Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local-first reusable implementation registry for AI agents and versioned widgets.
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": {
"cartograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add cartograph -- uvx cartograph-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"cartograph": {
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-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": {
"cartograph": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"cartograph-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 10. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto benteigland11 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 (0.1.3) kam vor 7 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, Toggl 2.0
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So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ 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.
Toggl 2.0 MCP server for tasks, projects, time entries, and workspace operations.
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.
mcp-name: io.github.benteigland11/cartograph
Tired of vibe coding the same solutions over and over? Time to stop spending money on redundant tokens and start spending it on innovative solutions.
This MCP server is for Cartograph that exposes the daily widget workflow for agents without mirroring the entire CLI. It targets the MCP 2.0 SDK contract and returns the standard ListToolsResult envelope from tools/list. On installation of the MCP the CLI will be installed automatically. Once you have it, Search, inspect, install, create, validate, check in, custom rules, and configure Cartograph defaults through a compact agent-facing surface, then fall back to the CLI for the full administrative and recovery surface.
It is highly recommended to use the plugins for the skills that go with this MCP. It will give your agent what it needs to explain a lot of the configuration and give you a very powerful workflow tool.
I personally have spent hours and hours working on solutions I'm proud of, only to hit a wall trying to get the same one done. The reality was prompting was never good enough, I needed a way to know my llama.cpp server client integration was going to be the same everytime I used it. I also needed to know that when I found an improvement, that improvement would stick.
If you are sick and tired of wasting money and time on redoing things you've done before, like a mouse on a wheel then get your agents to start using Cartograph.
The Cartograph CLI is the source of truth, but agents do better when the common path is small and explicit.
This MCP keeps the top-level tool surface focused on daily driving:
Everything else stays in the CLI. That keeps the MCP easier to teach, easier to test, and less likely to drift into a second full interface.
pip install cartograph-mcp
Claude Desktop example:
{
"mcpServers": { "cartograph": { "command": "cartograph-mcp" } } }
The package depends on cartograph-cli and shells out to it as the source of truth for the full command surface.
Common CLI setup commands:
# Claude Code
claude mcp add cartograph --scope user -- cartograph-mcp
codex mcp add cartograph -- cartograph-mcp
gemini mcp add cartograph cartograph-mcp
cursor --add-mcp '{"name":"cartograph","command":"cartograph-mcp"}'
Claude Code expects an explicit scope flag such as --scope user.
The MCP intentionally exposes a small workflow-oriented surface:
registry_widget Actions: search, inspect, install, rateinstalled_widget Actions: upgrade, uninstallwidget_statuscreate_widgetvalidate_widgetcheckin_widgetcartograph_configcartograph_rulesThese are not a 1:1 mirror of the CLI. They are grouped around agent intent:
1. Search the registry before writing logic.
In Cartograph terms:
registry_widget handles discovery and installinstalled_widget handles already-installed widget paths like cg/backend_retry_pythonvalidate_widget is the dry run for checkin_widgetcartograph_config manages the defaults that change how your day-to-day loop behavescartograph_rules manages custom rules that run during validate and checkinThis MCP is deliberately not the whole CLI.
The common path belongs in MCP. The official full surface belongs in cartograph.
For uncommon, administrative, or recovery operations, use:
cartograph --help
cartograph --help
That includes things like rollback/delete, cloud operations, auth, setup, rules, doctor, export/import, and other non-daily commands.
cartograph_config exposes the workflow defaults that matter most to agents:
auto-publishvisibilitygovernancecloudshow-unavailablepublish-registryReading and writing config is done through the CLI's --json path so MCP can consume it safely.
This package is tested in two layers:
The integration suite isolates:
HOMEXDG_CONFIG_HOMEXDG_DATA_HOMEXDG_CACHE_HOMEWIDGET_LIBRARY_PATHThat means validate/checkin/install flows are exercised without touching the real widget library or user config on the machine running tests.
pip install -e .
pytest -q
The repo includes:
ci.yml for normal test/build validation on pushes and pull requestspypi-publish.yml for automated release publishing after a successful version-bump CI runFor the full product story and complete CLI surface, see Cartograph.