Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Local MCP server for meeting transcripts, summaries, action items & decisions — no cloud.
สามเรื่องนี้ไม่รวมเป็นคะแนนเดียว เพราะความเห็น การวัด และความนิยม เป็นคนละเรื่องกัน
ตัวนี้ยังไม่ได้เรียบเรียงเป็นภาษาไทย ด้านล่างคือข้อเท็จจริงที่เราอ่านจาก registry
เลือกโปรแกรม AI ที่คุณใช้ แล้วคัดลอกค่าตั้งไปวาง
SAMURAIZER_MEETINGS_DIRต้องเตรียมก่อน
คุณใช้แอปไหน
เลือกแอปด้านบน เราจำไว้ให้ ครั้งหน้าปุ่มจะขึ้นว่า “ติดตั้งลง …”
เปิด Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config แล้ววางค่านี้ในไฟล์ claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add samuraizer --env SAMURAIZER_MEETINGS_DIR='ใส่ค่าของคุณ' -- npx -y @samuraizer/mcp-serverเติมค่าที่เว้นว่างไว้ก่อนรัน
วางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"samuraizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "ใส่ค่าของคุณ"
}
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
ตัวนี้รันในเครื่องคุณ แต่ ChatGPT ต่อได้เฉพาะ server บนอินเทอร์เน็ต ลองเลือกแอปอื่น
ตัวเลือกเก็บในคุกกี้บนเครื่องนี้ ไม่ต้องมีบัญชี
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR envค่าตั้งนี้สร้างจากข้อมูลใน registry ของผู้ทำ ถ้าไม่ตรงกับ README ให้เชื่อ README
รันในเครื่องคุณ รายการเครื่องมือจะขึ้นในแอป AI หลังติดตั้ง
เราตรวจจากข้อมูลที่ใครก็เปิดดูได้ ยังไม่ได้อ่านโค้ด ข้อที่ไม่เกี่ยวกับตัวนี้ไม่นับในตัวหาร · ตรวจเมื่อ 7 พ.ย. 2569
ชื่อใน registry ยืนยันด้วยบัญชี GitHub UladzKha 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 (0.1.7) เข้า registry 2 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Dialyne
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.
Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Local-first MCP server that gives AI agents access to your meeting recordings — transcripts, summaries, action items, and decisions — without sending anything to the cloud.
Model Context Protocol server for Samuraizer — exposes processed meetings to AI agents (Claude Desktop, Claude Code, MCP Inspector, etc.) over stdio.
get_meeting for those. Returns ranked results with snippets.Full input and output details for each tool are in Tools below.
The server provides two modes:
samuraizer itself: whisper-cli, ffmpeg, ffprobe, and a running Ollama instance.Everything stays local. The server reads meetings from a directory on your machine and never sends data to any external service.
This package depends on @samuraizer/cli for its config and pipeline. Before using the MCP server, install and initialize the CLI:
npm install -g @samuraizer/cli
samuraizer init
Edit the generated config (path printed by samuraizer config path) and make sure meetingsDir points to the directory where your processed meetings live. The MCP server reads from that same directory.
For process mode, you additionally need the Samuraizer runtime dependencies installed and configured: whisper-cli from whisper.cpp, ffmpeg / ffprobe, and a running Ollama server with a pulled model. See the main Samuraizer README for setup details.
For query mode only (list_meetings, get_meeting, meeting:// resources), none of the runtime dependencies are required — just a populated meetingsDir.
npm install -g @samuraizer/mcp-server
This exposes a samuraizer-mcp binary on your PATH.
samuraizer-mcp
The server speaks MCP over stdio. It is not meant to be used interactively from a shell — it is intended to be launched by an MCP client such as Claude Desktop or MCP Inspector.
npx @modelcontextprotocol/inspector samuraizer-mcp
Opens a browser UI where you can list tools and resources, call them with arguments, and see responses. Useful for debugging.
Add the server to your Claude Desktop configuration file:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux)%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "samuraizer-mcp" } } }
If samuraizer-mcp is not found by Claude Desktop (PATH issues are common with version managers like fnm, nvm, or volta), use an absolute path instead. Find it with which samuraizer-mcp, then:
{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "/absolute/path/to/samuraizer-mcp" } } }
You can also override the meetings directory per-server via environment variables:
{
"mcpServers": { "samuraizer-personal": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/personal-meetings" } }, "samuraizer-work": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/work-meetings" } } } }
Restart Claude Desktop after editing the config.
claude mcp add samuraizer samuraizer-mcp
See the Claude Code MCP documentation for managing MCP servers from the CLI.
The MCP server reads the same config file as @samuraizer/cli. There is no separate config for the server itself.
All config fields accept env-var overrides, useful for running the server in different contexts (e.g. one MCP server per project):
| Variable | Maps to |
|---|---|
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR | meetingsDir |
SAMURAIZER_MODEL | model |
SAMURAIZER_OLLAMA_BASE_URL | ollamaBaseUrl |
SAMURAIZER_WHISPER_COMMAND | whisperCommand |
SAMURAIZER_WHISPER_MODEL_PATH | whisperModelPath |
SAMURAIZER_WHISPER_DEVICE | whisperDevice |
SAMURAIZER_WHISPER_PROMPT | whisperPrompt |
SAMURAIZER_WHISPER_CARRY_INITIAL_PROMPT | whisperCarryInitialPrompt |
SAMURAIZER_LANGUAGE | language |
SAMURAIZER_FFMPEG_COMMAND | ffmpegCommand |
SAMURAIZER_FFPROBE_COMMAND | ffprobeCommand |
SAMURAIZER_LLM_CONCURRENCY | llmConcurrency |
Env vars override values from the config file. Booleans accept 1/0, true/false, yes/no, or on/off.
llmConcurrency defaults to 1, so process_recording runs summary, action-item, and decision extraction sequentially on all hardware. Values 2 and 3 explicitly opt into parallel Ollama requests and require enough spare VRAM for additional KV-cache slots.
search_meetingsSearch processed meetings by summary text, meeting name, action items, and decisions.
Transcripts are deliberately not searched — they are one to two orders of magnitude larger than the fields above, and scanning them on every query would not scale. Use get_meeting when you need the transcript.
Input:
query *(string, required)* — search query, case-insensitive. See Query syntax.limit *(integer, optional)* — maximum results to return (default 10).Returns: JSON array of ranked results, each with id, name, generated_at, duration_sec, score, matched_in (any of summary, name, action_items, decisions), and a snippet around the best match. Results are ranked by how many fields matched — a summary hit weighs more than a name, action-item, or decision hit — with ties broken by recency. Useful for finding a specific meeting without enumerating all of them.
The query is split into words, and a meeting matches only when every word is found. The words do not have to share a field, so patient id post log matches a meeting whose summary mentions the patient ID and whose action items mention the post log.
Each word matches as a substring, so export finds exporter.
Wrap the query in double quotes to require an exact phrase instead:
patient id post log → all four words, anywhere in the searched fields
"patient id post log" → that exact run of characters, in one field
A meeting containing the whole query verbatim scores above one that merely scatters the same words, so exact matches still surface first.
list_meetingsList processed meetings, sorted newest first.
Input:
limit *(integer, optional)* — maximum number of results to return.Returns: JSON array of meeting summaries (id, name, generated_at, summary_preview, participant_count, duration_sec).
get_meetingRetrieve the full processed output for a specific meeting.
Input:
id *(string, required)* — the meeting ID (ULID).Returns: the full meeting JSON, including transcript, summary, action items, decisions, and provenance metadata. Returns an error if the meeting is not found.
These tools run parts of the Samuraizer pipeline on demand. They have local runtime dependencies (whisper-cli, ffmpeg, Ollama).
process_recordingRun the full pipeline on an audio file. Recommended entrypoint for processing recordings via an agent.
Input:
filePath *(string, required)* — absolute path to the audio file.model *(string, optional)* — Ollama model to use; falls back to the configured default.Returns: JSON with summary, action items, decisions, and output file paths.
normalize_audioNormalize an audio file to 16 kHz mono PCM WAV (the format Whisper expects).
Input: inputPath, outputPath (both required absolute paths).
transcribe_audioTranscribe an audio file with whisper.cpp.
Input: filePath (required absolute path).
summarize_transcriptGenerate a meeting summary from transcript text.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_action_itemsExtract action items from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_decisionsExtract confirmed decisions from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
The server exposes each processed meeting as an MCP resource:
meeting://{id}application/jsonget_meeting returns.Listing resources returns one entry per meeting in meetingsDir. Reading a resource returns its full content. Resources are particularly useful for clients that surface them in their UI (e.g. Claude Desktop's resource picker).
All meeting JSON conforms to the open Samuraizer meeting-output schema, which describes meeting structure, transcript segments, summaries, action items, decisions, and provenance metadata.
The schema and its specification live in the memnex-spec package:
spec/meeting-output.schema.jsonspec/SPEC.mdspec/examples/Error: The config file is not created, please run 'samuraizer init'The MCP server uses the same config as the CLI. Install @samuraizer/cli and run samuraizer init first.
list_meetings returns an empty arrayEither meetingsDir is empty, or all meeting.json files in it failed schema validation. The server logs structured warnings to stderr for each invalid meeting it skips — check the terminal where the MCP server is running (or the Claude Desktop logs at `~/Library/Logs/Claude/mcp-serv
ตัดมาแค่ช่วงต้น อ่านต่อใน repo