World Monitor
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
作者による説明(英語の原文)
DVERA drives CT verification of mission-critical C/C++: setup, analysis, tests, coverage.
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。
チェック 2/2 合格 · あなたのパソコンで動きます
まず:どの AI を使っていますか?
使っているアプリを選ぶと、下に手順が表示されます。
Claude につなげますが、先に準備が必要です
キー不要、インストール不要 · パソコン版 Claude アプリ(Windows または Mac)のみ。Web やスマホでは使えません
DVERA CT verification tools を使って、私に何ができるか教えて、1 つやってみせて✓ Claude が DVERA CT verification tools を使っていると言うか、回答に DVERA CT verification tools のツール名が出れば接続成功です
メニュー名は 2026年11月11日 に Anthropic のヘルプページで確認 · アプリのバージョンにより画面が少し違うことがあります
ChatGPT はまだ DVERA CT verification tools につなげません
DVERA CT verification tools はパソコンに入れて使うものですが、ChatGPT は Web 上で動くサーバーにしかつなげません
A · DVERA CT verification tools につなげるアプリを使う
B · その他 の中で ChatGPT につなげる別のサーバー
同じカテゴリでよく使われているものから、キーなしでアドレスだけでつなげるものを選びました
Claude Code はまだ DVERA CT verification tools につなげません
提供元はパソコン版 Claude アプリ用のインストールファイルしか用意していません
A · DVERA CT verification tools につなげるアプリを使う
Cursor はまだ DVERA CT verification tools につなげません
提供元はパソコン版 Claude アプリ用のインストールファイルしか用意していません
A · DVERA CT verification tools につなげるアプリを使う
VS Code はまだ DVERA CT verification tools につなげません
提供元はパソコン版 Claude アプリ用のインストールファイルしか用意していません
A · DVERA CT verification tools につなげるアプリを使う
このサーバーのつなぎ方と、各アプリの公式ドキュメントに基づきます。2026年11月10日に確認。
パソコン上で動かせるアプリ
ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast
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11日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント SuresoftTechnologies で確認済みです
コードの最終更新:昨日
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
質問、コツの共有、使えないことの報告ができます。「役に立った」の多い順です。
まだレビューはありません
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2項目のうち2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。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
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昨日、最新バージョン(0.1.4)がレジストリに届いたのは2 か月前です。
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MCPBも必要です。
同じカテゴリには:World Monitor, Claude Flow, Tldraw
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
Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 102 tools.
AI orchestration with hive-mind swarms, neural networks, and 87 MCP tools for enterprise dev.
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。
한국어: README.ko.md
DVERA (Dynamic Verification Agent) brings CT C/C++ verification work into coding agents such as Claude Code, Codex CLI, Cursor, and GitHub Copilot. It uses the working context of source code, requirements, build information, source changes, and existing test assets to prepare and request CT verification work.
CT (Controller Tester) is a test automation solution for unit, integration, and code-based testing of mission-critical C/C++ software. It brings together test-environment setup, test design and generation, execution, code-coverage analysis, reporting, and traceability management.
DVERA does not replace CT's verification results. The coding agent helps prepare and coordinate verification work; CT performs the analysis, build, test execution, and result aggregation. Generated tests must be reviewed for test intent, data, and expected results, then confirmed with actual execution results and measured coverage.
| Verification need | CT and DVERA workflow |
|---|---|
| Complex C/C++ environments | Capture compiler, macro, include-path, toolchain, build, and target conditions before analysis. |
| Unit and integration verification | Design and execute tests at function, module, and interface levels, including existing GoogleTest assets where applicable. |
| Reviewable evidence | Connect test intent, execution results, statement/branch/MC/DC coverage, reports, and requirement links for review. |
| Repeated change verification | Re-run affected tests after code changes and review new failures and coverage deltas for regression follow-up. |
| AI-assisted test work | Use code, requirements, and change context to prepare test work, then improve it with CT analysis and measured results. |
The Skills in this repository document that product-connected workflow. They are not standalone replacements for a CT installation.
In Claude Code:
/plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin
/plugin install dvera@suresofttech
Or from a terminal:
claude plugin marketplace add SuresoftTechnologies/dvera-plugin
claude plugin install dvera@suresofttech
Skills then load as /dvera:ct-init-project, /dvera:ct-test-loop, and so on. The plugin adds about 620 tokens to every session; each Skill body is read only when that Skill runs.
Product-backed actions need a deployed CT environment. Without one, a Skill stops at its installation check and shows how to reach product support.
Trigger examples from the CT user guide. Responses can vary with the AI model and conversation context; if the result differs from what you expect, rephrase the request with more detail and retry.
| Request | Skill |
|---|---|
Create a CT project and start verification. | ct-init-project |
Run tests in CT. | ct-init-project |
Generate tests for the calculate_checksum function. | ct-test-loop |
Find functions without tests and generate tests for them. | ct-test-loop |
Run regression tests. | ct-regression |
Open CT. | ct-open |
All Skills require a deployed CT environment for their product-backed actions and stop with an installation notice when none is found.
| Skill | CT workflow stage |
|---|---|
ct-init-project | Start or prepare a CT verification project. |
ct-extract-macro | Capture target compiler macros and build-environment facts. |
ct-make-conf | Prepare the analysis configuration for the selected toolchain. |
ct-setup-project | Create the CT project and apply build inputs. |
ct-analysis-loop | Analyze the project and resolve configuration or toolchain issues. |
ct-test-loop | Generate, run, and improve tests. |
ct-kb-update | Record verified workflow observations after a completed CT run. |
ct-regression | Re-run existing tests after a code change and review deltas. |
ct-self-healing | Run regression evidence collection and identify CT Self-Healing review candidates. |
ct-run-gtest | Re-run GoogleTest assets registered in CT and review results and coverage. |
ct-req-to-test | Generate and execute a CT AI test from approved requirements. |
ct-report | Export execution and coverage evidence. |
ct-open | Open the CT project for visual inspection. |
ct-orchestrator | Resume the appropriate stage of an in-progress verification workflow. |
DVERA works with a deployed CT and DVERA environment. This repository documents the verification workflow and ships an MCP server that forwards tool calls to a local CT installation, but does not include the CT runtime or product installation.
Without the deployed environment, users can inspect this repository's documented workflow, but a Skill that needs CT actions stops at its installation check. It must not claim that CT analysis, execution, coverage measurement, or reporting has occurred.
Give the agent CT's verification tools directly. With the MCP server (scripts/dvera-mcp.py) connected, it can create the project, run analysis, generate and execute tests, and read coverage back without leaving the conversation - the same tools CT exposes to its own agent. Calls go to CT's ct_tool.py entry point, and the server keeps no process of its own between them.
Connect it in one of two ways.
Point an MCP client at the interpreter CT already ships - no extra install:
{
"mcpServers": { "dvera": { "command": "C:/Program Files/Suresoft/CT 2026/python/python.exe", "args": ["/path/to/dvera-plugin/scripts/dvera-mcp.py"] } } }
On Linux the interpreter is at /python/python3. Any Python 3.8 or later works if you would rather use your own. Replace the script path with wherever this repository sits: clone it, or use the copy the plugin manager installed (claude plugin list shows where plugins live). The server takes the source directory from the client's working directory, so run the client from the project you want to verify.
Or install the bundle from this repository's releases: download dvera-mcp.mcpb and open it with a client that installs MCP bundles. It resolves its own Python, so nothing has to be installed first.
Set CT_HOME if CT is installed outside the default location. The server is safe to leave configured on any machine: it starts either way, and without CT it offers a single tool, dvera_check_environment, which reports what is missing and what to do about it. That tool is also there when CT is - run it first whenever the verification tools do not appear.
For a product demo, purchase, or deployment consultation, contact bizcenter@suresofttech.com.
The MCP server in this repository runs entirely on your machine.
The Skills are documentation: they carry no code that runs on your machine.
The full policy is in PRIVACY.md. Questions about data handling in the CT product itself go to bizcenter@suresofttech.com.
This repository is licensed under the MIT License. The license covers everything in this repository - the documentation, the Skill files, and the MCP server source. It does not cover CT itself: CT and DVERA are Suresoft Technologies products, and no product functionality or product licence is granted by this repository.
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