Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Frame screenshots and screen recordings in Apple device bezels (device mockups). macOS only.
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": {
"bezelbub": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dgr_labs/bezelbub-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add bezelbub -- npx -y @dgr_labs/bezelbub-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"bezelbub": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dgr_labs/bezelbub-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": {
"bezelbub": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@dgr_labs/bezelbub-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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto cwooddgr 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 (0.4.0) kam vor 19 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Draugr
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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.
Security scanning for AI agents: SAST, SCA, secrets, IaC, DAST, ranked by real risk.
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.
Bezelbub puts your screenshots and screen recordings inside realistic Apple device bezels, so you get pixel-accurate device mockups for iPhone, iPad, Mac, and Apple TV as framed images and videos. You can use it three ways:
bezelbub (brew install cwooddgr/tap/bezelbub). Frame a screenshot from a script, add a device frame to a screen recording, or export a transparent HEVC-with-alpha video with a VP9/WebM copy for Chrome and Firefox. We built it for shell scripts, CI, and AI agents. Jump to the CLI docs.Get Bezelbub on the App Store for Mac, iPhone, and iPad.
.mov, ready to lay over any web page or presentation.iphoneduo), the outer display with the phone closed (iphoneduoouter), or the outer display with the phone open and seen from the back (iphoneduoouteropen), in portrait or landscapebezelbub command-line toolWith bezelbub you can frame screenshots and screen recordings from a shell script, a CI pipeline, or an AI agent. There is no GUI and nothing ever prompts you. Every input is a flag with a sensible default, you can ask for JSON output, and when something goes wrong you get a distinct nonzero exit code plus a concrete suggestion on stderr (valid ids, matching devices, nearest screen sizes), so one failed call tells you how to fix the next one.
Install it with Homebrew:
brew install cwooddgr/tap/bezelbub
# Frame a screenshot. We detect the device from its pixel size.
bezelbub frame --input shot.png # writes shot-framed.png
bezelbub frame --input demo.mp4 # writes demo-framed.mp4
bezelbub frame --input demo.mp4 --background transparent # writes demo-framed.mov
bezelbub frame --input demo.mp4 --background transparent --webm
bezelbub devices [--json]
bezelbub devices --input shot.png # or demo.mp4, or --dimensions 1206x2622
bezelbub frame --input shot.png --device iphone17pro \ --color "Cosmic Orange" \ --orientation landscape \ --background "#1D1D1F" \ --output-size 50% \ --output framed.png --json
frame is the default subcommand, so bezelbub --input shot.png works too.
Leave out --device and we work out the device from the input's pixel dimensions. For iPhones and iPads that means an exact match on screen resolution, within a pixel. For Macs, iMac, Studio Display, and Apple TV it means an exact match on capture size: every macOS display zoom setting captures at a known pixel size per model, so a 3420×2214 screenshot can only have come from a 15" MacBook Air, whatever zoom it was taken at. Sizes we don't have on file, such as external monitors or downscaled recordings, fall back to aspect-ratio matching. When you frame a display capture, we scale it to fit the bezel's screen.
Detection succeeds when exactly one device matches. If several models share the size, the error lists them so you can run again with --device . If nothing matches, we suggest the nearest devices by aspect ratio. To check before framing anything, run bezelbub devices --input or bezelbub devices --dimensions WxH.
Pass --background transparent with a video input and you get HEVC with an alpha channel in a QuickTime .mov instead of an MP4: a device-framed recording with a fully transparent background, ready to lay over anything. Safari and Apple's frameworks (AVFoundation, AppKit, UIKit) play HEVC-with-alpha. Chrome and Firefox don't decode it.
For those browsers, add --webm and you also get a VP9/WebM copy that keeps the alpha channel. To make it we render a temporary ProRes 4444 master and hand that to ffmpeg, which must be on your PATH. We deliberately don't hand ffmpeg the HEVC .mov: ffmpeg builds older than 8.0 can't decode HEVC's alpha layer and silently write an opaque WebM. Version 8 and later decode it fine, but the ProRes route works on any build. Serve both files, with the .mov first:
<video autoplay loop muted playsinline>
The order matters. Safari can play VP9/WebM but drops its alpha channel, so if you list the WebM first, Safari shows your transparency as solid black. With the .mov first, Safari takes the HEVC-alpha file, while Chrome and Firefox skip video/quicktime and fall through to the WebM.
If you pass --output for a transparent export, the path must end in .mov. The WebM lands beside it with a .webm extension.
bezelbub frame --input <path> [options]
bezelbub devices [--input | --dimensions WxH] [--json]
Options for frame:
| Flag | What it does |
|---|---|
--input, -i | The screenshot (PNG, JPEG, HEIC) or video (.mov, .mp4, .m4v, chosen by extension). Required. |
--device, -d | A device id from bezelbub devices. Leave it out to detect from pixel size. |
--color, -c | A color name or id, case-insensitive. Defaults to the device's default color. |
--orientation | portrait, landscape, or auto (the default, taken from the input's shape). |
--background | A hex color (#RRGGBB or #RRGGBBAA) or transparent. Defaults to transparent for images and black for video. transparent on a video switches the output to HEVC-with-alpha .mov. |
--output-size | Scale the result, keeping the bezel's aspect: a width (1920), an exact WxH that matches the aspect, or a percentage (50%). Images go from 16 to 16,384 px, videos from 16 to 7,680 px. |
--output, -o | Where to write the result. Defaults to -framed.png, .mp4, or .mov beside the input. |
--webm | Also write a VP9/WebM copy with alpha. Video with --background transparent only; needs ffmpeg on PATH. |
--json | Print a JSON result on stdout instead of a text summary. |
devices lists the whole catalog (ids, display names, colors, orientations, screen sizes, and each display device's known capture sizes), or narrows it to the devices that fit an --input file or a bare --dimensions value. Filtering always exits 0. An empty matches array is the signal that nothing fits, and nearest (by aspect ratio) fills in when that happens.
frame --json prints one object:
{
"color" : "Cosmic Orange", "device" : "iphone17pro", "height" : 2760, "kind" : "image", "orientation" : "portrait", "output" : "/path/shot-framed.png", "width" : 1350 }
kind is "image" or "video". For video you also get "transparent": true|false and, when --webm ran, the "webm" output path. devices --json prints an array of {id, displayName, defaultColor, colors, landscapeOnly, hasPortraitBezel, screenWidth, screenHeight, captureSizes}. With --input or --dimensions it prints {width, height, matches, nearest} using the same device objects, and nearest is filled only when matches is empty.
Each failure type has its own code, so a script can branch without parsing stderr:
| Code | Meaning |
|---|---|
| 0 | Success |
| 1 | A flag value we couldn't parse, such as a malformed --background or --output-size |
| 2 | Unknown, ambiguous, or undetectable device. stderr lists the candidates. |
| 3 | Unknown color. stderr lists the device's valid colors. |
| 4 | We couldn't read the input image or video |
| 5 | Compositing or video export failed |
| 6 | We couldn't write the output |
| 7 | The --webm conversion failed because ffmpeg is missing from PATH or returned an error |
| 64 | Malformed arguments (the standard EX_USAGE) |
We built the CLI for non-interactive, programmatic use, by LLM agents (Claude Code, MCP tool wrappers, CI bots) as much as by people:
bezelbub devices --input shot.png --json to check the match, then bezelbub frame --input shot.png --json and read output from the result.This repo also includes a ready-made Claude Code skill at skills/bezelbub-cli/ that teaches an agent the whole wor
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