Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Find untested functions: link tests to code, score coverage, record proven runs locally.
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": {
"gapproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add gapproof -- npx -y @reneturcios/gapproof mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"gapproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"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": {
"gapproof": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"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 CloudCorpRecords 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 (0.1.0) kam vor 4 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js, Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops
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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.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
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.
gapproof is a local test-gap analysis tool for a code repository. It walks the sources, extracts the functions it finds, checks which of them are mentioned by a test, and reports the gaps: functions no test appears to cover. Recorded test runs add a second, stronger signal — a function named by a passing run (directly, or through the test that links it) counts as *proven*, not just linked — and the two signals combine into a single coverage score.
This package is a clean-room rebuild, and a labelled core subset: it covers 12 of the 18 tools documented for the original Orangepro MCP server (orangepro_*). The omitted tools are listed under "Scope" below.
There is no AST, no parser, and no network call anywhere. The engine is a set of documented heuristics:
node_modules, .git, dist, and dot-directories. Files ending in .ts, .tsx, .js, .jsx, or .py are classified as tests when they live under test/, tests/, or __tests__/, or are named *.test.*, *.spec.*, test_*.py, or *_test.py; all others are sources.function name(, export function name(, and const name = (...) => (also let/var, the function keyword form, and an optional async). Python: def name(. A Python name not starting with _ counts as exported; a TS/JS name counts as exported when declared with export.orangepro_record_run appends a run (test, outcome: "pass" | "fail", optional functions) to the persisted graph. A function is *proven* when a passing run names the function, or names a test file / test case that links it.60% × linked ratio + 40% × proven ratio, reported on a 0–100 scale with one decimal place.[A-Z]+-\d+ are read from source *comments only* (//, /* … */, #) and associated with the functions defined in the same file.State lives in one file: /.gapproof/graph.json, written by orangepro_start and orangepro_record_run. Everything else reads the repository (and that graph, when runs matter) without writing.
npx @reneturcios/gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/gapproof
The container defaults to the MCP server. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. No API key is needed — the original's optional model key only powers its AI test-generation tools, which this subset omits.
The CLI mirrors the tools: one subcommand per tool, taking its arguments as a single JSON object.
gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'
gapproof orangepro_analyze_sources '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_find_test_gaps '{"root":"/path/to/repo","limit":10}' gapproof orangepro_status '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_record_run '{"root":"/path/to/repo","test":"math.test","outcome":"pass"}' gapproof orangepro_export_evidence_pack '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof --version
Exit codes: 0 on success, 1 on an analysis or validation error, 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/gapproof mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "gapproof": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/gapproof", "mcp"] } } }
All tools take root (the repository path) unless noted.
| Tool | Extra input | What it returns |
|---|---|---|
orangepro_start | — | Analyzes the repo, persists .gapproof/graph.json (preserving recorded runs), and returns {root, sources, functions, tests, linked, unlinked} counts. |
orangepro_analyze_sources | — | The same walk without persisting: per-file function lists plus the total function count. |
orangepro_find_test_gaps | limit (optional) | Unlinked functions as [{function, file, exported}], exported first, then in file order. |
orangepro_status | — | With a persisted graph: {exists: true, generated_at, counts}. Without one: {exists: false} plus a fresh, unstored snapshot. |
orangepro_doctor | — | {root_exists, has_manifest, source_files, test_files, issues}; a manifest is package.json or pyproject.toml at the root. |
orangepro_graph_score | — | {score, linked_ratio, proven_ratio, functions} — 60% linked + 40% proven. |
orangepro_stats | — | {files, functions, tests, test_files, linked, unlinked, proven, runs}. tests counts individual test cases; test_files counts files. |
orangepro_rtm | — | [{id, functions, covered}] for requirement ids found in source comments; covered means every associated function is linked. Empty when no ids appear. |
orangepro_changed_impact | files (required array) | {changed_functions, affected_tests, unlinked_changed} for the given repo-relative changed files. |
orangepro_record_run | test, outcome (required), functions (optional) | Appends a run to the graph (running a fresh analysis first when no graph exists) and returns {recorded: true, runs_total}. |
orangepro_explain_test | test (required) | Locates a test file by name substring and returns {test, file, linked_functions, proven_functions, content_excerpt} (excerpt ≤ 400 chars). |
orangepro_export_evidence_pack | — | {generated_at, root, score, stats, gaps, runs}, returned to the caller — nothing is written. |
Omitted from this core subset: orangepro_prove_loop, orangepro_prove, orangepro_generate_tests, orangepro_update_graph, orangepro_ai_links, and orangepro_ai_flows. Those are the original's proof-execution and AI-assisted tools; the AI flows need a model key in the original. This subset reproduces the local analysis surface only, with the heuristic limits stated above: name-based linking can miss indirect coverage and can credit a coincidental mention, and comment-based RTM extraction only sees ids written in comments.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, in-memory fixture repo, no network, no disk npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.