Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Generate a recipe from ingredients on hand, with optional dietary restrictions. Free.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
ต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ใช้ได้ทั้ง Claude บนเว็บ แอปคอมพิวเตอร์ และมือถือ:
https://chomptron.com/mcpพิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http chomptron https://chomptron.com/mcpวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"chomptron": {
"url": "https://chomptron.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"chomptron": {
"type": "http",
"url": "https://chomptron.com/mcp"
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server ที่อยู่บนอินเทอร์เน็ต:
https://chomptron.com/mcpชื่อเมนูอาจต่างกันเล็กน้อยตามแพ็กเกจและรุ่นของแอป
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
ค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub swantron ซึ่งเป็นเจ้าของ repo
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 (1.0.0) เข้า registry เดือนที่แล้ว
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, Python 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.
Local-only Python MCP server for the Files.com API.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
AI-powered recipe generator that transforms ingredients into delicious recipes using Google Gemini AI. Deployed on Google Cloud Run at chomptron.com.
Enter ingredients you have in your kitchen, and Chomptron generates creative, practical recipes complete with measurements, instructions, cooking time, and serving sizes.
npm install
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here" export GEMINI_MODEL="gemini-3.1-flash-lite" # Optional, defaults to gemini-3.1-flash-lite npm start
Visit http://localhost:8080
Get API key: https://makersuite.google.com/app/apikey
gemini-3.1-flash-liteThe Gemini model can be configured via the GEMINI_MODEL environment variable:
Recommended Models (as of December 2025):
limit: 0)December 2025 Quota Shift:
Google overhauled free tier quotas in December 2025:
gemini-2.0-flash was removed from fully unauthenticated free tierlimit: 0 errors for newer models without billing enabledFixing "Limit: 0" Errors:
If you're seeing quota errors with limit: 0:
/api/usage endpoint or https://ai.dev/usageFree Tier Limits (as of Dec 2025):
| Model | Requests/Minute | Requests/Day | Best For |
|---|---|---|---|
| gemini-2.5-flash-lite | 15 | 1,000 | High-volume apps |
| gemini-2.5-flash | 10 | 250 | General use |
| gemini-2.0-flash | 10 | 200 | Legacy (unstable) |
| gemini-2.5-pro | 2 | 50 | Complex reasoning |
npm test
Tests validate:
styles.css and app.js linking/health, /ready) and recipe generationjson { "ingredients": "chicken, tomatoes, garlic", "dietaryPreferences": { "vegan": false, "vegetarian": false, "glutenFree": false, "dairyFree": false, "nutFree": false, "shellfishFree": false, "eggFree": false, "soyFree": false } } json { "success": true, "recipe": "**Recipe Name:** ...", "cached": false } generate_recipe (ingredients + optional dietary flags). Unauthenticated. Daily cap MCP_DAILY_RECIPE_LIMIT (default 20), persisted to MCP_BUDGET_FILE so a process restart on the same instance does not reset it.Chomptron is built as a serverless application on Google Cloud Run for cost efficiency and automatic scaling.
Tech Stack:
Why Serverless?
Performance Optimizations:
Health checks:
curl https://chomptron.com/health
curl https://chomptron.com/ready curl https://chomptron.com/api/usage # View usage statistics
View logs:
# Recent logs
gcloud run logs read chomptron --region us-central1 --limit 50
gcloud run logs tail chomptron --region us-central1
Console dashboards:
Recipes are stored in browser localStorage with the following structure:
{
"id": "timestamp", "ingredients": "chicken, tomatoes, garlic", "recipe": "Full recipe text...", "recipeName": "Extracted recipe name", "timestamp": "2025-01-01T00:00:00.000Z", "favorite": false, "rating": 0, "notes": "", "servingSize": 4, "dietaryPreferences": { "vegan": false, "vegetarian": false, "glutenFree": false, "dairyFree": false, "nutFree": false, "shellfishFree": false, "eggFree": false, "soyFree": false } }
The application uses in-memory caching on the server side:
Optimized for search engines and social sharing with meta tags, Open Graph, Twitter Cards, structured data (JSON-LD), sitemap, robots.txt, and PWA support.
This repo includes a Buildkite pipeline at .buildkite/pipeline.yml that runs on a self-hosted GCP agent provisioned by buildkite-gcp-agent.
Push / PR
└── Three steps dispatched in parallel: ├── :prettier: Format check (npm run format -- --check) ├── :eslint: Lint (npm run lint) └── :nodejs: Tests (npm test) └── Annotate — consolidated pass/fail surfaced in the Buildkite UI
The key difference from the GitHub Actions workflow, which runs format → lint → test sequentially in a single job: these three steps have no dependencies on each other and run simultaneously. On a pool of agents this distributes the work; even on a single agent the explicit dependency graph documents intent and makes the pipeline trivially scalable.
The deploy stage is intentionally omitted — Cloud Run deployments are handled by the existing GHA workflow which holds the production GCP credentials. CI (fast feedback) and CD (production access) are kept in separate systems as a security boundary.
Connect the repo via Buildkite → New Pipeline → point at github.com/swantron/chomptron. Buildkite reads .buildkite/pipeline.yml automatically on each push.
All steps run on the gcp queue:
agents:
queue: gcp
This is a personal project, but suggestions and improvements are welcome!
MIT