Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
A free local cloud environment for AI agents to build, test, and debug Google Cloud applications.
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 über die Domain local.cloud bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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 (0.1.12) kam vor 21 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
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.
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.
A free local cloud environment for developers and AI coding agents.
Build, test, and debug Google Cloud applications from your terminal or coding agent. MCP connects your agent to local services, SDK configuration, test data, readiness, and diagnostics.
Run local service workflows without Google Cloud service charges, start with one command, and create local projects for your experiments and test suites within your machine's capacity.
Website · MCP guide · Claude & Codex marketplace setup
Install · Quickstart · How it works · Services · Commands · AI agents & MCP · Troubleshooting
localcloud (aliased lc) is the official host CLI for LocalCloud. It manages the container runtime lifecycle, multi-project context, SDK environment variables, persistent Docker volumes, and the Model Context Protocol bridge — so your application code keeps calling the same Google Cloud client libraries it already uses, just pointed at loopback.
$ lc doctor
╭── LocalCloud v0.1.14 ───────────────────────────────────────────────────────────────────────╮ │ │ Top commands │ │ Checking LocalCloud setup │ localcloud (or lc) status | start | stop | restart │ │ │ eval $(lc env) Exports env vars that redirect cloud se…│ │ ╭────╮ │────────────────────────────────────────────────────────────────│ │ ╭──╯ ╰──╮ │ Context │ │ ╭─╯ ╰─╮ │ Data Volume: localcloud-data Project: local-gcp-project│ │ ╭╯ ╰╮ │ User: local-developer │ │ ╰──────────────╯ │ Config: built-in defaults (overridable by ./localcloud.yaml) │ │ │ │ ├────────────────────────────┴────────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ Supported Services (● 22 enabled · ○ 5 disabled) │ │ ● Storage ● Pub/Sub ○ Firestore ● Bigtable ● Spanner ● BigQuery │ │ ● Cloud SQL ● AlloyDB ● Memorystore ● Dataproc ● Tasks ● Scheduler │ │ ● Functions ○ Cloud Run ○ Compute ○ GKE ● Workflows ○ Vertex AI │ │ ● Sheets ● KMS ● Secrets ● IAM ● Logging ● Monitoring │ │ ● Resource Mgr ● Service Usage ● Billing │ ╰─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ Tip: Run localcloud guide for AI agent workflows, or lc for the fast alias.
Docker 29.8.1 (/opt/homebrew/bin/docker) · Colima 0.10.1 (VZ, Rosetta on) Image agentcloud/localcloud:lite (ID: 66d2113a69fb) Ports 5380-5406 (in use by localcloud) [OK] LocalCloud is ready to start 0.5s
eval "$(lc env)" exports the emulator variables the official Google client libraries already look for. Same calls, same objects, loopback endpoints.--verbose. --dry-run previews mutations; --debug prints the equivalent docker run.googleapis.com address. There is no silent fallback to production.| LocalCloud | gcloud beta emulators | Testcontainers | Real GCP dev project | |
|---|---|---|---|---|
| Services | 27 | ~5 (Bigtable, Datastore/Firestore, Pub/Sub, Spanner) | Wraps the same emulators | All |
| Setup | One CLI command | One process per service | Written in test code | Project, billing, IAM |
| SDK wiring | eval "$(lc env)" | Per-emulator, manual | Per-container, in code | ADC + real credentials |
| Web console | Built in | — | — | Yes |
| Terraform / OpenTofu | lc env --format terraform | — | — | Yes |
| Agent control (MCP) | Built in | — | — | — |
| Data persistence | Docker volume, survives restarts | Process lifetime | Test lifetime | Durable |
| Cost / credentials | None | None | None | Billed, real keys |
Breadth is service availability — a callable, service-level integration. Operation-level parity is
service-specific and recorded per service in the LocalCloud compatibility matrix.
Docker Desktop, Colima, OrbStack, Rancher Desktop, or Docker Engine, installed and running. LocalCloud needs at least 4 GiB of memory available to the container for stable operation.
No Docker yet? On macOS with Homebrew, lc doctor --fix (or lc start in a terminal) offers to install Colima, a free, lightweight Docker engine, and starts it with 4 CPUs and 8 GiB of memory.
On Apple Silicon, run the Docker VM on VZ with Rosetta rather than QEMU: it is faster, and QEMU has known issues with LocalCloud (the BigQuery emulator can fail under it). lc doctor reports the Docker app, its VM type and Rosetta, and lc doctor --fix offers to switch Colima or Rancher Desktop.
curl -fsSL https://local.cloud/install.sh | sh
The installer adds localcloud and the shorter lc alias when available.
brew install LocalGCloud/tap/localcloud
brew upgrade localcloud # upgrade brew uninstall localcloud # remove
Update the CLI to the latest release:
lc update
lc update detects how LocalCloud was installed (script installer or Homebrew) and upgrades the CLI in place. For Homebrew, brew upgrade localcloud also works.
Signed release archives with Sigstore verification bundles are published for:
| Platform | Architectures | Minimum |
|---|---|---|
| macOS | Apple Silicon | macOS 13+ |
| Linux | x86_64, aarch64 | glibc 2.35+ (Ubuntu 22.04+) |
Intel Macs are not supported: 0.1.11 was the last release with an Intel macOS archive.
Windows users can run the container directly — see the Docker setup instructions.
$ lc --version
localcloud 0.1.14 (commit c2bed60e4464, released 2026-11-03)
Release builds embed their exact source commit and release date, so a binary can always be traced back.
Five minutes from nothing to a working Cloud Storage bucket.
lc doctor
Confirms Docker connectivity, reports the Docker app and its VM setup, and shows the resolved LocalCloud context. Continue when the last line starts with [OK]. It creates no LocalCloud state, so it is always safe to run first. If it lists Setup findings, lc doctor --fix offers to fix them, asking before each change.
lc start
Config built-in defaults (overridable by ./localcloud.yaml)
Data volume localcloud-data Origin managed Project local-gcp-project User local-developer Image agentcloud/localcloud:lite Image status Available locally URL http://127.0.0.1:5380 Ports 5380-5406 Services alloydb, bigquery, bigtable, cloudbilling, cloudfunctions, cloudiam, cloudresourcemanager, cloudscheduler, cloudsql, cloudtasks, dataproc, gcs, kms, logging, memorystore, monitoring, pubsub, secretmanager, serviceusage, sheets, spanner, workflows [OK] LocalCloud is ready 8.4s
start checks the registry for a newer image by default (--no-pull to skip), publishes the canonical ports on all host interfaces, waits for service readiness, and tails logs for five seconds. A service that reports a permanent failure doesn't fail the start. The command succeeds and warns that the service is not available, giving the runtime's reason. Use lc start --local-only to bind published ports to 127.0.0.1 instead. Pass --local-only on subsequent start, restart, and reset commands to keep that binding. Running start again on a live runtime is safe.
eval "$(lc env)"
This exports the variables the official Google client libraries already read:
export STORAGE_EMULATOR_HOST="http://127.0.0.1:5382"
export BIGQUERY_EMULATOR_HOST="http://127.0.0.1:5388" export SPANNER_EMULATOR_HOST="127.0.0.1:5386" export BIGTABLE_EMULATOR_HOST="127.0.0.1:5385" export GOOGLE_CLOUD_PROJECT="local-gcp-project" export CLOUDSDK_CORE_PROJECT="local-gcp-project" export CLOUDSDK_API_ENDPOINT_OVERRIDES_STORAGE="http://127.0.0.1:5382/"
No LocalCloud-specific client. No endpoint arguments. The environment does the work.
Python
from google.cloud import storage
client = storage.Client() bucket = client.create_bucket("my-bucket") bucket.blob("hello.txt").upload_from_string( "Hello from LocalCloud!" )
Node.js / TypeScript
import { Storage } from "@google-cloud/storage";
const storage = new Storage(); const [bucket] = await storage.createBucket("my-bucket"); await bucket.file("hello.txt") .save("Hello from LocalCloud!");
Go
ctx := context.Background()
client, _ := storage.NewClient(ctx) defer client.Close()
bucket := client.Bucket("my-bucket") _ = bucket.Create(ctx, "local-gcp-project", nil)
gcloud CLI
gcloud storage buckets create gs://my-bucket
gcloud storage ls
lc console # open the web console for the selected project
lc status # runtime health, endpoints, and ownership lc logs # recent runtime logs lc restart # recreate runtime with current local image (--pull to check registry) lc stop # stop the container; the data volume is untouched
Your data survives stop and restart. lc start brings it back exactly as it was.
Tip for AI coding agents: Skip manual shell setup! Head to [AI agents & MCP](#ai-agents
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo