Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Dockerfile layer and waste analyzer: layer sizes biggest first, with deterministic waste flags.
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": {
"layercheck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add layercheck -- npx -y @reneturcios/layercheck mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"layercheck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"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": {
"layercheck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"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.
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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.
Every RUN, COPY, and ADD in a Dockerfile leaves a layer in the image, and layers are where image size and build-cache pain live. layercheck reads a Dockerfile as plain text — no docker daemon, no build — and reports what it finds:
\ continuations joined and blank lines and # comments skipped, each marked with whether it produces a layerdocker history reports them) — the total size and the layers ranked biggest first, so the fattest layer is the first thing you seeCONSECUTIVE_RUN — a RUN immediately after another RUN; the two could be one layerBROAD_COPY_EARLY — a COPY . . (or ./) placed before the dependency install step, busting its cache on every source changeAPT_LEFTOVER — apt-get install without removing /var/lib/apt/lists in the same RUNADD_LOCAL — ADD used for an ordinary local file, where COPY is the clearer instruction (remote URLs and archives are fine)If the supplied sizes do not line up with the number of layer-producing instructions, layercheck says so and names both counts instead of silently misaligning them.
npx @reneturcios/layercheck analyze --dockerfile Dockerfile
npx @reneturcios/layercheck analyze --dockerfile Dockerfile --sizes sizes.json npx @reneturcios/layercheck --version
sizes.json is a JSON array of numbers: the size in bytes of each layer-producing instruction, in Dockerfile order. The analysis is printed as one JSON object: {layer_count, total_size_bytes, instructions, biggest_layers, waste_flags}.
Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable file or a sizes length mismatch), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/layercheck mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "layercheck": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/layercheck", "mcp"] } } }
analyze_dockerfile_layers — Analyze a Dockerfile's layers and flag wasted ones.dockerfile (string, required) — the Dockerfile textlayer_sizes (array of numbers, optional) — size in bytes of each layer-producing instruction, in Dockerfile order; its length must equal the number of layer-producing instructionsdocker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/layercheck
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/layercheck analyze --dockerfile /w/Dockerfile
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
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