Spec Driven Development
von formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren
Outbound Engine MCP
Überblick
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
One cold-outreach engine for any target: HOOK/BRIDGE/SOFT-ASK, follow-up ladder, reply playbook.
Die drei Säulen von PopNx MCP
Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.
- Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
- Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
- NutzungiNoch nicht gemessen★ –
Was du damit machen kannst
Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.
- Verbindung: Läuft auf deinem Computer
- Transport: stdio
- Kategorie: Sonstiges
Installation
Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.
Bevor du installierst
- Basischecks: 1 von 1 bestanden
- Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
- Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.
Du brauchst
- npmNode.js installiert (für den Befehl npx)
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": {
"outbound-engine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"outbound-engine-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add outbound-engine -- npx -y outbound-engine-mcpOder kopier die Einstellungen selbst
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"outbound-engine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"outbound-engine-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.
Oder kopier die Einstellungen selbst
In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen
{
"servers": {
"outbound-engine": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"outbound-engine-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.
Was er kann
Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.
Basischecksi
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
- ✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto closermethod bestätigt, dem das Repo gehört
- … Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- … Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
- – Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
- – Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
- … Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen
Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi
- Mehr Sterne als 0 % der anderen 32403 Server in dieser Kategorie
- Neuer in der Registry veröffentlicht als 17 % der anderen 32403 Server in dieser Kategorie
- Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32403 Server in dieser Kategorie
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Häufige Fragen
Ist Outbound Engine MCP sicher?
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.
Welche Schlüssel oder Codes braucht er?
Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.
Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?
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).
Wird er noch gepflegt?
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.2) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Welche Apps können ihn nutzen?
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
Was kann ich stattdessen nutzen?
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, LickityClick
Alternativen
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
Remote Desktop Commander
von desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren
LickityClick
von lickity.click
Create, edit and track LickityClick short links, campaigns and click stats from your AI assistant.
Computer oder CloudAktualisiert heute
Installieren
README vom Entwickler
README öffnen
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.
Outbound Engine MCP
The cold-outreach method layer for AI agents. One engine, any target: brand deals, UGC, newsletter sponsorships, jobs, podcasts.
Built from the method behind The Outbound Engine.
Disclaimer. Outputs are structured outreach-method frameworks based on documented practice. Results vary by niche, proof quality, and consistency. Not legal advice. Follow platform rules and outreach law for your channel and region.
Why This Exists
Every AI agent that drafts cold outreach today has the same failure mode: it writes long, polite, generic pitches that ask a stranger for the biggest possible thing on the first touch. Those messages don't get replies, and outreach that doesn't get replies doesn't get deals.
This MCP encodes one rule and enforces it with tools:
A cold pitch is not trying to close a deal. It is trying to get a reply. The deal closes in the follow-up.
It does NOT send messages and does NOT scrape prospects. It is the method layer: give it a draft, a target type, or a reply — get back structure, violations, and the next move.
7 Tools
| Tool | What it returns |
|---|---|
structure_cold_pitch | HOOK / BRIDGE / SOFT ASK structure + the 4 swap variables (who to pitch, signal to research, proof to lead with, soft-ask object) per target type |
audit_cold_message | PASS/FAIL audit of a draft: money in a cold message, identity-first opener, generic hook, hard ask, length over ~90 words, multiple asks — with a rewrite recipe |
build_followup_ladder | The 5-step ladder (Day 3 / 7 / 12 / 18 / 25) — where 80% of deals actually close. The Day 25 break-up alone pulls ~30% of replies |
handle_reply | The next move for any reply type: price question, interested, not now, no budget, exposure offer, spec request, pay-on-performance, ghosted |
build_pricing_menu | The 3-option menu (Starter / Most Popular / Full) + the two scoping questions to ask first. Drop scope, never price |
detect_red_flags | Scans a reply or brief for walk-away signals: exposure-pay, spec work, pay-on-performance, budget mismatch, scope creep |
get_full_pack | The complete engine as one payload — drop it into a Claude Project system prompt |
Sample Use
// Agent drafted a cold DM for a brand deal. Before sending:mcp.call("audit_cold_message", { message: "Hi, I'm a UGC creator with 50k followers! I love your brand. My rate is $500/video...", target_type: "brand_deal" }); // Returns: FAIL — no_money_in_cold_message, no_identity_first_opener, // specific_hook_required + a 3-move rewrite recipe.
// Prospect replied asking "what do you charge?" mcp.call("handle_reply", { reply_type: "price_question" }); // Returns: don't send one number — two scoping questions first, then the 3-option menu.
Target Types
brand_deal · ugc · newsletter_sponsorship · job · podcast · client_work
Same engine, four swapped variables per target. That's the whole trick.
The Full System
This MCP is the free method layer. The full Outbound Engine product adds per-target research packs, an onboarding intake that builds your proof inventory, and the daily operating system — at elisabethhitz.com.
Built By
Elisabeth Hitz — 10+ years of B2B enterprise sales experience across ad-tech, SaaS, media, and global hiring. Now building MCP servers for the AI agent ecosystem.
License: MIT