Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Make images and videos, price requests, list AI models and read your balance, from one API key.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
Authorizationต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header 'Authorization: Bearer {api_key}'เติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"uberllm": {
"url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"uberllm": {
"type": "http",
"url": "https://api.uberllm.dev/mcp",
"headers": {
"Authorization": "Bearer {api_key}"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ที่อยู่นี้ต้องใส่ key ใน header ของคำขอ ซึ่งเมนูเพิ่ม connector ใส่ให้ไม่ได้ ใช้ Claude Code, Cursor หรือ VS Code แทน
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
Authorization จำเป็น HTTP headerค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
ยังไม่ได้อ่านรายการเครื่องมือของตัวนี้ เราตรวจ endpoint ทีละชุดวนไป
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 6 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันโดเมน uberllm.dev แล้ว (registry ตรวจความเป็นเจ้าของโดเมน)
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
ต้องใส่ค่าเหล่านี้: Authorization
รันบนคลาวด์ของผู้ทำ ต่อผ่านอินเทอร์เน็ตได้เลย ไม่ต้องลงโปรแกรม แต่ข้อมูลที่ส่งให้จะผ่านเซิร์ฟเวอร์ของผู้ทำ
repo บน GitHub มีการแก้โค้ดล่าสุด – และส่งรุ่นล่าสุด (1.0.0) เข้า registry 7 วันที่ผ่านมา
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, Symantec Cloud DLP AIops
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.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
UberLLM is an API marketplace for AI models: chat, image, video, music and speech. You call one OpenAI- and Anthropic-compatible API with one key. Each request is served by a third-party inference provider for that model, and costs what that provider charged for it.
https://api.uberllm.dev/v1 (OpenAI) or https://api.uberllm.dev (Anthropic).This repository holds the public tooling: plugins for Claude Code and Codex, a Gemini CLI extension, the uberllm agent skill, the Claude Code installer with its checksums, and copy-paste setup for SDKs and MCP clients.
Sign in at https://uberllm.dev with your email (a code is sent, no password), add credit, and create a key in Dashboard → Keys. Keys start with ull_.
This repository is a Claude Code plugin, a Codex plugin, a Gemini CLI extension and an Agent Skill. Each one adds UberLLM's hosted MCP server (https://api.uberllm.dev/mcp, Streamable HTTP) and/or the uberllm skill, which knows how to set UberLLM up, pick a model and make images and videos. Nothing to build or run locally: the server is hosted, and it authenticates with your key as Authorization: Bearer ull_....
MCP tools: list_models, get_model, quote, generate_image, edit_image, start_video, get_job, wait_job, balance. A tool call is billed exactly like the same API request. Full reference: https://uberllm.dev/docs/mcp
Claude Code plugin (MCP server + skill). Inside Claude Code:
/plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
/plugin install uberllm@uberllm
Claude Code asks for your API key when the plugin is enabled and keeps it in your system's credential store. Set or change it later with claude plugin configure uberllm.
Codex plugin (MCP server + skill):
codex plugin marketplace add PSA-Team-source/uberllm
codex plugin add uberllm@uberllm export UBERLLM_API_KEY=ull_... # the MCP server reads the key from here
Gemini CLI extension (MCP server + skill):
gemini extensions install https://github.com/PSA-Team-source/uberllm
Gemini CLI asks for your API key on install and keeps it in your system keychain (change it with gemini extensions config uberllm). If you skip it, export UBERLLM_API_KEY=ull_... before starting gemini works too.
Skill only (Claude Code, Codex, Cursor, OpenCode and other agents that read Agent Skills), via skills.sh:
npx skills add PSA-Team-source/uberllm
MCP server only, Claude Code:
claude mcp add --transport http uberllm https://api.uberllm.dev/mcp --header "Authorization: Bearer ull_..."
Cursor (~/.cursor/mcp.json) and other clients that take a URL:
{
"mcpServers": { "uberllm": { "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ull_..." } } } }
VS Code (.vscode/mcp.json; VS Code asks for the key once and stores it):
{
"inputs": [ { "type": "promptString", "id": "uberllm-key", "description": "UberLLM API key (ull_...)", "password": true } ], "servers": { "uberllm": { "type": "http", "url": "https://api.uberllm.dev/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ${input:uberllm-key}" } } } }
Claude Desktop (Settings → Developer → Edit Config), through mcp-remote:
{
"mcpServers": { "uberllm": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote", "https://api.uberllm.dev/mcp", "--header", "Authorization:${UBERLLM_AUTH}"], "env": { "UBERLLM_AUTH": "Bearer ull_..." } } } }
The server is listed in the official MCP Registry as dev.uberllm/mcp (server.json).
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.uberllm.dev/v1", api_key="ull_...") r = client.chat.completions.create( model="deepseek/deepseek-v4-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(r.choices[0].message.content)
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(base_url="https://api.uberllm.dev", api_key="ull_...") m = client.messages.create( model="anthropic/claude-haiku-4.5", max_tokens=100, messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in five words."}], ) print(m.content[0].text)
Any chat model in the catalog works on both APIs. Model ids are the ids on https://uberllm.dev/models.
import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { generateText } from "ai";
const uberllm = createOpenAICompatible({ name: "uberllm", apiKey: process.env.UBERLLM_API_KEY, baseURL: "https://api.uberllm.dev/v1", includeUsage: true, });
const { text } = await generateText({ model: uberllm("deepseek/deepseek-v4-flash"), prompt: "Say hello in five words.", });
Streaming, tool calls and images: https://uberllm.dev/docs/ai-sdk
mkdir -p ~/.uberllm && chmod 700 ~/.uberllm
printf '%s\n' 'ull_your_key' > ~/.uberllm/key && chmod 600 ~/.uberllm/key
~/.claude/settings.json (every project) or /.claude/settings.local.json (one project): {
"apiKeyHelper": "cat ~/.uberllm/key", "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.uberllm.dev", "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1" } }
install/claude-code.sh (macOS, Linux) and install/claude-code.ps1 (Windows) are byte-for-byte the files served at https://uberllm.dev/install/. They sign you in through the browser, save the key to a mode-600 file, merge ANTHROPIC_BASE_URL and an apiKeyHelper into your Claude Code settings (backing the file up first), and make one test request. --uninstall reverts it.
Read it, check it, then run it:
curl -fsSL https://uberllm.dev/install/claude-code.sh -o claude-code.sh
shasum -a 256 claude-code.sh # compare with install/SHA256SUMS less claude-code.sh sh claude-code.sh # add --project for this project only
| File | SHA-256 |
|---|---|
claude-code.sh | f5aa1c4610992d8f4ecc1b1cd777bc731c5fad9da6a38cac46989834b194d66c |
claude-code.ps1 | 60d631b48e60a2e3f17e5eee19136d47a255f143627986e86b6ceb379858a3b9 |
If the file you downloaded does not match the sum above, do not run it, and tell us at support@uberllm.dev.
Details: https://uberllm.dev/docs/claude-code
support@uberllm.dev · Privacy · Terms
MIT