Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
AI E2E testing bridge — give AI eyes and hands inside any app. 8 platforms, 40+ tools.
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": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add flutter-skill -- npx -y flutter-skillวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"flutter-skill": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"flutter-skill": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"flutter-skill"
]
}
}
}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
ผู้ลงทะเบียน (telsav) ไม่ใช่เจ้าของ repo (ai-dashboad) อาจเป็นคนอื่นที่นำมาลงต่อ
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 0 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 (0.7.6) เข้า registry 9 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node
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.
A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
flutter-skill
Give any AI agent eyes and hands inside any running app.
10 platforms. Zero test code. One MCP server.
Demo • Quick Start • AI Platforms • Platforms • vs Others • Docs
🚀 Zero config. Zero test code. Just talk to your AI.
If this saves you time, please consider starring the repo ⭐ — it helps others find it!
https://github.com/user-attachments/assets/d4617c73-043f-424c-9a9a-1a61d4c2d3c6
One prompt. 28 AI-driven actions. Zero test code. The AI explores a TikTok clone, navigates tabs, scrolls feeds, tests search, fills forms — all autonomously.
Writing E2E tests is painful. Maintaining them is worse. flutter-skill takes a different approach:
You: "Test the checkout flow with an empty cart, then add 3 items and complete purchase"
Your AI agent handles the rest — screenshots, taps, text entry, assertions, navigation. No Page Objects. No XPath. No brittle selectors. Just plain English.
1. Install (30 seconds)
npm install -g flutter-skill
2. Add to your AI (copy-paste into MCP config)
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
Works with Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Copilot, Cline, OpenClaw — any MCP-compatible agent.
3. Add to your app (2 lines for Flutter)
import 'package:flutter_skill/flutter_skill.dart';
void main() { if (kDebugMode) FlutterSkillBinding.ensureInitialized(); runApp(MyApp()); }
4. Test — just talk to your AI:
*"Launch my app, explore every screen, and report any bugs"*
That's it. Zero configuration. Zero test code. Works in under 60 seconds.
📦 More install methods (Homebrew, Scoop, Docker, IDE, Agent Skill)
| Method | Command |
|---|---|
| npm | npm install -g flutter-skill |
| Homebrew | brew install ai-dashboad/flutter-skill/flutter-skill |
| Scoop | scoop install flutter-skill |
| Docker | docker pull ghcr.io/ai-dashboad/flutter-skill |
| pub.dev | dart pub global activate flutter_skill |
| VSCode | Extensions → "Flutter Skill" |
| JetBrains | Plugins → "Flutter Skill" |
| Agent Skill | npx skills add ai-dashboad/flutter-skill |
| Zero-config | flutter-skill init (auto-detects & patches your app) |
Works with any MCP-compatible AI tool. One config line:
{
"mcpServers": { "flutter-skill": { "command": "flutter-skill", "args": ["server"] } } }
| Platform | Config File | Status |
|---|---|---|
| Cursor | .cursor/mcp.json | ✅ |
| Claude Desktop | claude_desktop_config.json | ✅ |
| Windsurf | ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json | ✅ |
| VSCode Copilot | .vscode/mcp.json | ✅ |
| Cline | VSCode Settings → Cline → MCP | ✅ |
| OpenClaw | Skill or MCP config | ✅ |
| Continue.dev | .continue/config.json | ✅ |
For standalone browser automation, CI/CD pipelines, or remote access:
# Start server
flutter-skill serve https://your-app.com
flutter-skill nav https://google.com flutter-skill snap # Accessibility tree (99% fewer tokens) flutter-skill screenshot /tmp/ss.jpg flutter-skill tap "Login" flutter-skill type "hello@example.com" flutter-skill eval "document.title" flutter-skill tools # List all available tools
| Command | Description |
|---|---|
nav | Navigate to URL |
snap | Accessibility tree snapshot |
screenshot [path] | Take screenshot |
tap | Tap element |
type | Type via keyboard |
key [mod] | Press key |
eval | Execute JavaScript |
title | Get page title |
text | Get visible text |
hover | Hover element |
upload | Upload file |
tools | List tools |
call [json] | Call any tool |
Supports --port=N, --host=H flags and FS_PORT/FS_HOST env vars.
server (MCP stdio) | serve (HTTP) | |
|---|---|---|
| Use case | IDE / AI agent integration | CLI / automation / CI/CD |
| Protocol | MCP (JSON-RPC over stdio) | HTTP REST |
| Tools | 253 (dynamic per page) | 246 (generic) |
| Browser | Auto-launches Chrome | Connects to existing Chrome |
| Best for | Cursor, Claude, VSCode | OpenClaw, scripts, pipelines |
Full CLI client reference: docs/CLI_CLIENT.md
Most testing tools work on 1-2 platforms. flutter-skill works on 10.
| Platform | SDK | Test Score |
|---|---|---|
| Flutter (iOS/Android/Web) | flutter_skill | ✅ 188/195 |
| React Native | sdks/react-native | ✅ 75/75 |
| Electron | sdks/electron | ✅ 75/75 |
| Tauri (Rust) | sdks/tauri | ✅ 75/75 |
| Android (Kotlin) | sdks/android | ✅ 74/75 |
| KMP Desktop | sdks/kmp | ✅ 75/75 |
| .NET MAUI | sdks/dotnet-maui | ✅ 75/75 |
| iOS (Swift/UIKit) | sdks/ios | ✅ 19/19 |
| Web (any website) | sdks/web | ✅ |
| Web CDP (zero-config) | No SDK needed | ✅ 141/156 |
Total: 656/664 tests passing (98.8%) — each platform tested against a complex social media app with 50+ elements.
Real benchmarks from automated test runs against a complex social media app:
| Operation | Web (CDP) | Electron | Android |
|---|---|---|---|
connect | 93 ms | 55 ms | 103 ms |
tap | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
enter_text | 1 ms | 1 ms | 2 ms |
inspect | 3 ms | 12 ms | 10 ms |
snapshot | 2 ms | 8 ms | 29 ms |
screenshot | 31 ms | 80 ms | 88 ms |
eval | 1 ms | — | — |
Token efficiency: snapshot() returns a structured element tree instead of an image — 87–99% fewer tokens than sending screenshots to your AI agent.
How fast is that? A tap takes 1–2 ms end-to-end. Browser automation tools like Playwright and Selenium typically take 50–100 ms for the same operation. That's 50–100× faster, because flutter-skill talks directly to the app runtime instead of going through WebDriver or CDP indirection.
Tested 15 MCP tools against production websites — 75/75 passed, zero timeouts:
| Site | Tools | Total Time | snapshot | screenshot | count_elements |
|---|---|---|---|---|---|
| YouTube | 15/15 ✅ | 6.9s | 43 ms | 30 ms | 4 ms |
| Amazon | 15/15 ✅ | 14.2s | 1 ms | 5 ms | 2 ms |
| 15/15 ✅ | 17.9s | 6 ms | 32 ms | 51 ms | |
| Hacker News | 15/15 ✅ | 4.8s | 53 ms | 188 ms | 1 ms |
| Wikipedia | 15/15 ✅ | 7.8s | 15 ms | 336 ms | 1 ms |
Total time includes page load. Tool execution is consistently sub-100ms even on heavy DOM sites.
| flutter-skill | Playwright MCP | Appium | Detox | |
|---|---|---|---|---|
| MCP tools | 253 | ~33 | ❌ | ❌ |
| Platforms | 10 | 1 (web) | Mobile | React Native |
| Setup time | 30 sec | Minutes | Hours | Hours |
| Test code needed | ❌ None | ✅ Yes | ✅ Yes | ✅ Yes |
| AI-native (MCP) | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| Self-healing tests | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Monkey/fuzz testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Visual regression | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Network mock/replay | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| API + UI testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Multi-device sync | ✅ | ❌ | Partial | ❌ |
| Accessibility audit | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| i18n testing | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Performance monitoring | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Natural language | ✅ | ❌ | ❌ | ❌ |
| Flutter support | ✅ Native | Partial | Partial | ❌ |
| Desktop apps | ✅ | ✅ | ❌ | ❌ |
| AI page understanding | ✅ AX Tree | ❌ Screenshots | ❌ | ❌ | | Boundary/security test | ✅ 13 payloads | ❌ | ❌ | ❌ | | Batch actions | ✅ 5+/call | 1/call | 1/call | 1/call |
flutter-skill is the only AI-native E2E testing tool that works across mobile, web, and desktop — with 7× more tools than the nearest competitor.
# 🤖 AI autonomous exploration — finds bugs automatically
flutter-skill explore https://my-app.com --depth=3
flutter-skill monkey https://my-app.com --actions=100 --seed=42
flutter-skill test --url https://my-app.com --platforms web,electron,android
flutter-skill serve https://my-app.com
Most AI testing tools send screenshots to the LLM — each one costs ~4,000 tokens.
flutter-skill uses Chrome's Accessibility Tree to give your AI a compact semantic summary of any page:
// page_summary → ~200 tokens (vs ~4,000 for a screenshot)
{ "title": "Shopping Cart", "nav": ["Home", "Products", "Cart", "Account"], "forms": [{"input:Coupon Code": "text"}], "buttons": ["Apply", "Checkout", "Continue Shopping"], "features": {"search": true, "pagination": true}, "links": 47, "inputs": 3 }
Then batch multiple actions in one call:
// explore_actions → 5 actions per call (vs 5 separate tool calls)
{"actions": [ {"type": "fill", "target": "input:Coupon Code", "value": "SAVE20"}, {"type": "tap", "target": "button:Apply"}, {"type": "tap", "target": "button:Checkout"}, {"type": "fill", "target": "input:Email", "value": "test@example.com"}, {"type": "tap", "target": "button:Continue"} ]}
Result: Your AI agent tests faster, costs less, and understands pages better than screenshot-based tools.
| flutter-skill | Screenshot-based tools |
|---|
| Tokens per page | **~2
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo