Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Packet ordering simulation and inter-arrival jitter telemetry.
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dein Browser fragt, ob er die App öffnen darf, dann zeigt die App die Einstellungen und bittet dich um Bestätigung. Schlüsselwerte bleiben leer, damit du sie selbst einträgst.
Dieser Server läuft auf deinem Computer, und ChatGPT kann sich nur mit Servern im Internet verbinden. Wähle eine andere App.
Deine Auswahl bleibt in einem Cookie auf diesem Gerät; kein Konto nötig.
Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto Alpha-Park bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 1 von 1 zutreffenden Basischecks bestanden. Den Code haben wir nicht gelesen. Bevor du einen Schlüssel oder Token hinzufügst, sieh nach, welche Zugriffe der Server verlangt, und nutze einen Schlüssel, der nur die Berechtigungen hat, die du brauchst.
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Er läuft auf deinem Computer. Deine KI-App startet ihn bei Bedarf, und die Daten laufen nicht über die Server des Entwicklers (außer der Server ruft selbst einen Onlinedienst auf).
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 40 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Reelsaw
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So liest du eine Karte:★ GitHub-SterneiDrei Säulen: Bewertungen · Checks · NutzungiAktualisiert = neueste Version in der Registry veröffentlichti
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.
Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.
Unverändert aus dem Repo des Entwicklers übernommen. PopNx MCP hat den Inhalt weder geprüft noch empfiehlt es ihn. HTML, Bilder und Skripte wurden entfernt. Links führen von dieser Website weg.
Packet ordering simulation and inter-arrival jitter telemetry.
This is a packet metadata simulation, not a WebRTC implementation or audio codec. Timestamps must already be converted to milliseconds, and sequence numbers must be monotonically extended (no RTP wraparound). Missing packets produce markers, not synthesized audio. The caller controls playout timing; target_delay_ms is telemetry, not an enforced timer.
Python 3.9 or newer. The library and stdio MCP server have no runtime dependencies.
python -m pip install https://github.com/Alpha-Park/genpark-audio-packet-jitter-resilience-buffer-skill/releases/download/v1.0.1/genpark_jitter_buffer-1.0.1-py3-none-any.whl
PyPI publication is pending account setup. The intended PyPI project is genpark-jitter-buffer; do not assume pip install genpark-jitter-buffer is available until the project is published.
from genpark_jitter_buffer import AudioPacketJitterResilienceBuffer
client = AudioPacketJitterResilienceBuffer() print(client.run_benchmark_jitter_simulation())
After installing the wheel, configure your MCP client with the installed command:
{
"mcpServers": { "genpark-jitter-buffer": { "command": "genpark-jitter-buffer", "args": [] } } }
If the command is not on PATH, use its absolute path or python -m genpark_jitter_buffer with the same interpreter where you installed the wheel. The GitHub release also contains a .mcpb bundle for clients supporting desktop extensions. That bundle requires a Python 3.9+ interpreter on PATH; it bundles the server source.
Available tools: ingest_packet, extract_playout_frame, get_jitter_telemetry, run_benchmark_jitter_simulation. tools/list returns required arguments and JSON schemas. Each MCP process holds its own state. Benchmark tools use isolated instances.
python -m unittest discover -s tests
python -m pip install mcp python tests/check_mcp.py python -m pip install build twine python -m build python -m twine check dist/*
python mcp_server.py --test runs the deterministic example; it is not a protocol conformance test. The MCP client check exercises initialize, tools/list, tools/call and ping over stdio.
GitHub source and release artifacts are the primary distribution until PyPI is configured. Registry submissions are tracked separately; a manifest is not proof of registry acceptance. See PUBLISHING.md for the repeatable PyPI workflow.
MIT license. Maintained by GenPark.