Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
제작자가 쓴 설명(영어 원문)
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.
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.
MODELBOUND_API_KEY비밀로 표시된 값은 내 계정의 열쇠예요. 절대 다른 사람과 공유하거나 채팅에 붙여 넣지 마세요.
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": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}터미널에서 이 명령어를 실행하세요
claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY=your-value -- npx -y modelbound-mcp실행하기 전에 빈 값을 채워 주세요.
프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"mcpServers": {
"modelbound": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.
프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요
{
"servers": {
"modelbound": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"modelbound-mcp"
],
"env": {
"MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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 ModelBound 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.
입력해야 할 값: MODELBOUND_API_KEY
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(0.1.2)은 6개월 전 레지스트리에 올라왔어요.
Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Node.js도 있어야 해요.
같은 카테고리에는: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, NexusWindows
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.
Windows computer use in the background: desktop apps driven without your mouse or keyboard.
제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.
Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.
AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.
modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:
Local (no API key, no network):
ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo usesskills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocalskills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound checkskills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)skills.scaffold — create a skill with default scope constraintsskills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGateskills.validateFormat — agentskills.io complianceskills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpartCloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):
cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.searchcloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repocloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.cloud.installMarketplaceSkilloptimization.healthOrchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.
The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.
Migration from 0.1.x — old snake_case names (
detect_ide_layout,pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.
Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings.
skills.readLocalnow returnschecks,scanner_version,review_state, andreview_meta. Override default scope limits via.modelbound/task-budgets.json. Useskills.reviewGatein CI to block unapproved skills.
npx modelbound-mcp
Or install globally:
npm i -g modelbound-mcp
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }
MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.
See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.
modelbound-mcp detect # which IDE layouts exist here?
modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md
npm test # unit tests (registry parity, checks, review, harness)
npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle
CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.
We want help. Specifically:
Browse good first issues and the roadmap.
| Project | Description |
|---|---|
| ModelBound CLI · npm | Terminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management |
| Cursor Extension · Marketplace | VS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge |
| Cursor Plugin | Cursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions |
| Claude Code Plugin | Claude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync |
| Dev Packs | Open-source curated AI context packs for engineering teams |
Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect
MIT © ModelBound