原型 · 预览版:收录官方注册中心里的全部服务器,每 30 分钟同步一次。使用 Google 登录即可撰写评价。原型 · 每 30 分钟更新
PopNx MCP为使用 AI 的人准备的 MCP 服务器 · 用大白话讲清楚

Templetry

作者:Templetry版本 1.11.1i★ 0i在你的电脑上运行
注册名称io.github.Templetry/templetry-mcp

安装方法

What it does

Scaffold, plan, update and extend projects from Templetry templates.

  • Connects 在你的电脑上运行
  • Account or key No key needed
  • Category 其他

安装

选择你使用的 AI 应用,然后复制设置。

通过 3/3 项检查 · 在你的电脑上运行

第一步:你用哪个 AI?

选择你用的应用,步骤会显示在下方。

可连接 Claude,但需要先准备

不需要密钥,不用安装程序 · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

  1. 下载开发者的安装文件

    下载作者的 .mcpb 文件

    .mcpb 文件直接来自开发者,我们没有修改

  2. 双击文件,然后在电脑版 Claude 应用中点击 Install

  3. 试一试

    用 Templetry 告诉我你能帮我做什么,然后做一件给我看

    ✓ 如果 Claude 说正在使用 Templetry,或回答中出现 Templetry 的工具名称,就表示连接成功

菜单名称已于 2026年11月11日 对照 Anthropic 帮助页面核实 · 你的界面可能因版本略有不同

ChatGPT 暂时无法连接 Templetry

Templetry 需要安装在你的电脑上,而 ChatGPT 只能连接在网上运行的服务器

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Templetry 的应用

  • 不需要密钥,不用安装程序 · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

B · 其他 类中能连接 ChatGPT 的其他服务器

从同类中使用较多的里挑选,仅限用地址即可连接、无需密钥的

Claude Code 暂时无法连接 Templetry

开发者只提供了电脑版 Claude 应用的安装文件

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Templetry 的应用

  • 不需要密钥,不用安装程序 · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

Cursor 暂时无法连接 Templetry

开发者只提供了电脑版 Claude 应用的安装文件

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Templetry 的应用

  • 不需要密钥,不用安装程序 · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

VS Code 暂时无法连接 Templetry

开发者只提供了电脑版 Claude 应用的安装文件

你可以改用这些方式

A · 使用能连接 Templetry 的应用

  • 不需要密钥,不用安装程序 · 仅限电脑上的 Claude 应用(Windows 或 Mac),网页和手机不可用

其他支持 MCP 的应用(如 Windsurf、Zed、Gemini CLI)添加方式各不相同,请在应用列表中查看

查看所有支持 MCP 的应用 →

JSON 设置在下方“开发者专用”中

卡住了?问问正在用 Templetry 的人💬 讨论 →

一览

每周下载量i
不在 npm/PyPI 上
许可证i
Apache-2.0
连接方式
在你的电脑上运行
最新版本i
1.11.1
分类i
其他
发布到注册中心i
2026年10月30日
代码最后更新i
2026年11月12日
作者
Templetry
软件包
mcpb: …/templetry-mcp-linux-amd64.mcpb
mcpb: …/templetry-mcp-linux-arm64.mcpb
mcpb: …/templetry-mcp-darwin-amd64.mcpb
注册状态
活跃

哪些应用可以使用它

依据这个服务器的连接方式和各应用自己的文档,检查于 2026年11月10日。

在你的电脑上运行,适用于

ClaudeGooseLM StudioMsty StudioCherry StudioVisual StudioWindsurf (Devin Desktop)ZedKiroClineContinueJetBrains AI AssistantCodex CLIGemini CLIOpenCodenodecodeWarpLibreChatRaycast

全部应用及其优缺点 →

它能做什么

它在你的电脑上运行;安装后,工具列表会显示在你的 AI 应用中。

基础检查i

我们检查的是任何人都能看到的信息;我们没有阅读代码。不适用的检查项不计入总数。 · 检查于 2026年11月14日

  • ✓ 通过

    作者与仓库一致

    注册名称已通过 GitHub 账户 Templetry 验证,该账户拥有此仓库

  • ✓ 通过

    仍在维护

    代码最后更新于前天

  • ✓ 通过

    有许可证

    使用 Apache-2.0

  • – 不适用

    端点有响应

    它在你的电脑上运行,没有互联网端点

  • – 不适用

    使用 OAuth 登录

    在你的电脑上运行,改用本地设置

  • … 尚未检查

    工具描述中没有隐藏指令

    它在你的电脑上运行;我们只能读取互联网端点的工具列表

讨论

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与“其他”中的其他服务器比较i

  • 星标数多于此分类中其他 19774 个服务器的 0%
  • 发布到注册中心的时间比此分类中其他 19774 个服务器的 73% 更新
  • 基础检查结果等于或优于此分类中其他 19774 个服务器的 100%

与注册中心里这个分类中所有活跃的服务器比较。只有当发布者拥有该仓库时,星标数才计入。

常见问题

Templetry 安全吗?

它在 3 项适用的基础检查中通过了 3 项。我们没有阅读代码。在添加密钥或令牌之前,请先看看这个服务器要求哪些权限,并使用只具备所需权限的密钥。

它需要哪些密钥或代码?

注册中心没有列出必需的密钥,不过有些服务器会在首次使用时要求你登录。

它在我的电脑上运行还是在云端?

它在你的电脑上运行。你的 AI 应用会在需要时启动它,数据不会经过作者的服务器(除非它自己调用在线服务)。

它还在维护吗?

GitHub 仓库最后更新于前天,最新版本(1.11.1)于15天前进入注册中心。

哪些应用可以使用它?

支持 MCP 的应用,例如 Claude Desktop、Claude Code、Cursor 和 VS Code。你的电脑上还需要有 MCPB。

有什么可以替代它?

同一分类中有:World Monitor, Claude Flow, Windmill

同类别的其他选择

同一分类中其他作者的服务器,按星标数排序。

如何看卡片:↓ 每周下载量i★ GitHub 星标i三大支柱:评价 · 检查 · 使用情况i更新 = 最新版本发布到注册中心的时间i

World Monitor

Real-time global intelligence on conflict, markets, energy, trade, shipping and cyber. 99 tools.

作者:koala73广泛使用★ 9.1万今天更新

在云端运行✓ 服务方 · worldmonitor.app

Claude Flow

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

作者:ruvnet广泛使用↓ 1.4万/周★ 8.2万14个月前更新

在你的电脑上运行

Windmill

Run Windmill scripts and flows and manage jobs, schedules, resources and variables.

作者:windmill-labs广泛使用★ 1.9万前天更新

在云端运行

作者的 README

打开 README

按原文从作者的仓库复制。PopNx MCP 没有审查或背书其内容。HTML、图片和脚本已被移除。链接会离开本站。

Templetry Engine

The core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.

Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).

Status: 🚀 stable v1 ([latest release](https://github.com/Templetry/engine/releases/latest)) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).

Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.

Principles (from the wiki)

  • The engine doesn't know what a framework is — all knowledge lives in each template's template.yml (ADR-0002).
  • Templates compile — three transformation mechanisms: identity-map renaming, comment directives, structured patches (ADR-0003).
  • Pure core, effectful edges — deterministic: same inputs, byte-identical output.

Architecture

PackageResponsibility
manifestParse + validate template.yml, derive casings
sourceObtain the template as an in-memory FileSet
planner(manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure
opsOperation types as data
renderExecute a Plan against a virtual file tree
verifyRun the template's verify command in Docker
updateThe update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge
answersThe .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter
pieceLazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle
cmd/templetryThin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version
cmd/templetry-mcpMCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents

Design rationale: study I · study II.

Install

Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):

  1. Homebrew (macOS, Linux) — brew install Templetry/tap/templetry (tap).
  2. Scoop (Windows) — scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucket then scoop install templetry (bucket).
  3. Install script (macOS, Linux) — curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh (see install.sh; TEMPLETRY_VERSION pins a tag, TEMPLETRY_BIN_DIR picks the folder).
  4. Binary — download your platform's executable from Releases, rename it to templetry (or templetry.exe) and put it on your PATH.
  5. Go toolchain — go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest (installs to $(go env GOPATH)/bin).
  6. From source — clone and go build -o templetry ./cmd/templetry.

Then:

templetry list                                  # browse the official catalog

templetry list --kind database --language go --tags # filter it templetry init kmp/single-module --out my-app \ --set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp" templetry plan --template --set key=value --feature name templetry render --template --out --set key=value templetry verify --template --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write) templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project

MCP server (AI agents)

templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.

Where the binary is

If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:

Installed withPath
Homebrew, Apple Silicon/opt/homebrew/bin/templetry-mcp
Homebrew, Intel Mac / Linux/usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp)
install.sh~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded
Scoop (Windows)C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe
Downloaded release binarywherever you put it

where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.

Claude Code
claude mcp add templetry -- templetry-mcp            # this project, private to you

claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project claude mcp list

Claude Desktop

Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp" } } }

On Windows use "command": "C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe".

Cursor

.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "templetry-mcp" } } }

VS Code

.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:

{

"servers": { "templetry": { "type": "stdio", "command": "templetry-mcp" } } }

The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.

Documentation

Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.

Development

go build ./...

go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2

update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:

  • internal/forgetest is an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behind http.DefaultClient, so init → edit → update runs end to end against templates the test publishes, commit by commit.
  • internal/fakedocker puts a copy of the test binary on PATH as docker, recording what verify would have run.
  • Both binaries are tested in-process: templetry through run(args, stdout, stderr) and templetry-mcp through serve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.

The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:

TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1

npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor

License

Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.