Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Replicate models, collections, versions, and predictions: browse and run.
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": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add modelrun -- npx -y @reneturcios/modelrun mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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": {
"modelrun": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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, Dechonet MCP
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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.
30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.
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.
modelrun is a small workbench for Replicate. It follows the shape of the service: models live under an owner and a name, each model has versions with their own input schemas, collections gather models worth browsing, and a prediction is one run of a version — or of an official model — with a free-form input object. From that shape modelrun lists and reads models, walks collections and version history, starts predictions, watches them, cancels them, and reports the account the token belongs to. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server.
A Replicate API token is required. Put it in the REPLICATE_API_TOKEN environment variable; it is sent to the API as an Authorization: Bearer header and never appears in output. When the variable is missing, every call fails with an error that names it, before any request is made.
Replicate documents no search endpoint, so modelrun offers none: discovery is list_models and list_collections, narrowed by reading the model you care about with get_model.
npx @reneturcios/modelrun models
Or run the container image:
docker run -i -e REPLICATE_API_TOKEN ghcr.io/cloudcorprecords/modelrun
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export REPLICATE_API_TOKEN=<redacted>
modelrun models modelrun model meta meta-llama-3-70b-instruct modelrun collections modelrun collection text-to-image modelrun versions stability-ai sdxl modelrun version stability-ai sdxl db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf modelrun predict --model meta/meta-llama-3-70b-instruct '{"prompt":"Explain tides in one sentence."}' modelrun predict --version db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf '{"prompt":"a lighthouse at dawn"}' modelrun prediction zt3k9examplepredictionid modelrun predictions modelrun cancel zt3k9examplepredictionid modelrun account
modelrun --version
Each command prints the upstream JSON payload. Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing REPLICATE_API_TOKEN or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/modelrun mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "modelrun": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/modelrun", "mcp"], "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "r8_..." } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
list_models | cursor (optional) | One page of models. |
get_model | owner, name (required) | The model, with its description and latest version summary. |
list_collections | (none) | The curated collections. |
get_collection | slug (required) | The collection and the models it contains. |
list_model_versions | owner, name (required) | The model's versions. |
get_model_version | owner, name, versionId (required) | The version, with its input/output schema. |
create_prediction | input (required), exactly one of version / model, webhook (optional) | The created prediction. |
get_prediction | predictionId (required) | The prediction, with status and output. |
list_predictions | cursor (optional) | One page of the account's predictions. |
cancel_prediction | predictionId (required) | The canceled prediction. |
get_account | (none) | The account that owns the token. |
All calls use the Replicate API under https://api.replicate.com/v1. create_prediction passes the input object through unchanged; for community models pass a version ID, and for official models pass model as owner/name — exactly one of the two, which the tool enforces before any request.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.