Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
EU AI Act + Colorado AI Act compliance scoring. 87/100 in 60 seconds. Free local scan.
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.
DINGDAWG_API_KEYAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"dingdawg-compliance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add dingdawg-compliance --env DINGDAWG_API_KEY=your-value -- npx -y dingdawg-complianceTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"dingdawg-compliance": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_API_KEY": "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": {
"dingdawg-compliance": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"dingdawg-compliance"
],
"env": {
"DINGDAWG_API_KEY": "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.
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 dingdawg 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.
Das musst du eintragen: DINGDAWG_API_KEY
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 (2.0.11) kam vor 5 Monaten 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, FlyDocs
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
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.
Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.
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.
Colorado SB 205 AI Act compliance scanner. Run it in 60 seconds. Get your score. Know your gaps before June 30, 2026.
pip install dingdawg-compliance
python3 -m dingdawg_compliance scan
Colorado SB 205 requires any company using AI for consequential decisions (employment, housing, credit, insurance, healthcare, education) to:
This tool scores your readiness across all 25 SB 205 controls. Free. No signup. Runs locally.
pip install dingdawg-compliance
Requires Python 3.9+. No external dependencies — stdlib only.
python3 -m dingdawg_compliance scan
Walk through all 25 controls. Answer y/n/skip for each. Get your score at the end.
Example output:
──────────────────────────────────────────────────────
Overall Score: 44/100 [████████░░░░░░░░░░░░] NEEDS WORK ──────────────────────────────────────────────────────
Category Scores: ~ scope 100% ✗ impact_assessment 0% ✗ transparency 33% ✗ appeal 0% ~ governance 50% ✗ bias_testing 0% ✗ data_governance 0% ✗ incident_response 50% ✓ audit 100%
⚠ Critical gaps (2) — mandatory under SB 205: • CO-3 Pre-Deployment Impact Assessment • CO-6 Consumer Disclosure at Point of Decision
Need the full remediation report? → dingdawg.com/compliance (CO SB 205 gap report — $199)
python3 -m dingdawg_compliance score responses.json
Format for responses.json:
{
"CO-1": true, "CO-2": true, "CO-3": false, "CO-4": null }
true = implemented, false = not implemented, null = unknown (scored as not implemented).
python3 -m dingdawg_compliance controls
from dingdawg_compliance import calculate_co_sb205_score, CO_SB_205_CONTROLS
responses = { "CO-1": True, # scope: identified consequential decisions "CO-3": False, # impact_assessment: no pre-deployment assessment yet "CO-6": True, # transparency: consumer disclosure implemented
}
result = calculate_co_sb205_score(responses) print(result["score"]) # 0-100 print(result["gaps"]) # list of unimplemented controls print(result["critical_gaps"]) # CO-3, CO-6, CO-10, CO-14 if missing
from dingdawg_compliance import ComplianceStore, ComplianceScorer, ComplianceFramework
store = ComplianceStore() # stored at ~/.dingdawg/compliance/compliance.db
store.assess_control("CO-3", status="COMPLIANT", assessor="legal-team", notes="Completed Q1 2026")
scorer = ComplianceScorer(store) print(scorer.overall_posture_score()) # e.g. 72.0 print(scorer.per_framework_score()) # per-framework breakdown print(scorer.gap_analysis()) # prioritized gap list
from dingdawg_compliance import AutoAssessor
from pathlib import Path
assessor = AutoAssessor( base_dir=Path("./src"), db_paths=[Path("./data/app.db")] )
results = assessor.run_all_checks() print(results"checks"["summary"]) print(results"checks"["summary"])
| ID | Category | Control | Critical |
|---|---|---|---|
| CO-1 | scope | Consequential Decision Identification | |
| CO-2 | scope | High-Risk AI System Classification | |
| CO-3 | impact_assessment | Pre-Deployment Impact Assessment | ★ |
| CO-4 | impact_assessment | Annual Impact Assessment Review | |
| CO-5 | impact_assessment | Impact Assessment Documentation | |
| CO-6 | transparency | Consumer Disclosure at Point of Decision | ★ |
| CO-7 | transparency | Disclosure Timing | |
| CO-8 | transparency | Disclosure Content — AI Role | |
| CO-9 | transparency | Disclosure Content — Data Used | |
| CO-10 | appeal | Appeal Mechanism | ★ |
| CO-11 | appeal | Human Review Option | |
| CO-12 | appeal | Opt-Out Mechanism | |
| CO-13 | appeal | Appeal Response Timeline | |
| CO-14 | governance | Responsible AI Officer Designation | ★ |
| CO-15 | governance | AI Inventory | |
| CO-16 | governance | Vendor Due Diligence | |
| CO-17 | governance | Policy Documentation | |
| CO-18 | bias_testing | Pre-Deployment Bias Testing | |
| CO-19 | bias_testing | Ongoing Bias Monitoring | |
| CO-20 | bias_testing | Protected Class Analysis | |
| CO-21 | data_governance | Training Data Documentation | |
| CO-22 | data_governance | Data Minimization | |
| CO-23 | incident_response | AI Incident Response Plan | |
| CO-24 | incident_response | Error Notification | |
| CO-25 | audit | Third-Party Audit Trail |
★ Critical — mandatory remediation required before June 30, 2026.
This scanner shows what to check and where your gaps are. It does not generate remediation plans, regulatory citations, evidence templates, or audit-ready documentation.
For the full gap report with remediation guidance → dingdawg.com/compliance
Apache 2.0 — free to use, fork, and contribute.
PRs welcome for new indicators, additional frameworks, or CLI improvements. Open an issue first for anything structural.