Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Build bottleneck profiler: slowest steps, run trend, and cache correlation across CI runs.
이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.
이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.
쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.
필요한 것
어떤 앱을 쓰세요?
위에서 앱을 고르세요. 기억해 두었다가 다음부터는 버튼에 “…에 설치”라고 표시해요.
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config를 열고 claude_desktop_config.json에 이 내용을 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"buildtime": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/buildtime",
"mcp"
]
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add buildtime -- npx -y @reneturcios/buildtime mcp프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"buildtime": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/buildtime",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"buildtime": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/buildtime",
"mcp"
]
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
이 서버는 내 컴퓨터에서 실행되는데, ChatGPT는 인터넷에 있는 서버에만 연결할 수 있어요. 다른 앱을 고르세요.
선택한 앱은 이 기기의 쿠키에만 저장돼요. 계정은 필요 없어요.
이 설정은 제작자의 레지스트리 정보로 만들었어요. README와 다르면 README를 따르세요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.
누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검
레지스트리 이름이 GitHub 계정 CloudCorpRecords 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요
레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.
해당하는 기본 점검 1개 중 1개를 통과했어요. 코드는 읽지 않았어요. 키나 토큰을 넣기 전에 서버가 어떤 권한을 요구하는지 확인하고, 꼭 필요한 권한만 있는 키를 쓰세요.
레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.
내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).
GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.1.0)은 5일 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js, Docker도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Signoff
같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.
카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i
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.
Five gates that make an agent's 'done' provable: run them, read the verdict, audit the record.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Your builds keep getting slower, but which step is to blame? buildtime profiles a set of CI runs — per-step durations and, where known, cache hits — and answers with the numbers that point at the bottleneck:
null with fewer than two runs, and the delta itself is null when the first half averages zeronull for an empty group, never zero-filled)All floats are rounded to four decimal places. The computation is pure and local: no network, no configuration, no files read beyond the runs you pass in. Invalid input — a missing run, a step without a duration, a negative duration — is rejected with an error naming the offending path, and no partial profile is produced.
npx @reneturcios/buildtime analyze --runs runs.json
npx @reneturcios/buildtime --version
runs.json contains the full arguments object:
{
"runs": [ { "run_id": "run-101", "conclusion": "success", "steps": [ { "name": "compile", "duration_seconds": 42.5, "cache_hit": true }, { "name": "test", "duration_seconds": 87 } ] } ], "slow_threshold_seconds": 60 }
conclusion and cache_hit are optional per run / per step, and slow_threshold_seconds is optional overall. The profile is printed as JSON.
Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable or invalid runs file, or invalid input), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/buildtime mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "buildtime": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/buildtime", "mcp"] } } }
analyze_build_times — Profile build bottlenecks across CI runs.runs (array, required, at least one) — runs as {run_id, conclusion?, steps} objects, where each step is {name, duration_seconds, cache_hit?}slow_threshold_seconds (number, optional, >= 0) — flag steps whose average duration meets this thresholdReturns {run_count, grand_total_seconds, step_stats, slowest_step, trend, cache, flagged_slowest}.
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/buildtime
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/buildtime analyze --runs /w/runs.json
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
MIT — Copyright (c) 2026 Rene Turcios