Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Intent-bound action authorization for AI agents: policy, human approval, and a signed audit trail.
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.
DELEGO_HOMEDu 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": {
"delego": {
"command": "uvx",
"args": [
"delego"
],
"env": {
"DELEGO_HOME": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add delego --env DELEGO_HOME=your-value -- uvx delegoTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"delego": {
"command": "uvx",
"args": [
"delego"
],
"env": {
"DELEGO_HOME": "your-value"
}
}
}
}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": {
"delego": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"delego"
],
"env": {
"DELEGO_HOME": "your-value"
}
}
}
}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.
DELEGO_HOME envDiese 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 Delego-Dev 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 (0.3.4) kam vor 5 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, yontu
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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.
Türkçe yazı denetimi: TDK kuralları, yapay zekâ izleri, metin türüne göre üslup.
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.
Website: delegohq.com · Docs: delegohq.com/docs · Spec: Delego-Dev/specification
Intent-bound action authorization for AI agents. It sits between an agent and whatever credential broker holds the user's secrets, and it answers the one question brokers don't: *is this specific action the thing the human actually asked for?*
agent ──propose──▶ delego ──if allowed──▶ credential broker ──▶ service
(LLM) (policy + (Agent Vault / (bank, approval + OneCLI / SaaS, audit) Browser Use…) API) │ └── needs_approval ──▶ human (CLI)
📜 Protocol: delego implements protocol 0.3 of the open delego wire specification — canonicalization, the policy schema, intent/fingerprint binding including the §4.2 query-fold, and the signed audit chain. The authorization token (spec §9) is an optional profile, not yet implemented.
The "agent gets its own scoped credential, and never holds the user's secret directly" pattern is now a crowded, converging space — Infisical's Agent Vault, OneCLI, Browser Use, Nango, and others all do credential brokering.
The harder problem sits one level up — the confused deputy: the agent holds a *valid* credential, a prompt injection redirects it, the scope *covers* the action, so the broker happily injects the secret and the action goes through. The credential is the wrong place to catch this — it's valid. OAuth tokens carry no commitment to the original instruction.
Authorising the *action* (not just the credential) is an active area — see deterministic policy engines (OPA/Cedar, Permit), human-in-the-loop approval (HumanLayer), MCP gateways/firewalls, and the "pre-action authorization" line of research. delego is a small, deterministic, local, Apache-2.0 reference for it: no LLM in the decision path, no credential custody, approvals bound to the exact action fingerprint, and a signed, hash-chained audit trail — riding the existing broker layer rather than competing with it.
BrokerAdapter interface — you ride the existing layer instead of rebuilding it.verify(expected_head=…); for key safety, use an HSM/KMS. See SECURITY.md.pip install delego # the `delego` library + CLI
delego-mcp server (MCP is an optional extra)delego init # creates ~/.delego with signing keys and an example policy delego policy # inspect the active policy
To run the full loop end-to-end from a clone — an allowed read, a forbidden deny, an over-cap deny, an approval flow, the confused-deputy guard refusing a substituted action, and audit-chain tamper detection (no agent or live service needed):
git clone https://github.com/Delego-Dev/delego && cd delego
pip install -e ".[dev]" python examples/demo.py pytest
delego policy # show the active policy
delego pending # list actions awaiting approval delego approve apr_xxxx # release a parked action (or: delego deny apr_xxxx) delego log -n 20 # read recent receipts delego verify # check the audit chain (hashes, linkage, signatures)
delego ships an MCP server (delego_mcp) over stdio — install it with the mcp extra: pip install "delego[mcp]". Register it in your MCP config (for Claude Code, .mcp.json at the project root) so the agent can propose actions. Set DELEGO_HOME to keep the policy, signing keys, and ledger project-scoped under .claude/.delego:
{
"mcpServers": { "delego": { "command": "delego-mcp", "env": { "DELEGO_HOME": "/abs/path/to/project/.claude/.delego" } } } }
Initialise that home and approve from the same one (the CLI and MCP server must share a home):
delego --home .claude/.delego init # keys, example policy, and a .gitignore
delego --home .claude/.delego pending # ...then: delego --home .claude/.delego approve apr_xxxx
If DELEGO_HOME is unset, the CLI also auto-uses ./.claude/.delego when run from the project root, falling back to ~/.delego. (Use an absolute path in the MCP env, since the server's launch directory isn't guaranteed.)
Tools exposed:
| tool | what it does |
|---|---|
delego_propose_action | submit an action; returns allow / deny / needs_approval |
delego_resolve_action | complete an approved action (fingerprint must match) |
delego_pending | list actions awaiting human approval (read-only) |
delego_audit_tail | read recent receipts |
delego_show_policy | show the active policy |
Approving and denying are deliberately not exposed over MCP — the agent that proposed an action must never be able to approve it; a human decides out-of-band.
Typical flow: the agent calls delego_propose_action. If it comes back needs_approval with an approval_id, a human runs delego approve , then the agent calls delego_resolve_action with the identical action to complete it.
A rule matches on method / host / path (glob) / path_contains, decides allow or needs_approval, and can attach constraints. Order is forbidden (hard deny) → rules (first match wins) → default. A matched rule whose constraints fail becomes a deny (fail-closed). See policy.example.yaml.
rules:
Supported constraints: amount (cap + currency), allow_list (field-in-set), rate_limit (max per minute/hour/day, counted from the ledger).
Three ways to use it, lowest friction first:
delego init, add the delego-mcp server to your MCP config, and your agent proposes actions instead of executing them. No code.pip install delego, write a policy + a BrokerAdapter, and call fw.propose(...) in your tool-call path.Firewall in an HTTP API so many agents share one decision point and one audit chain.The one extension point is the broker — where your credential lives and the authorised action actually runs. delego never holds the secret:
NullBroker (default) — simulates execution; for demos and tests.HTTPProxyBroker(gateway_url) — forwards the authorised action to an external credential gateway (OneCLI / vault / proxy) that injects the secret upstream.execute(action) -> dict against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.▶ [Delego-Dev/sample-app](https://github.com/Delego-Dev/sample-app) — a FastAPI service built on the published package, with the full propose → approve → resolve loop and a copy-paste curl walkthrough. The best starting point for building your own.
See [ROADMAP.md](ROADMAP.md) for where delego is going and where to help.
/orders?to=me and /orders?to=attacker are different actions), the confused-deputy guard, intent-bound + single-use human approvals, the signed, hash-chained audit ledger with verification and an external head-anchor check (delego verify --expected-head), and the §9 authorization token (optional profile) — a short-lived, EdDSA-signed JWS a separated broker verifies before injecting a credential (build_firewall(..., mint_tokens=True); verify_token / require_fingerprint).delego daemon): one long-running process owns the ledger, so every client routes through it and rate_limit is exact across all of them — not just one host's file lock. The CLI's approve/deny/pending auto-route to a running daemon. Optional: with no daemon, everything works file-backed as before.NullBroker holds no credentials and makes no real request — it records what *would* be sent (for demos and tests). HTTPProxyBroker forwards an authorised action — and its authorization token — to an external credential gateway; or write your own against the BrokerAdapter protocol in delego/brokers.py.rate_limit is exact only among processes sharing one home on one host. Run `delego daemon` for exact rate limits across all clients (one writer). The daemon serializes one action in flight at a time (a reserve-then-execute throughput optimization, and a TCP transport for other hosts, are future work). Path globbing is coarse (** and * collapse).Licensed under the Apache License 2.0.