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PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Draftlytic MCP

von rbsoftwaresystemsVersion 0.4.1i★ 0iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.rbsoftwaresystems/draftlytic-mcp

So installierst du es

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Offline MCP server for planning structured project specs — validate, render, and checklist tools.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

2/2 Prüfungen bestanden · Läuft auf deinem Computer

Zuerst: Welche KI nutzt du?

Wähle deine App, dann erscheinen die Schritte unten.

Klappt mit Claude, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy

  1. Node.js installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Node.js brauchen

    Download-Seite von Node.js öffnen ↗

  2. Einstellungsdatei der Claude-Desktop-App öffnen

    SettingsDeveloperEdit Config

  3. Diese Einstellungen einfügen und speichern

    {
      "mcpServers": {
        "draftlytic": {
          "command": "npx",
          "args": [
            "-y",
            "draftlytic-mcp"
          ]
        }
      }
    }
  4. Claude beenden und neu öffnen

  5. Ausprobieren

    Nutze Draftlytic MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude sagt, dass es Draftlytic MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Draftlytic MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

ChatGPT kann Draftlytic MCP noch nicht verbinden

Draftlytic MCP läuft auf deinem Computer, aber ChatGPT verbindet nur Server, die im Web laufen

Das kannst du stattdessen tun

A · Eine App nutzen, die Draftlytic MCP verbinden kann

  • Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal) · Nur in der Claude-App für den Computer (Windows oder Mac), nicht im Web oder auf dem Handy
  • Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)
  • Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

B · Andere in Sonstiges, die mit ChatGPT funktionieren

Aus den meistgenutzten derselben Kategorie, nur solche, die per Adresse ohne Schlüssel verbinden

Klappt mit Claude Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Node.js installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Node.js brauchen

    Download-Seite von Node.js öffnen ↗

  2. Terminal öffnen

    Mac: Command+Leertaste drücken und Terminal tippen · Windows: PowerShell öffnen

  3. Diesen Befehl einfügen und Enter drücken

    claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp
  4. /mcp in Claude Code eingeben

    Draftlytic MCP sollte in der Liste als verbunden erscheinen

  5. Ausprobieren

    Nutze Draftlytic MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Claude Code sagt, dass es Draftlytic MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Draftlytic MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Anthropic abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit Cursor, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Node.js installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Node.js brauchen

    Download-Seite von Node.js öffnen ↗

  2. Mit diesem Button Cursor öffnen

    In Cursor öffnen

    Cursor fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in Cursor im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Draftlytic MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn Cursor sagt, dass es Draftlytic MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Draftlytic MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von Cursor abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Klappt mit VS Code, aber erst etwas vorbereiten

Installiere zuerst Node.js auf deinem Computer (nur einmal)

  1. Node.js installieren

    Nur einmal; gilt für alle Server, die Node.js brauchen

    Download-Seite von Node.js öffnen ↗

  2. Mit diesem Button VS Code öffnen

    In VS Code öffnen

    VS Code fragt nach einer Bestätigung; klicke Install

  3. KI-Chat in VS Code im Agent-Modus öffnen

  4. Ausprobieren

    Nutze Draftlytic MCP und sag mir, was du für mich tun kannst; zeig mir dann eine Sache

    ✓ Wenn VS Code sagt, dass es Draftlytic MCP nutzt, oder ein Werkzeug von Draftlytic MCP in der Antwort zeigt, bist du verbunden

Menünamen am 11. Nov. 2026 mit der Hilfe von VS Code abgeglichen · dein Bildschirm kann je nach App-Version leicht abweichen

Andere Apps mit MCP, etwa Windsurf, Zed oder Gemini CLI, fügen Server unterschiedlich hinzu. Sieh in der App-Liste nach

Alle Apps mit MCP ansehen →

JSON-Einstellungen stehen unten unter „Für Entwickler“

Hängst du fest? Frag Leute, die Draftlytic MCP nutzen💬 Diskussion →
Für Entwickler: Terminal-Befehle und JSON-Einstellungen

Auf deinem Computer installiert

Claude Code

claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp

Claude Desktop (claude_desktop_config.json)

{
  "mcpServers": {
    "draftlytic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-mcp"
      ]
    }
  }
}

Cursor (~/.cursor/mcp.json)

{
  "mcpServers": {
    "draftlytic": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-mcp"
      ]
    }
  }
}

VS Code (mcp.json)

{
  "servers": {
    "draftlytic": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "draftlytic-mcp"
      ]
    }
  }
}

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Auf einen Blick

Downloads pro Wochei
54/Wo.
Lizenzi
Keine Lizenz angegeben
Verbindung
Läuft auf deinem Computer
Neueste Versioni
0.4.1
Kategoriei
Sonstiges
In der Registry veröffentlichti
8. Juli 2026
Code zuletzt geänderti
8. Juli 2026
Entwickler
rbsoftwaresystems
Pakete
npm: draftlytic-mcp
Registry-Status
Aktiv

Welche Apps ihn nutzen können

Basierend darauf, wie sich dieser Server verbindet, und auf der eigenen Doku jeder App, geprüft am 10. Nov. 2026.

Laufen auf deinem Computer in

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioCursorVS Code + GitHub CopilotVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantClaude CodeCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

Alle Apps, mit Vor- und Nachteilen →

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 11. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rbsoftwaresystems bestätigt, dem das Repo gehört

  • ✓ Bestanden

    Wird noch gepflegt

    Code zuletzt geändert: vor 4 Monaten

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Diskussion

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Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 19173 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 13 % der anderen 19173 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 19173 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist Draftlytic MCP sicher?

Er hat 2 von 2 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt vor 4 Monaten geändert, und die neueste Version (0.4.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: World Monitor, Claude Flow, Tldraw

Alternativen

Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.

So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.

von koala73Weit verbreitet★ 90.457Aktualisiert vor 6 Tagen

Läuft in der Cloud✓ worldmonitor.app

Claude Flow

AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.

von ruvnetWeit verbreitet↓ 13.513/Wo.★ 81.393Aktualisiert vor 14 Monaten

Läuft auf deinem Computer

Tldraw

Draw and visually collaborate with your agents on tldraw's canvas.

von tldrawWeit verbreitet★ 51.444Aktualisiert vor 8 Monaten

Läuft in der Cloud

README vom Entwickler

README öffnen

Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.

draftlytic-mcp

An MCP server that turns a rough project idea into a structured spec — right inside Claude Code, Cursor, or any MCP-compatible editor. No API key, no account, no network calls. It runs entirely on your machine and hands your editor's model a schema to write into, a checklist of what to ask about, a validator that catches gaps before you start coding, and a renderer that turns the result into a clean Markdown PRD.

This exists because "vibe coding" from a one-line prompt tends to produce a plausible-looking app that's missing half the decisions you actually needed to make — what's in scope for v1, what the data model looks like, what "done" means for a feature. draftlytic-mcp doesn't generate any of that for you; it structures the conversation so your model asks the right questions, then checks its own homework before you start building.

Install

Claude Code
claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp
Cursor

Add to .cursor/mcp.json in your project (or the global ~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }

Any other MCP client

Most MCP hosts read a generic mcp.json with the same shape:

{

"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }

Usage

Once connected, ask your editor's model something like:

Use the plan_project prompt for "a habit tracker that reminds me by text message"

It'll walk through spec_checklist with you (platform, tech stack, audience, features, competitors, revenue, constraints, data model, notifications, external services, design & UX — a handful of concrete questions per category, many offered as click-to-pick single/multi-select choices rather than blank prompts, with a free-text escape always available), draft a spec, run it through validate_spec, fix what comes back, and hand you a rendered PRD in Markdown you can drop straight into a coding-agent prompt, a SPEC.md, or a GitHub issue.

You can also call the tools directly if you already have a spec drafted (by hand, or from another source) and just want it checked and rendered.

Tool reference

ToolInputWhat it does
validate_specspec (JSON object)Zod-validates the spec and returns structured issues: errors for missing/empty required sections, placeholder text (TBD, lorem ipsum, fixme, etc.), and features without a priority — plus non-blocking quality hints like "no acceptance criteria on your must-haves" or "no non_goals listed".
render_prdspec (JSON object)Renders a validated spec into deterministic Markdown: title, overview, target audience, platforms, tech stack, features grouped by priority with acceptance-criteria checklists, screens & navigation, data model tables, constraints, and non-goals. Refuses to render (returns an error) if the spec has structural errors.
spec_checklist—Returns the planning checklist grouped by category, each with 2-4 concrete questions. Each question is { prompt, options?, multiSelect? } — questions with options are meant to be shown as selectable single/multi-choice answers (with a free-text escape), open ones stay free-text.
open_in_draftlyticspec (JSON object, optional) or idea (string)Builds a link that opens your idea in the full Draftlytic app with the brief pre-filled — its guided AI question flow, richer generation, an editable spec editor, and PRD export live there. Compresses a spec (even a partial one) into a starting brief, or takes a plain-text idea. Builds the URL locally; sends nothing anywhere.

Plus one prompt:

PromptArgsWhat it does
plan_projectidea (string)Instructs the model to interview the user with spec_checklist, draft a spec, validate and fix it in a loop, then render the final PRD.
The spec shape
{

name: string overview: string target_audience: string platforms: string[] tech_stack: string[] features: Array<{ title: string description: string priority: "must-have" | "nice-to-have" | "future" acceptance_criteria?: string[] }> screens?: Array<{ name: string; purpose: string }> data_model?: Array<{ entity: string fields: Array<{ name: string; type: string; notes?: string }> }> constraints?: string[] non_goals?: string[] revenue_model?: string }

Honest limits

  • This is v1 and purely local. There's no Draftlytic API behind it — every tool runs synchronous, offline logic against whatever spec JSON your editor's model hands it. It doesn't call any AI itself.
  • The model does the writing, this just structures it. validate_spec and spec_checklist are heuristics, not a substitute for actually knowing what you're building. A spec that passes validation can still be a bad plan.
  • Placeholder detection is pattern-based, not semantic. It catches TBD/lorem ipsum/fixme-style filler, not "this description is vague but technically real words."
  • No persistence. Nothing is saved between calls — the spec JSON lives in the conversation. If you want it saved, ask your model to write it to a file.
  • No collaboration, no versioning, no export formats beyond Markdown. It's a planning tool, not a project manager.

draftlytic-mcp is the offline sibling of draftlytic.com — the full editor adds AI generation, logo drafts, scan-for-gaps, and GitHub push.