brew install sriinnu/tap/kosha # same CLI and MCP server, via Homebrew
Requires Node.js 22+.
import { createKosha } from "@sriinnu/kosha-discovery";
const kosha = await createKosha();
const models = kosha.models(); // ModelCard[] across every provider const cheapest = kosha.cheapestModels({ role: "image" }); // ranked by price, with missingCredentials const sonnet = kosha.model("sonnet"); // alias → canonical ID; undefined if unknown console.log(sonnet?.pricing); // { inputPerMillion: 2, outputPerMillion: 10, cacheReadPerMillion: 0.2, ... }
kosha discover # query every provider; writes ~/.kosha/cache and the manifest
kosha list --provider anthropic # read from the local cache kosha model sonnet # one model, alias-aware kosha routes claude-opus-5-5 # every serving route for a model (direct, OpenRouter, Bedrock, …) kosha cheapest --role embeddings # rank by price for a role kosha doctor --ci --model opus,gpt6 # fail CI if a model you pin is deprecated, retiring, or gone kosha spend --since 2026-09-01 # roll up the proxy's spend ledger kosha refresh # bypass the cache and re-discover kosha serve --port 3000 # HTTP API + proxy; binds 127.0.0.1 (see Proxy below)
Every command takes --json. kosha --help lists the rest.
After each discovery, a stable v1 manifest lands at ~/.kosha/registry.json:
jq '.models[] | select(.pricing.inputPerMillion < 0.1) | .modelId' ~/.kosha/registry.json
Fail a build when a model your code pins is deprecated, about to be retired, or listed by no provider any more:
- uses: sriinnu/kosha-discovery@v1
with: models: | claude-opus-5-5 gpt-6-sol sonnet
Pin it to a commit SHA rather than a moving tag, as you would any action. The action runs the kosha version it was released with, not latest, so a new npm publish does not change what your CI runs until you move the pin.
It runs kosha doctor --ci --model … against the public catalogs (no provider keys needed), writes a table to the job summary, and annotates each failing model. A reseller retiring one of its routes is reported but does not fail the build while the model's own provider still serves it; deprecation-window (default 30 days) sets how far ahead a sunset counts.
A weekly discovery run publishes a full snapshot — every provider, model, price and limit kosha can see without your keys — at a stable URL:
curl -sL https://github.com/sriinnu/kosha-discovery/releases/download/snapshot-latest/kosha-latest.json \
| jq '.modelCount, .providerCount'
It is a release asset rather than a file in the repository: at ~2.8 MB growing with every provider added, committing it weekly would put roughly 150 MB of already-stale data a year into a repo people are meant to clone. Dated snapshot-YYYY-MM-DD pre-releases keep a short trail for diffing, pruned to the two most recent, and an older one is only removed once a newer one exists.
Each snapshot's release notes list what changed since the previous one — new models, repricings, new deprecations, removals. The same diff runs locally with pnpm snapshot:diff old.json new.json.
GET /api/models?provider=&originProvider=&mode=&capability=
GET /api/models/:idOrAlias GET /api/models/:idOrAlias/routes GET /api/models/cheapest?role=… GET /api/capabilities GET /api/providers[/:id] GET /api/roles GET /api/resolve/:alias GET /api/discovery-errors GET /api/discovery[/delta|/watch|/cheapest|/binding] (stable v1 contract) POST /api/refresh GET /health GET /metrics GET /proxy/v1/models POST /proxy/v1/chat/completions
Parameters and response shapes: docs/api.md.
kosha serve also exposes an OpenAI-compatible endpoint at /proxy/v1. Point any OpenAI SDK at it; the proxy resolves the model or alias, picks a provider you hold credentials for, injects the upstream key, forwards the request, and writes a row to the spend ledger.
kosha serve # start on :3000
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "http://localhost:3000/proxy/v1", apiKey: "not-used", // kosha resolves credentials from env });
// Use any canonical model ID or alias const res = await client.chat.completions.create({ model: "sonnet", messages: [{ role: "user", content: "hello" }], });
// Let kosha pick the cheapest model you have a key for const cheap = await client.chat.completions.create({ model: "kosha:cheapest", messages: [{ role: "user", content: "hello" }], });
// Cheapest model with tool_use and at least 128k context const routed = await client.chat.completions.create({ model: "kosha:cheapest[tool_use,128k]", messages: [{ role: "user", content: "hello" }], });
`kosha:cheapest` filter syntax (comma-separated, combinable):
| Filter | Example | Meaning |
|---|---|---|
| capability | tool_use, vision | model must have this tag |
k | 128k, 200k | minimum context window |
provider: | provider:groq | pin to a specific provider |
kosha:fastest, kosha:reliable, and kosha:balanced take the same filters and rank on observed latency and circuit-breaker state instead of price.
Every response carries x-kosha-model, x-kosha-provider, x-kosha-requested, x-kosha-attempt-chain, and x-kosha-estimated-cost-usd; non-streaming responses add x-kosha-actual-cost-usd when the upstream returned a usage block.
What the proxy can forward:
| Upstream wire format | Providers | Support |
|---|---|---|
| OpenAI-compatible | OpenAI, Ollama, OpenRouter, Vercel, Groq, Together, Fireworks, DeepInfra, … | passthrough, streaming included |
| Anthropic Messages | Anthropic | translated: streaming, tools, image_url, response_format, reasoning_effort; audio input and non-function tools fail over to an OpenAI-compatible route for the same model |
| Cloud SDKs | Google, Bedrock, Vertex | discovery only, not proxied yet |
| Non-chat / other wire | TypeSafe, Thinking Machines | discovery only — TypeSafe's System One endpoint is not a chat API, and Tinker's Anthropic-wire path differs from Anthropic's own |
Defaults that matter before you expose it: the server binds 127.0.0.1. Pass --host 0.0.0.0 (or KOSHA_HOST) to listen on a network interface, and set KOSHA_PROXY_TOKEN so /proxy/* and POST /api/refresh require Authorization: Bearer or x-kosha-token. KOSHA_MONTHLY_BUDGET_USD caps spend per calendar month. Reference: docs/api.md, docs/operations.md.
kosha-mcp serves the registry over the Model Context Protocol on stdio, so an agent can call kosha_query_models, kosha_cheapest_model, kosha_ranked_routes, kosha_model_detail, kosha_model_routes, kosha_resolve_alias, kosha_provider_health, and kosha_context_strategy without an HTTP server.
claude mcp add kosha -- kosha-mcp
It is published to the MCP registry as io.github.sriinnu/kosha-discovery, so clients that read the registry can install it without a manual command. The manifest is server.json.
Every provider key is optional. With no credentials at all the server still answers from the public models.dev and LiteLLM catalogs plus a curated offline list, so it is useful on a fresh machine.
Tools and protocol details: docs/mcp.md.
46 providers. Each has a descriptor in src/provider-catalog.ts; most OpenAI-compatible ones are driven from GENERIC_OPENAI_PROVIDERS in src/discovery/generic-openai.ts rather than a hand-written class.
| Provider | Discovery | Credential sources |
|---|---|---|
| Anthropic | GET /v1/models (context, output cap, capabilities read from the API) | ANTHROPIC_API_KEY, Claude CLI, Codex CLI |
| OpenAI | GET /v1/models | OPENAI_API_KEY |
GET /v1beta/models | GOOGLE_API_KEY, GEMINI_API_KEY, Gemini CLI, gcloud | |
| AWS Bedrock | SDK → CLI → public catalog → static list | AWS_ACCESS_KEY_ID, ~/.aws/credentials, SSO, IAM |
| Vertex AI | API → gcloud → public catalog → static list | GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS, ADC |
| Ollama, llama.cpp, LM Studio, vLLM | local HTTP API | none |
| OpenRouter | API | OPENROUTER_API_KEY (optional; unauthenticated is rate-limited) |
| Vercel AI Gateway | GET /v1/models | AI_GATEWAY_API_KEY, VERCEL_OIDC_TOKEN (discovery works without; execution needs one) |
| NVIDIA, Together, Fireworks, Groq, Cerebras, Cohere, DeepInfra, Perplexity | OpenAI-compatible API | _API_KEY |
| DeepSeek, Mistral, Moonshot (Kimi), GLM (Zhipu), Z.AI, MiniMax | OpenAI-compatible API | _API_KEY |
| xAI (Grok) | GET /v1/models; Grok Imagine split into image / video | XAI_API_KEY |
| TypeSafe (System One / Jev) | GET /v1/models — returns judgment models, not chat | TYPESAFE_API_KEY, JEV_API_KEY |
| Thinking Machines (Inkling) | Anthropic-wire endpoint, no model list — public catalog only | TINKER_API_KEY |
| Alibaba Model Studio (Qwen), Volcengine Ark (Doubao), Inception (Mercury), AI21 (Jamba), Upstage (Solar), StepFun, Meta (Muse Spark) | OpenAI-compatible API | DASHSCOPE_API_KEY, ARK_API_KEY, INCEPTION_API_KEY, AI21_API_KEY, UPSTAGE_API_KEY, STEPFUN_API_KEY, META_MODEL_API_KEY |
| Baseten, Nebius Token Factory, Novita AI, SiliconFlow, Hugging Face, Ollama Cloud | OpenAI-compatible API | _API_KEY, HF_TOKEN |
Several providers run separate hosts for international and mainland-China traffic, with separate keys and separate price sheets — Qwen 2.5 72B is $1.40/M input internationally against $0.574/M in China. Merging them would make a model's price depend on which host answered last, so each region is its own provider:
| International | China | Differs in |
|---|---|---|
moonshot (api.moonshot.ai) | moonshot-cn (api.moonshot.cn) | host, key |
minimax (api.minimax.io) | minimax-cn (api.minimaxi.com) | host, key |
alibaba (dashscope-intl) | alibaba-cn (dashscope) | host, key, pricing |
siliconflow (.com) | siliconflow-cn (.cn) | host, key, pricing |
| stepfun (api.stepfun.ai) | stepfun-cn (api.stepfun.com) | host, key, prici
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo