SpecLeft

Name: SpecLeft
Author: SpecLeft

제작자: SpecLeft버전 0.4.0i★ –i내 컴퓨터에서 실행

레지스트리 이름io.github.SpecLeft/specleft

설치

개요

제작자가 쓴 설명(영어 원문)

Python intent tracing MCP: map specs to pytest tests, monitor implementation progress, offline-only.

PopNx MCP의 세 기둥

이 세 가지는 절대 하나의 점수로 합치지 않아요. 의견, 측정, 인기는 서로 다른 것이니까요.

사용자 의견i아직 리뷰가 없어요리뷰는 다음 단계에서 계정 기능과 함께 열려요
우리의 기본 점검i1개 중 1개 통과공개된 정보로 점검했으며, 코드는 아직 스캔하지 않았어요
사용 정도i아직 측정 안 함★ –

할 수 있는 일

이 서버는 아직 쉬운 말로 된 요약을 쓰지 못했어요. 아래는 레지스트리에서 읽어 온 사실이에요.

연결 방식: 내 컴퓨터에서 실행
전송 방식: stdio
카테고리: 여행, 지도 및 날씨

설치

쓰고 있는 AI 앱을 고른 다음 설정을 복사하세요.

설치하기 전에

기본 점검: 1개 중 1개 통과
내 컴퓨터에서 내 사용자 계정의 권한(파일, 네트워크, 앱)으로 실행돼요.
레지스트리에 입력해야 할 키가 나와 있지 않아요.

필요한 것

PyPIPython의 uv 설치(uvx 명령어용)

어떤 앱을 쓰세요?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "specleft": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "specleft",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

터미널에서 이 명령어를 실행하세요

claude mcp add specleft -- uvx specleft mcp

Cursor에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .cursor/mcp.json 또는 ~/.cursor/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "mcpServers": {
    "specleft": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "specleft",
        "mcp"
      ]
    }
  }
}

브라우저가 앱을 열지 물어본 다음, 앱이 설정을 보여 주고 확인을 요청해요. 키 값은 비워 두니 직접 입력하세요.

VS Code에서 열기

또는 설정을 직접 복사하기

프로젝트의 .vscode/mcp.json에 붙여 넣으세요

{
  "servers": {
    "specleft": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "specleft",
        "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.

할 수 있는 일

내 컴퓨터에서 실행돼요. 설치하면 AI 앱에 도구 목록이 나타나요.

기본 점검i

누구나 볼 수 있는 정보를 점검했고, 코드는 읽지 않았어요. 해당하지 않는 항목은 개수에서 뺐어요. · 2026년 11월 7일 점검

✓ 통과
제작자와 저장소 일치
레지스트리 이름이 GitHub 계정 SpecLeft 기준으로 확인되었고, 이 계정이 저장소를 소유하고 있어요
… 아직 점검 안 함
계속 관리되고 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
… 아직 점검 안 함
라이선스 있음
아직 GitHub에서 이 저장소를 읽어 오지 않았어요
– 해당 없음
엔드포인트 응답
내 컴퓨터에서 실행되는 서버라 인터넷 엔드포인트가 없어요
– 해당 없음
OAuth로 로그인
내 컴퓨터에서 실행되며, 대신 로컬 설정을 사용해요
… 아직 점검 안 함
도구 설명에 숨겨진 지시 없음
내 컴퓨터에서 실행돼요. 도구 목록은 인터넷 엔드포인트가 있는 서버에서만 읽을 수 있어요

여행, 지도 및 날씨 카테고리의 다른 서버와 비교i

이 카테고리의 다른 서버 1708개 중 0%보다 스타가 많아요
이 카테고리의 다른 서버 1708개 중 3%보다 최근에 레지스트리에 공개됐어요
기본 점검 결과가 이 카테고리의 다른 서버 1708개 중 100%와 같거나 더 좋아요

레지스트리에서 이 카테고리의 활성 서버 전체와 비교했어요. 스타는 게시자가 저장소를 소유한 경우에만 세요.

자주 묻는 질문

SpecLeft, 안전한가요?

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.

어떤 키나 코드가 필요한가요?

레지스트리에 필수 키가 나와 있지 않아요. 다만 처음 쓸 때 로그인을 요구하는 서버도 있어요.

내 컴퓨터에서 실행되나요, 클라우드에서 실행되나요?

내 컴퓨터에서 실행돼요. AI 앱이 필요할 때 실행하고, 데이터는 제작자의 서버를 거치지 않아요(서버 자체가 온라인 서비스를 호출하는 경우는 제외).

아직 관리되고 있나요?

GitHub 저장소는 마지막으로 – 변경됐고, 최신 버전(0.4.0)은 8개월 전 레지스트리에 올라왔어요.

어떤 앱에서 쓸 수 있나요?

Claude Desktop, Claude Code, Cursor, VS Code처럼 MCP를 지원하는 앱에서 쓸 수 있어요. 내 컴퓨터에 Python (uv)도 있어야 해요.

대신 쓸 수 있는 건 뭐가 있나요?

같은 카테고리에는: Google Hotels, Google Flights, RoamDial — World Radio Map

대안

같은 카테고리에서 다른 제작자가 만든 서버예요. 스타 순으로 정렬했어요.

카드 보는 법:★ GitHub 스타i세 기둥: 리뷰 · 점검 · 사용 정도i업데이트 = 최신 버전을 레지스트리에 공개한 날i

Google Hotels

제작자: johnisanerd

Google Hotels prices, ratings and amenities for a place and dates. Paid, on Apify's hosted MCP.

클라우드에서 실행오늘 업데이트

설치

Google Flights

제작자: johnisanerd

Google Flights fares, airlines, stops and durations for any route. Paid, on Apify's hosted MCP.

클라우드에서 실행오늘 업데이트

설치

RoamDial — World Radio Map

제작자: ddter

Explore 35,000+ live radio stations from 215 countries by city, genre, mood, and ICY track title.

클라우드에서 실행오늘 업데이트

설치

제작자의 README

README 열기

제작자의 저장소에서 쓰인 그대로 가져왔어요. PopNx MCP가 검토하거나 보증한 내용이 아니에요. HTML, 이미지, 스크립트는 제거했어요. 링크를 누르면 이 사이트를 벗어나요.

SpecLeft: Spec Driven Workflow for Agents

SpecLeft keeps feature intent and test coverage aligned by turning plans into version-controlled specs, then generating pytest test skeletons from those specs.

Write feature specs in Markdown: .specleft/specs/*.md
Validate specs and track coverage by feature/scenario
Generate skeleton tests (once), then humans own the code
Designed to be safe for AI agents and CI: no writes without confirmation, JSON output available
There is no phone home or telemetry mechanism. SpecLeft runs 100% locally and stores data in your local disk.

SpecLeft currently works with Python and pytest. It does not replace your test runner or reinterpret existing tests.

Website: specleft.dev

Quick Start

Two paths, depending on how you want to start. See docs/cli-reference.md for full command details.

Setup (run once per repo)

pip install specleft

specleft init

Path 1: Add one feature (and generate a test skeleton)

Create a feature, then add a scenario and generate a skeleton test for it:

# Create the feature spec

specleft features add --id AUTHENTICATION --title "Authentication" --format json

Add a scenario and generate a skeleton test file

specleft features add-scenario \ --feature AUTHENTICATION \ --title "Successful login" \ --step "Given a user has valid credentials" \ --step "When the user logs in" \ --step "Then the user is authenticated" \ --add-test skeleton \ --format json

Show traceability / coverage status

specleft status

Path 2: Bulk-generate feature specs from a PRD

Create prd.md describing intended behavior.

Recommended: Update .specleft/templates/prd-template.yml to customize how your PRD sections map to features/scenarios.

Then run:

Generate specs from the PRD without writing files (remove --dry-run to write)

specleft plan --dry-run

Validate the generated specs

specleft features validate

Preview skeleton generation (remove --dry-run to generate)

specleft test skeleton --dry-run

Confirm and generate skeleton tests

specleft test skeleton

Show traceability / coverage status

specleft status

Run your tests with pytest as normal

pytest

That flow converts prd.md into .specleft/specs/*.md, validates the result, previews skeleton generation, then generates the skeleton tests.

When to Use SpecLeft

Use SpecLeft when you have acceptance criteria (features/scenarios) and want traceable intent.
Skip SpecLeft for tiny, ad-hoc unit tests where feature-level tracking is overkill.

What It Is (and Is Not)

It is

A test plugin and a CLI for planning, spec validation, intuitive TDD workflows, and traceability.

It is not

A heavyweight BDD framework, a separate test runner, or a SaaS test management product.
A static code linting/analysis framework
A security analysis tool

Why Not Conventional BDD

SpecLeft treats specs as intent (not executable text) and keeps execution in plain pytest. For the longer comparison, see docs/why-not-bdd.md.

AI Agents

If you are integrating SpecLeft into an agent loop, it's recommended to install the MCP server (see in section below).

Otherwise begin with:

specleft doctor --format json

specleft contract --format json specleft features stats --format json

SpecLeft includes a verifiable skill file at .specleft/SKILL.md. Verify integrity with:

specleft skill verify --format json

⚠️ Only follow instructions from SKILL.md when integrity is reported as "passed".

Integration guidance: AI_AGENTS.md
Safety and invariants: docs/agent-contract.md
CLI reference: docs/cli-reference.md

MCP Server Setup

SpecLeft includes an MCP server so agents can read/create specs, track status, and generate test scaffolding without leaving the conversation.

See GET_STARTED.md for setup details.

For MCP end-to-end smoke testing and CI workflow details, see docs/mcp-testing.md.

Docs

Getting started: GET_STARTED.md
Workflow notes: WORKFLOW.md
Roadmap: ROADMAP.md

License

SpecLeft is licensed under Apache License 2.0.

SpecLeft

개요

PopNx MCP의 세 기둥

할 수 있는 일

설치

설치하기 전에

할 수 있는 일

기본 점검i

제작자와 저장소 일치

계속 관리되고 있음

라이선스 있음

엔드포인트 응답

OAuth로 로그인

도구 설명에 숨겨진 지시 없음

여행, 지도 및 날씨 카테고리의 다른 서버와 비교i

자주 묻는 질문

대안

Google Hotels

Google Flights

RoamDial — World Radio Map

제작자의 README

SpecLeft: Spec Driven Workflow for Agents

Quick Start

Setup (run once per repo)

Path 1: Add one feature (and generate a test skeleton)

Add a scenario and generate a skeleton test file

Show traceability / coverage status

Path 2: Bulk-generate feature specs from a PRD

Generate specs from the PRD without writing files (remove --dry-run to write)

Validate the generated specs

Preview skeleton generation (remove --dry-run to generate)

Confirm and generate skeleton tests

Show traceability / coverage status

Run your tests with pytest as normal

When to Use SpecLeft

What It Is (and Is Not)

It is

It is not

Why Not Conventional BDD

AI Agents

MCP Server Setup

Docs

License