Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
MCP server for DataHub data catalogs. Discover datasets, explore lineage, and access metadata.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ลิงก์ไปที่ไฟล์ของผู้ทำเอง เราไม่ได้เก็บหรือแพ็กใหม่ เปิดไฟล์แล้ว Claude Desktop จะติดตั้งให้
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
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 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub txn2 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 (1.15.1) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี MCPB ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FactLot
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.
Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
An MCP server and composable Go library that connects AI assistants to DataHub metadata catalogs. Search datasets, explore schemas, trace lineage, and access glossary terms and domains.
[mcp-datahub.txn2.com](https://mcp-datahub.txn2.com) | [Installation](https://mcp-datahub.txn2.com/server/installation/) | [Library Docs](https://mcp-datahub.txn2.com/library/)
mcp-datahub is part of a broader suite of open-source MCP servers designed to work together as a composable data platform. Each component can run standalone or be combined to give AI assistants unified access to storage, query engines, and metadata catalogs.
Install and connect to Claude Desktop, Cursor, or any MCP client:
Claude Desktop (Easiest) - Download the .mcpb bundle from releases and double-click to install:
mcp-datahub_X.X.X_darwin_arm64.mcpbmcp-datahub_X.X.X_darwin_amd64.mcpbmcp-datahub_X.X.X_windows_amd64.mcpbOther Installation Methods:
# Homebrew (macOS)
brew install txn2/tap/mcp-datahub
go install github.com/txn2/mcp-datahub/cmd/mcp-datahub@latest
Manual Claude Desktop Configuration (if not using MCPB):
{
"mcpServers": { "datahub": { "command": "/opt/homebrew/bin/mcp-datahub", "env": { "DATAHUB_URL": "https://datahub.example.com", "DATAHUB_TOKEN": "your_token" } } } }
Connect to multiple DataHub instances simultaneously:
# Primary server
export DATAHUB_URL=https://prod.datahub.example.com/api/graphql export DATAHUB_TOKEN=prod-token export DATAHUB_CONNECTION_NAME=prod
export DATAHUB_ADDITIONAL_SERVERS='{"staging":{"url":"https://staging.datahub.example.com/api/graphql","token":"staging-token"}}'
Use datahub_list_connections to discover available connections, then pass the connection parameter to any tool.
Import into your own MCP server for custom authentication, tenant isolation, and audit logging:
import (
"github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" )
// Create client and register tools with your MCP server datahubClient, _ := client.NewFromEnv() defer datahubClient.Close()
toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{}) toolkit.RegisterAll(yourMCPServer)
Override tool descriptions to match your deployment:
toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},
tools.WithDescriptions(map[tools.ToolName]string{ tools.ToolSearch: "Search our internal data catalog for datasets and dashboards", }), )
Override MCP tool annotations (behavior hints for AI clients):
toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, tools.Config{},
tools.WithAnnotations(map[tools.ToolName]*mcp.ToolAnnotations{ tools.ToolSearch: {ReadOnlyHint: true, OpenWorldHint: boolPtr(true)}, }), )
All 12 tools ship with default annotations: read tools are marked ReadOnlyHint: true; datahub_create is non-destructive and non-idempotent; datahub_update is non-destructive and idempotent; datahub_delete is destructive and idempotent.
Enable optional middleware via the extensions package:
import "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/extensions"
// Load from environment variables (MCP_DATAHUB_EXT_*) cfg := extensions.FromEnv() opts := extensions.BuildToolkitOptions(cfg) toolkit := tools.NewToolkit(datahubClient, toolsCfg, opts...)
// Or load from a YAML/JSON config file serverCfg, _ := extensions.LoadConfig("config.yaml")
See the library documentation for middleware, selective tool registration, and enterprise patterns.
Build a unified data platform MCP server by combining DataHub metadata with Trino query execution:
import (
datahubClient "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/client" datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" trinoClient "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/client" trinoTools "github.com/txn2/mcp-trino/pkg/tools" )
// Add DataHub tools (search, lineage, schema, glossary) dh, _ := datahubClient.NewFromEnv() datahubTools.NewToolkit(dh, datahubTools.Config{}).RegisterAll(server)
// Add Trino tools (query execution, catalog browsing) tr, _ := trinoClient.NewFromEnv() trinoTools.NewToolkit(tr, trinoTools.Config{}).RegisterAll(server)
// AI assistants can now: // - Search DataHub for tables -> Get schema -> Query via Trino // - Explore lineage -> Understand data flow -> Run validation queries
See txn2/mcp-trino for the companion library.
The library supports bidirectional context injection. While mcp-trino can pull semantic context from DataHub, mcp-datahub can receive query execution context back from a query engine:
import (
datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )
// QueryProvider enables query engines to inject context into DataHub tools type myQueryProvider struct { trinoClient *trino.Client }
func (p *myQueryProvider) Name() string { return "trino" }
func (p *myQueryProvider) ResolveTable(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableIdentifier, error) { // Map DataHub URN to Trino table (catalog.schema.table) return &integration.TableIdentifier{ Catalog: "hive", Schema: "production", Table: "users", }, nil }
func (p *myQueryProvider) GetTableAvailability(ctx context.Context, urn string) (*integration.TableAvailability, error) { // Check if table is queryable return &integration.TableAvailability{Available: true}, nil }
func (p *myQueryProvider) GetQueryExamples(ctx context.Context, urn string) ([]integration.QueryExample, error) { // Return sample queries for this entity return []integration.QueryExample{ {Name: "sample", SQL: "SELECT * FROM hive.production.users LIMIT 10"}, }, nil }
// Wire it up toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithQueryProvider(&myQueryProvider{trinoClient: trino}), )
When a QueryProvider is configured, tool responses are enriched:
query_context with table availabilityquery_table, query_examples, query_availabilityquery_table for immediate SQL usageexecution_context mapping URNs to tablesEnterprise features like access control and audit logging are enabled through middleware adapters:
import (
datahubTools "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/tools" "github.com/txn2/mcp-datahub/pkg/integration" )
// Access control - filter entities by user permissions type myAccessFilter struct{} func (f *myAccessFilter) CanAccess(ctx context.Context, urn string) (bool, error) { /* ... */ } func (f *myAccessFilter) FilterURNs(ctx context.Context, urns []string) ([]string, error) { /* ... */ }
// Audit logging - track all tool invocations type myAuditLogger struct{} func (l *myAuditLogger) LogToolCall(ctx context.Context, tool string, params map[string]any, userID string) error { /* ... */ }
// Wire up with multiple integration options toolkit := datahubTools.NewToolkit(datahubClient, config, datahubTools.WithAccessFilter(&myAccessFilter{}), datahubTools.WithAuditLogger(&myAuditLogger{}, func(ctx context.Context) string { return ctx.Value("user_id").(string) }), datahubTools.WithURNResolver(&myURNResolver{}), // Map external IDs to URNs datahubTools.WithMetadataEnricher(&myEnricher{}), // Add custom metadata )
See the library documentation for complete integration patterns.
| Tool | Description |
|---|---|
datahub_search | Search for datasets, dashboards, pipelines by query and entity type |
datahub_get_entity | Get entity metadata by URN (description, owners, tags, domain) |
datahub_get_schema | Get dataset schema with field types and descriptions |
datahub_get_lineage | Get upstream/downstream lineage (supports level=column for column-level) |
datahub_get_queries | Get SQL queries associated with a dataset |
datahub_browse | Browse catalog: list tags, domains, or data products |
datahub_get_glossary_term | Get glossary term definition and properties |
datahub_get_data_product | Get data product details (owners, domain, properties) |
datahub_list_connections | List configured DataHub server connections (multi-server mode) |
DATAHUB_WRITE_ENABLED=true)3 CRUD tools using the what discriminator pattern — 37 operations total:
| Tool | Operations | Description |
|---|---|---|
datahub_create | 10 | Create tags, domains, glossary terms, data products, documents, applications, queries, incidents, structured properties, data contracts |
datahub_update | 19 | Update descriptions (including tag/glossaryTerm descriptions), tags, glossary terms, links, owners, domains, structured properties, custom properties, incidents, queries, documents, data contracts |
datahub_delete | 8 | Delete queries, tags, domains, glossary entities, data products, applications, documents, structured properties |
Write tools are disabled by default for safety.
Minimum: DataHub 1.3.x. Full feature set: DataHub 1.4.x.
| DataHub Version | Features |
|---|---|
| 1.3.x+ (minimum) | All read tools, all write operations except documents (tags, domains, glossary, data products, queries, owners, links, descriptions, incidents, applications, structured properties incl. delete, data contracts) |
| 1.4.x+ (full) | + Documents (create/update/delete) |
The client gracefully handles version differences — read queries return empty results (not errors) when a feature is unavailable on older versions.
See the tools reference for detailed documentation.
| Variable | Description | Default |
|---|---|---|
DATAHUB_URL | DataHub GraphQL API URL | (required) |
DATAHUB_TOKEN | API token | (required) |
DATAHUB_TIMEOUT | Request timeout (seconds) | 30 |
DATAHUB_DEFAULT_LIMIT | Default search limit | 10 |
DATAHUB_MAX_LIMIT | Maximum limit | 100 |
| DATAHUB_CONNECTION_NAME | Display name for primary connection | `dat
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo