Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
คำอธิบายจากผู้ทำ (ภาษาอังกฤษตามต้นฉบับ)
Simulated investment committee: 27 investor lenses read the same filings, debate, and a PM decides.
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": {
"alphacouncil-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"alphacouncil-agent"
]
}
}
}พิมพ์คำสั่งนี้ใน Terminal
claude mcp add alphacouncil-agent -- npx -y alphacouncil-agentวางในไฟล์ .cursor/mcp.json ของโปรเจกต์ หรือ ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"alphacouncil-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"alphacouncil-agent"
]
}
}
}เบราว์เซอร์จะถามก่อนเปิดแอป จากนั้นแอปแสดงค่าตั้งให้ตรวจแล้วกดยืนยัน ช่อง key เว้นว่างไว้ให้คุณใส่เอง
วางในไฟล์ .vscode/mcp.json ของโปรเจกต์
{
"servers": {
"alphacouncil-agent": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"alphacouncil-agent"
]
}
}
}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 Zhao73 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 (1.0.15) เข้า registry 3 เดือนที่ผ่านมา
โปรแกรมที่รองรับ MCP เช่น Claude Desktop, Claude Code, Cursor และ VS Code ตัวนี้ต้องมี Node.js ในเครื่องด้วย
ในหมวดเดียวกันมี Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
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.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
ส่วนนี้คัดจาก repo ของผู้ทำตามต้นฉบับ PopNx MCP ไม่ได้ตรวจหรือรับรองเนื้อหา ตัด HTML รูปภาพ และสคริปต์ออกแล้ว ลิงก์จะพาออกนอกเว็บ
One request becomes sourced evidence, competing method views, a bull/bear challenge, and a portfolio-manager verdict.
English · 中文 · 日本語
Install · Try the data layer · See how calls expand · Read a report
v1.7: concise setup with remembered choices, conclusions first, expanded daily history and full method-dependency checks. Fresh confirmation is still required. Upgrade details and data-source boundaries.
Question → sourced evidence → frozen method stances → Bull/Bear challenge → PM decision + saved audit
Historical UI recording (MP4) · Historical report artifact (SOX, Chinese)
The recording predates the current 26-seat candidate. It demonstrates an earlier interface only—not current timing, method fidelity, data accuracy, four-code-host validation, or ChatGPT Work validation.
AlphaCouncil turns a ticker question into a reviewable research process. Parallel evidence workers gather public sources, selected investment-method seats interpret the same dated facts, bull and bear challenge the case, and a portfolio manager records the decision and its invalidation conditions. Missing inputs stay visible instead of being filled with guesses.
The same repository supports Codex, Claude Code, OpenCode, and Grok Build, plus a tool-only ChatGPT Work developer-mode gateway. It classifies companies, ETFs, and market indices before research so a basket is not analyzed as if it were an operating company.
Prerequisite: Node.js 18 or newer. Install with these two shell commands:
codex plugin marketplace add Zhao73/alphacouncil-agent
codex plugin add alphacouncil-agent@alphacouncil
Plugins load when Codex starts. Fully quit and restart Codex, open a new session, then enter this in the Codex composer:
@alphacouncil-agent analyze AAPL
For ChatGPT Work developer mode, Claude Code, OpenCode, Grok Build, Windows, troubleshooting, and the optional global npm command, use the [complete install guide](docs/INSTALL.md).
Check the keyless public-data layer before starting a council:
# Codex
@alphacouncil-agent AAPL news
/alpha AAPL news
This check starts no council workers and requires no data-vendor key. For bounded research in Codex, use @alphacouncil-agent AAPL quick; on the three slash-command hosts, use /alpha AAPL quick.
AlphaCouncil shows the work plan first. Full research asks separately for method seats, evidence breadth, and depth; the user confirms them before workers start. Full tiers use 15 / 30 / 60 minute ceilings—never a hidden token or currency estimate.
| Run | Model-call structure | Time ceiling |
|---|---|---|
| Data check | Keyless tools only; no council workers and no additional model fan-out | Outside the council tiers |
| Quick research | 4 evidence workers in parallel → 1–4 method seats in parallel → Bull and Bear in parallel → PM | 10 minutes |
| Full — fast | 8 core or exactly 11 all-scope evidence workers start together; each selected method stance is frozen deterministically before one isolated explanation worker; 3 debate rounds → PM | 15 minutes |
| Full — normal | Same confirmed roster, frozen-stance sequence, 3 debate rounds, and PM, with a larger depth envelope | 30 minutes |
| Full — slow | Same confirmed roster and stages with the largest depth envelope | 60 minutes |
These are queue-to-terminal persistence ceilings, not measured completion times. They guarantee an explicit terminal record even when work is incomplete; a successful live fast run within 15 minutes has not yet been demonstrated across the four hosts. Fast keeps the full contract but uses an auditable stage-aware reasoning profile and one shared lifecycle budget per primary/retry/repair chain; retries cannot silently double a seat's cap.
When an instrument classification and typed-fact coverage are already available, the selector also shows an eight-family advisory method match derived from all 26 physical pack manifests. An explicit objective and holding horizon additionally calibrate the match and separate directional, non-voting risk, and context-only contributions; out_of_scope is never a negative vote. For a one-year directional request, the PM maps sourced base-case total return to one published rating rubric instead of counting conservative method seats; the server binds the frozen price/currency and recomputes that return from a same-currency target plus income. An out_of_scope seat remains visible in the method bench but is structurally absent from the PM rating path. It is only a prefill: every pack remains selectable, no run starts without explicit confirmation, and a missing classification produces no guessed default. The output represents AI-generated method simulations—not human experts, independent models, or a promise of profit. See method-panel recommendation and seat evidence.
Only the slow run with all methods and all evidence workers enables the additional verification path; the other full tiers do not claim that extra check.
| Benefit | What it changes |
|---|---|
| A council, not one answer | Evidence specialists, method seats, opposing cases, and a PM expose where agreement comes from. |
| A stance before the story | Each selected full-run method stance is fixed from structured inputs before its isolated explanation is written. |
| Claims you can trace | Material report claims must point to source IDs; missing evidence remains a stated gap. |
| Disagreement that survives synthesis | Three cross-examination rounds and persisted minority or opposing reports keep the losing case available for review. |
| The right research path for the asset | Companies use issuer evidence; ETFs use dated holdings look-through; indices use aggregate methodology. The first data check is keyless. |
This compares workflow shapes, not named products. A particular tool may implement a different design.
| Review concern | Single-model reply or common shared-context flow | AlphaCouncil |
|---|---|---|
| Correlated errors | One shared context can carry an early mistake into every later step | Evidence seats and opposing paths run in isolated workers; they may still use the same provider or model and are not independent models |
| Position formation | The position can be composed together with its explanation | A structured stance is frozen before explanatory prose |
| Source trace | Traceability depends on the prompt and host | Every material claim is required to carry a source ID |
| Minority view | Dissent can be folded into the final summary | Minority and opposing reports remain surfaced as review artifacts |
The method-seat formulas are AI-authored reconstructions of published methods, pending human review. The named practitioners have not reviewed or endorsed these seats. They are not impersonations, independent models, or validated replicas. A stance is a structured argument to check against its inputs and sources—not a validated investment model.
Current source evidence boundary: 26 provisional method seats, 0 validated method models, 0/8 registered-and-completed canonical evaluation runs, and 0/4 live-host end-to-end runs. Passing source tests does not change those zeros.
AlphaCouncil is for education and research only. It is not investment advice, a recommendation, or a solicitation. AI-generated analysis can be incomplete, outdated, or wrong. Verify the evidence yourself and consult a licensed professional before making an investment decision. The authors accept no liability for losses.
npm run terminal after npm ci --prefix terminal.npm run tui and npm run guiRuntime outputs are written outside the repository under ~/.alphacouncil-agent/runs/ /.
Evidence first. Disagreement visible. Decisions reviewable.
↑ Back to top