Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Open-source, self-hosted conversation QA for voice agents. MIT.
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.
Du brauchst
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein
{
"mcpServers": {
"hotato": {
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add hotato -- uvx hotato --from 'hotato[mcp]' hotato-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"hotato": {
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-mcp"
]
}
}
}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.
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"hotato": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"hotato",
"--from",
"hotato[mcp]",
"hotato-mcp"
]
}
}
}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 attenlabs 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 (1.9.0) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
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.
Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.
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.
Find what broke in your agent calls. Pin it and CI stays red until you fix it.
pip install hotato
hotato check --demo # a bundled failing call: what broke, and when hotato check ./call.wav # then your own recording hotato vapi health # or your last 100 Vapi calls
Zero config. Vapi, Retell, Bland, Synthflow, Millis, or local audio. Works with any recording: mono, dual-channel, or a transcript. Timing math, not a judge. Offline. Free. MIT.
[hotato.dev](https://hotato.dev)
pip install hotato
export VAPI_API_KEY=... hotato vapi health --last 7d --output report.html
Open report.html: every critical incident, timestamped, and your Voice Stability Score.
export RETELL_API_KEY=...
hotato retell health --call-id CALL_ID
--call-id is required and repeatable: you name the Retell calls to pull. hotato bland health, hotato synthflow health, and hotato millis health follow the Vapi shape. Those stacks mix both voices onto one channel, so they measure silence timing, dead air and latency gaps, each finding with its measured confidence; barge-in and talk-over need two channels.
hotato autopsy ./call.wav
Writes a self-contained HTML report to hotato-output/, plus the JSON pin reads. Open the HTML in your browser.
autopsy turns one recording into timestamped incidents. scan reads a folder and tracks the trend. When you are ready, move a finding into CI: hotato pin turns one incident into a portable failure check, and hotato prove re-runs every stored check and fails the build rather than pass on evidence it cannot re-read. Every verdict carries its own evidence across five dimensions: outcome, policy, conversation, speech, reliability.
A pinned check re-measures its own stored recording, so it holds the build red on that bug and catches an edited bundle, a loosened policy, or an engine upgrade that scores the same bytes differently. Clearing it takes a fresh recording of the same moment against the current agent: hotato drive places that call on Vapi or Twilio, and docs/RECAPTURE.md is the walkthrough for every other stack.
Pin a bug →
For continuous use: run hotato vapi health on a schedule, and open hotato console --production-db evidence.db to watch calls land live.
The exit code is the verdict: 0 pass, 1 fail, 2 refuse (could not tell).
# .github/workflows/voice-qa.yml
on: [pull_request] jobs: hotato: runs-on: ubuntu-latest steps:
contracts/ holds what pin wrote. Full workflow: docs/CI.md.
Point Claude Code, Cursor, or any coding agent at this repo: it reads AGENTS.md and runs the loop end to end offline, no key. Over local stdio the MCP server adds the scorer plus read/verify/propose tools: uvx --from "hotato[mcp]" hotato-mcp (docs/MCP.md). Deploying is yours.
hotato runs offline, on the machine that invokes it. The core is stdlib-only Python: no account, no key, no network call of its own. Your traces, prompts, and audio stay on your disk. Scoring with a language model you host yourself is a separate opt-in add-on, outside that core.
The whole loop, command by command: docs/LIFECYCLE.md. First touch to a CI gate: docs/GETTING-STARTED.md. Feed it what you already have: docs/CONNECT.md · docs/TRACE.md · docs/SIMULATE.md. What every verdict stands on: docs/EVIDENCE-CONTRACT.md. Next to the hosted alternatives: docs/COMPARE.md.
The deep toolkit -- capture, simulation, load, benchmarking, the fix ladder, the fleet control plane -- lives under hotato lab (hotato lab --help). The public commands are durable. hotato lab moves faster, and every command name that worked before 1.17 still runs unchanged.
| Property | Value |
|---|---|
| Footprint | ~10 MiB installed, 0 runtime dependencies (stdlib-only) |
| Reproducibility | byte-for-byte: the same recording, the same report |
| Exit codes | 0 pass · 1 fail · 2 refuse |
| Release integrity | OIDC Trusted Publishing + build-provenance attested |
| Runtime | offline, off the production data path |
Verify the measurement yourself
PYTHONPATH=src python3 -m hotato.benchmark \
--scenarios corpus/real/scenarios --audio corpus/real/audio
On 13 recorded AMI Meeting Corpus clips, the median error between measured caller-onset and the human word-alignment label is 20 ms. Provenance: corpus/real/README.md · method: METHODOLOGY.md.
Timing is measurable only when the two voices arrive on separate channels; a mono or mixed export is marked NOT SCORABLE and refused (hotato trust --stereo call.wav). The full four-tier evidence policy (what each verdict stands on, per input) is docs/EVIDENCE-CONTRACT.md.
Issues and PRs welcome: CONTRIBUTING.md · SECURITY.md · CHANGELOG · docs/
MIT (LICENSE)
Know when to pass it on.
mcp-name: io.github.attenlabs/hotato