Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Convert, validate, and inspect AI agent memories across formats
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": {
"mif-tools": {
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add mif-tools -- uvx mif-toolsวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"mif-tools": {
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"mif-tools": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mif-tools"
]
}
}
}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 varun29ankuS 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 (0.2.1) เข้า registry 8 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Python (uv) ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
Your AI agent has 6 months of memories in System A. You want to try System B. Without MIF, you lose everything. With MIF:
pip install mif-tools
mif convert mem0_export.json --to shodh -o memories.mif.json
Done. Your memories are portable.
A vendor-neutral JSON envelope for AI agent memories. Like vCard for contacts or iCalendar for events — a minimal schema so memories move between providers without data loss.
3 required fields. That's it.
{
"mif_version": "2.0", "memories": [ { "id": "a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890", "content": "User prefers dark mode across all applications", "created_at": "2026-01-15T10:30:00Z" } ] }
Everything else — memory types, tags, entities, embeddings, knowledge graph, vendor extensions — is optional. Add what you have, ignore what you don't.
# Python
pip install mif-tools # core (zero dependencies) pip install mif-tools[validate] # with JSON Schema validation pip install mif-tools[mcp] # with MCP server
npm install @varunshodh/mif-tools
# mem0 → MIF
mif convert mem0_export.json --from mem0 -o memories.mif.json
mif convert memories.mif.json --to markdown -o memories.md
mif convert any_memory_file.json -o output.mif.json
mif inspect memories.json
mif validate memories.mif.json
from mif import load, dump, convert, MifDocument, Memory
doc = load(open("mem0_export.json").read()) print(f"{len(doc.memories)} memories loaded")
markdown = convert(data, from_format="mem0", to_format="markdown")
doc = MifDocument(memories=[ Memory( id="123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000", content="User prefers dark mode", created_at="2026-01-15T10:30:00Z", memory_type="observation", tags=["preferences", "ui"], ) ]) print(dump(doc)) # MIF v2 JSON
from mif import validate_deep ok, warnings = validate_deep(open("export.mif.json").read())
from mif import load, dump
def export_memories(user_id: str) -> str: memories = my_storage.get_all(user_id) return dump(memories)
def import_memories(data: str) -> dict: doc = load(data) for mem in doc.memories: my_storage.save(mem.id, mem.content, mem.created_at) return {"memories_imported": len(doc.memories)}
| Format | ID | Auto-detect | Description |
|---|---|---|---|
| MIF v2 | shodh | "mif_version" in JSON | Native format, lossless round-trip |
| mem0 | mem0 | JSON array with "memory" field | mem0 memory exports |
| CrewAI | crewai | JSON array with "task_description" | CrewAI LTMSQLiteStorage exports |
| LangChain | langchain | JSON array with "namespace" + "value" | LangChain/LangMem Item format |
| Generic JSON | generic | JSON array with "content" field | Any JSON memory array |
| Markdown | markdown | Starts with --- | YAML frontmatter (Letta/Obsidian style) |
MIF supports optional fields for rich memory data:
observation, decision, learning, error, context, conversation, and custom typesFull specification: spec/mif-v2.md | JSON Schema: schema/mif-v2.schema.json
Expose MIF tools to any MCP-compatible AI client:
pip install mif-tools[mcp]
mif mcp
Tools: export_memories, import_memories, validate_memories, inspect_memories, list_formats
| System | Status | Type |
|---|---|---|
| shodh-memory | Production | Built-in HTTP API (/api/export/mif, /api/import/mif) |
| mif-tools (PyPI) | Production | Python package with CLI + MCP server |
| @varunshodh/mif-tools (npm) | Production | TypeScript/Node.js package with CLI |
| mem0 | Adapter ready | Python + npm |
| CrewAI | Adapter ready | Python + npm |
| LangChain | Adapter ready | Python + npm |
| Generic JSON | Adapter ready | Python + npm |
| Markdown (YAML frontmatter) | Adapter ready | Python + npm |
We welcome adapter implementations for any memory system. See CONTRIBUTING.md.
Apache 2.0