Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Calibrated numeric estimates with uncertainty from messy records
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
MAAP_API_KEY, MAAP_BASE_URL「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
必要なもの
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=your-value --env MAAP_BASE_URL=your-value -- npx -y maap-mcp動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"maap": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"maap": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"maap-mcp"
],
"env": {
"MAAP_API_KEY": "your-value",
"MAAP_BASE_URL": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
MAAP_BASE_URL envこの設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月9日にチェック
公開者(codecraf8)がリポジトリの所有者(hitl-systems)ではありません。別の人が登録した可能性があります
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち0項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
入力が必要なもの:MAAP_API_KEY
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.1)がレジストリに届いたのは19 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにNode.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Mcphost
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
Hosted MCP runtime where your agent publishes its own tools by tool call and keeps working.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
maap over MCP: ask for a number, get a calibrated distribution — a median, the range the true value should fall inside, and the probability of crossing a threshold you name.
Two tools:
| Tool | Does |
|---|---|
list_targets | Search the 104 trained targets. Call this first — a target id is not guessable |
estimate | One case, one target → median, quantiles, intervals, P(value > t), and how calibrated the answer is |
Get a key at dash.hitl.systems/keys, then add the server to your client.
Claude Desktop — claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "maap": { "command": "npx", "args": ["-y", "maap-mcp"], "env": { "MAAP_API_KEY": "apikey_..." } } } }
Claude Code:
claude mcp add maap --env MAAP_API_KEY=apikey_... -- npx -y maap-mcp
Not on npm yet — until it is, install straight from this repo by swapping maap-mcp for github:hitl-systems/maap-mcp in any of the above. The built bundle is committed, so there is nothing to compile.
Cursor — ~/.cursor/mcp.json: the same mcpServers block as Claude Desktop.
| Variable | Required | Default |
|---|---|---|
MAAP_API_KEY | yes | — |
MAAP_BASE_URL | no | https://dash.hitl.systems |
Which maap target predicts flight prices? Estimate the fare for a Vistara economy ticket
Delhi → Mumbai, non-stop, booked 9 days out, and tell me the chance it is over ₹10,000.
The agent calls list_targets for the id, then estimate with your case as the state.
Read the median as the answer and the range as what to plan against. For a threshold question, pass thresholds and read P(value > t) — do not compare the median to the threshold yourself; the median says where the middle is, not how likely the threshold is.
An answer also carries how much to trust it: regime (in_domain, or new_target when the model only knows what your examples taught it), calibration ("none" means no correction survived its check, so the range carries no coverage promise), and novelty_flag when the case is unlike anything in training. Known limits are published: dash.hitl.systems/docs/calibration.
MIT.