Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

Fable

von codeChapVersion 0.1.0i★ –i–
Name in der Registryio.github.codeChap/fable

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Anthropic Claude Fable 5 MCP server — top-tier planning and code critique for handoff

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

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: –
  • Transport:
  • 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.

Der Entwickler hat in der Registry keine Installationsangaben gemacht. Sieh dir unten die README des Entwicklers an.

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 codeChap 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 Fable 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 (0.1.0) 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.

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

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

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.

mcp-server-fable

An MCP (Model Context Protocol) server for Anthropic Claude Fable 5.1 — Anthropic's most capable, most expensive model ($10 / $50 per 1M input / output tokens, ~2× Opus). Built in Rust, it exposes Fable as specialized MCP tools (plan, critique, ask) so any MCP client can use them.

Fable is not a day-to-day chat model here. This server is built for the one thing that justifies the price: using Fable to plan and critique, then handing the result to a cheaper model (Sonnet / Haiku / Opus) to execute. It works in Claude Code, Claude Desktop, Cursor, custom agents, and any other environment that supports MCP servers over stdio.

Communicates via stdio using JSON-RPC 2.0. Structurally it mirrors mcp-server-claude-chat, but is deliberately adapted to Fable's API surface and purpose-built for the plan-then-execute pattern.

Why mcp-server-fable (vs. Claude Code's built-in advisor)?

Claude Code has a powerful native advisor feature (/advisor fable or the advisor tool). It lets a fast executor model (typically Sonnet or Haiku) dynamically ask Fable for guidance on hard decisions inside a single session.

This MCP server takes a complementary approach that is useful in more situations:

  • Explicit tools with handoff-optimized prompts — plan and critique use fixed, carefully written system prompts designed so the output can be passed *verbatim* to a cheaper model. Plans are numbered, unambiguous, include exact paths/signatures, edge cases, acceptance criteria, and out-of-scope notes. Critiques are deliberately coverage-first (report everything; filter downstream).
  • Works everywhere MCP works — Not limited to Claude Code. Use it in Claude Desktop, Cursor, Windsurf, custom agent frameworks, VS Code MCP extensions, scripts, or any future tool that supports the Model Context Protocol.
  • You control the orchestration — Call Fable for planning or review exactly when *you* (or your multi-agent system) decide, instead of relying on the model to escalate.
  • Clean composability — Treat Fable as a reusable specialist service alongside your other MCP servers. Perfect for modern "expensive model for judgment, cheap model for execution" workflows.
  • Correct Fable-specific behavior — Proper effort levels, refusal handling (no silent fallback), long timeouts, and accurate per-call cost reporting at Fable rates.

Many teams are converging on the same pattern the community discovered: use Fable narrowly for architecture, planning, and review, then execute with cheaper models. This server gives you first-class, portable tools for the "Fable parts" of that pattern.

See the "Technical details" section below for the specific Fable API differences that also required a dedicated implementation.

Subscription vs. API credits

This server uses the Anthropic API with an API key (API credits) — the only supported, terms-compliant way to drive Claude from a third-party tool. A Claude Pro/Max subscription is not usable here. Point base_url at an Anthropic-compatible gateway if you run one.

Technical details: Fable API differences

Fable's Messages API differs from the Opus-era shape (this is why a dedicated server was needed rather than reusing a general Claude chat wrapper):

  • No sampling parameters — temperature / top_p / top_k are rejected with a 400. There is no temperature tool argument.
  • Adaptive thinking only — reasoning is always on; depth is controlled by `effort` (low / medium / high / xhigh / max), not a token budget. The raw chain of thought is never returned; ask can request a readable *summary* via show_reasoning.
  • Refusals stop, cleanly — this is a *dedicated Fable server*. Fable's safety classifiers (cyber / bio / model-distillation) can decline a request; that comes back as a successful response with stop_reason: "refusal", surfaced with its category and explanation rather than as an answer. It is never silently retried on a different model.
  • 30-day data retention required — Fable is not available to zero-data-retention orgs; such orgs get a 400 on every request.

Every response also prints an estimated USD cost (at Fable's sticker rates), since cost-consciousness is the whole point.

Tools

ToolDescription
planFlagship. Turn a goal (+ optional context) into an executor-ready implementation plan: numbered steps, exact paths/signatures, edge cases, acceptance criteria, out-of-scope notes — written to be handed to a cheaper model and executed verbatim.
critiqueCoverage-first review of code, a diff, or a design. Reports every finding with severity + confidence for downstream filtering. Optional focus.
askRaw one-shot query to Fable. Multi-turn history, system prompt, effort, optional reasoning summary.
plan
NameTypeRequiredDescription
goalstringyesWhat to build or fix
contextstringnoRelevant code, file tree, constraints, error output, prior attempts
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default high)
max_tokensintegernoMax tokens to generate (server default otherwise)
critique
NameTypeRequiredDescription
contentstringyesCode, diff, or design to review
focusstringnoArea to weight, e.g. security, concurrency
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default high)
max_tokensintegernoMax tokens to generate
ask
NameTypeRequiredDescription
promptstringyesThe user message
system_promptstringnoSystem prompt
messagesstringnoHistory as a JSON array of {role, content} (roles user/assistant only)
effortstringnolow/medium/high/xhigh/max (default medium)
max_tokensintegernoMax tokens to generate
show_reasoningbooleannoReturn a summary of Fable's reasoning in a [thinking] block

Prerequisites

  • Rust (edition 2024)
  • An Anthropic API key from console.anthropic.com, on an org with ≥30-day data retention

The server expects a config file at ~/.config/mcp-server-fable/config.toml containing at minimum your api_key. See config.toml.example.

api_key = "sk-ant-..."

Optional overrides:

base_url = "https://api.anthropic.com/v1"

default_model = "claude-fable-5-1"

default_max_tokens = 8192

default_effort = "high" # low | medium | high | xhigh | max

The server fails fast at startup if the config is missing, api_key is empty, or default_effort (if set) is invalid.

Build

cargo build --release   # produces target/release/fable

cargo build # debug build cargo run # run in dev mode RUST_LOG=debug cargo run cargo test # unit tests (response formatting, cost, refusal, effort, message building)

Installation & MCP Configuration

1. Build the server
cargo build --release

The binary will be at: target/release/fable

Use the full absolute path to target/release/fable in all configuration below.

2. AI-assisted installation (recommended modern method)

Copy the block below and paste it directly to your AI coding assistant (Claude Code, Cursor, Grok, etc.). The AI will handle cloning (if needed), building, path resolution, and registration for you.

Add the mcp-server-fable MCP server for me.

Repository: https://github.com/ /mcp-server-fable (update this URL if you have a fork)

Steps to perform:

  1. If the repo isn't cloned locally yet, clone it and cd into it.
  2. Build the release binary: cargo build --release
  3. Determine the absolute path to the built binary (target/release/fable).
  4. Set up the config directory and file: mkdir -p ~/.config/mcp-server-fable cp config.toml.example ~/.config/mcp-server-fable/config.toml Then edit the config and add your Anthropic API key (api_key = "sk-ant-...").
  1. Register it as an MCP server named "fable".

For Claude Code, run: claude mcp add fable -- /target/release/fable

For Claude Desktop or other MCP clients, add this under the "mcpServers" key (use the real absolute path): { "fable": { "command": " /target/release/fable" } }

After setup, test that the plan tool is available and working.

3. Manual configuration

Claude Desktop or any MCP client (~/.config/Claude/claude_desktop_config.json or equivalent):

{

"mcpServers": { "fable": { "command": "/absolute/path/to/mcp-server-fable/target/release/fable" } } }

Claude Code (one-liner):

claude mcp add fable -- /absolute/path/to/mcp-server-fable/target/release/fable

Replace the path with your actual absolute path to the release binary.

Usage

Once it's registered, an MCP client calls the tools by name — the flagship is plan.

From an MCP client (e.g. Claude Code)

Ask the model to use it, handing over the goal plus whatever context the executor will need:

Use the fable plan tool. goal: "Add a --json flag to the CLI that prints results as JSON". context: "Rust clap app; output currently goes through println! in src/main.rs". effort: high

Claude Code issues a tools/call for plan; Fable returns a numbered, executor-ready plan — exact paths, signatures, edge cases, acceptance criteria — which you then hand to a cheaper model (Sonnet / Haiku) to implement verbatim.

Raw JSON-RPC over stdio

The same call without a client — a tools/call request the server reads on stdin:

{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{

"name":"plan", "arguments":{ "goal":"Add a --json flag to the CLI that prints results as JSON", "context":"Rust clap app; output currently via println! in src/main.rs", "effort":"high" }}}

plan and critique return their content followed by a token + estimated-cost footer. Here is an actual response (from a tiny ask probe) showing that footer:

BINARY-OK

[stop_reason: end_turn] [tokens: 21 input + 9 output = 30 total] [cost: ≈ $0.0007 (fable rates)]

Because the server only ever calls Fable, that cost line is always at Fable's $10 / $50 per-1M rates — accurate by construction, not by convention.

Project Structure

src/

main.rs - entry point, config loading, stdio transport setup server.rs - MCP tool definitions (plan, critique, ask) + fixed prompts api.rs - Anthropic HTTP client, Effort enum, Messages types, refusal/cost formatter params.rs - tool parameter types with serde + JSON Schema derives config.rs - TOML config loading + effort validation

License

MIT

PopNx fragen