Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Agent-optimized MCP server with structured JSON tools. 20-45% token savings.
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 beardfaceguy 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 (0.1.5) kam vor 18 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, AI Deprecations
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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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
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.
An agent-optimized OS layer that makes AI coding agents faster and cheaper.
Daimonos replaces the built-in file, search, exec, and git tools in your AI coding agent with structured equivalents that return compact JSON instead of raw terminal output. The result: fewer tokens consumed, fewer round-trips, and lower API costs — with zero changes to your workflow.
Platforms: Linux (x86_64, aarch64) and macOS (Apple Silicon, Intel). Windows support is planned.
For repository agent/operator conventions, see AGENTS.md (especially Daimonos tool usage policy).
The name comes from Greek *daimon* (agent/spirit), the etymological root of "daemon."
When an AI agent runs cargo test, it gets back hundreds of lines of terminal output — progress bars, compile messages, passing test names — when all it needs is "47 passed, 0 failed." The agent pays for every token of that noise: reading it, reasoning about it, and carrying it in context for the rest of the session.
The same waste happens with git status, docker ps, ls -la, and every other shell command. Agents spend 30-50% of their token budget on verbose, unstructured tool output.
Daimonos runs as an MCP server that your IDE or CLI spawns automatically. It provides the same operations agents already use — read files, write files, search, execute commands, git operations — but returns compact, structured JSON instead of raw text.
The single binary also provides ACP, one-shot agent, interactive chat, and socket-daemon runtimes — a full coding-agent harness in its own right; see Agent harness features below and Runtime modes for the explicit subcommands and compatibility aliases.
Agent: exec("cargo test")
Without Daimonos (raw terminal output): Compiling inventory v0.1.0 (/workspace) Finished test profile [unoptimized + debuginfo] target(s) in 2.31s Running unittests src/main.rs (target/debug/deps/inventory-abc123) running 47 tests test config::tests::test_default ... ok test config::tests::test_load ... ok ... (200+ more lines) test result: ok. 47 passed; 0 failed; 0 ignored
With Daimonos (structured JSON): {"ok":true,"tests":47,"passed":47,"failed":0,"failures":[]}
git, cargo, gh, and docker are exposed as first-class MCP tools with structured JSON output. When agents call exec("cargo test"), Daimonos intercepts it and routes through the native plugin instead.{"unchanged":true} instead of the full content), compact field names, lazy tool exposure, batch operations, and a terse output directive that cuts LLM prose by ~30%.Tested with Claude Opus 4.6 on identical coding tasks (read files, search code, edit, run tests, git operations):
| Metric | Baseline | Daimonos | Savings |
|---|---|---|---|
| Output tokens | 5,842 | 3,198 | -45.3% |
| Total tokens | 41,239 | 33,847 | -17.9% |
| Tool calls | 17 avg | 14 avg | -17.6% |
| Wall time | 42.1s avg | 35.2s avg | -16.4% |
Remote benchmarks on AWS (same hardware, same model, same tasks) showed 20.3% cost reduction and 14.0% faster task completion.
Five instances from swe-bench-verified-mini, same model (Claude Opus 4.8) across all three harnesses, each agent running inside the official SWE-bench Docker image for its instance (real test environment), scored with the official swebench evaluation harness:
| Instance | daimonos tokens (LLM calls) | mini-swe-agent tokens (LLM calls) | cursor-agent tokens |
|---|---|---|---|
| django__django-11815 | 54,755 (4) | 38,305 (9) | 113,242 |
| django__django-12155 | 53,773 (4) | 33,095 (9) | 348,425 |
| django__django-12708 | 88,765 (6) | 196,492 (22) | 451,349 |
| sphinx-doc__sphinx-8035 | 172,729 (10) | 342,108 (30) | 930,495 |
| sphinx-doc__sphinx-9367 | 66,812 (5) | 18,611 (6) | 230,223 |
| Total tokens | 436,834 | 628,611 | 2,073,734 |
| Total wall time | 84 s | 247 s | 279 s |
| Resolved | 5/5 | 5/5 | 5/5 |
Conclusions:
See benchmarks/swebench/ for the runners and methodology.
Use this script for README readers, release notes, and social posts:
# 1) Install daimonos
cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/
What to highlight in the demo:
Pre-built binaries (Linux and macOS):
# Linux x86_64
curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-x86_64-linux.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/
curl -L https://github.com/beardfaceguy/daimonos/releases/latest/download/daimonos-aarch64-macos.tar.gz | tar xz sudo mv daimonos /usr/local/bin/
From source:
git clone https://github.com/beardfaceguy/daimonos.git
cd daimonos cargo build --release sudo cp target/release/daimonos /usr/local/bin/
See docs/install.md for all platforms (ARM Linux, Intel Mac, musl static builds).
For most users, start with one of these:
Add Daimonos as an MCP server. For Cursor, add to your project's .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "daimonos": { "command": "daimonos", "args": ["--mcp", "-w", "/path/to/your/project"] } } }
That's it. Daimonos starts when your IDE opens the project and exits when you close it. No daemon to manage, no background service.
| Tool | What it does |
|---|---|
read_file | Read with optional offset/limit, content-hash deduplication |
write_file | Write with auto-mkdir |
edit_file | String replacement with diff confirmation |
search | Regex search (content mode) or file discovery (file mode) |
exec | Run commands with semantic filtering, bounded capture, and owned teardown |
batch | Multiple operations in a single round-trip |
workspace_info | Project type, git status, directory listing, analytics |
These appear automatically when the corresponding CLI tool is found on PATH:
| Plugin | Commands | Detected by |
|---|---|---|
git | status, log, diff, branch, add, commit, push, pull, checkout | .git directory |
git_read | resolve, show_file, list_tree, grep, log, show_commit, diff, blame, refs, ancestry, worktree_status | git with --no-lazy-fetch support |
cargo | test, build, check, clippy, fmt, add | Cargo.toml |
gh | pr_view, pr_list, pr_create, pr_diff, pr_checks, api | gh on PATH |
docker | ps, logs, exec, images, inspect, stop, compose_up/down/ps | docker on PATH |
daimonos --stats)Raw exec, background jobs, and CLI plugins (cargo, git, gh, docker, npm, pytest, curl, and shellcheck) share one managed execution layer:
0600 files under a private 0700 directory, with configurable byte and job-count limitsBeyond the MCP server, the same binary is a complete coding-agent harness: an interactive terminal UI (daimonos agent), an ACP backend for Zed, a one-shot CLI, and a session daemon with attach/detach and remote control.
Many of its recent features come from a systematic study of 60+ open-source agent harnesses (Ai
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo