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

Pituitary

von dusk-networkVersion 1.0.0-beta.12i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.dusk-network/pituitary

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Catch spec drift before it catches you. Detect overlap, stale docs, and code drift.

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: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • 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.

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

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.

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.

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto dusk-network 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 32583 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 8 % der anderen 32583 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32583 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 Pituitary 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 (1.0.0-beta.12) kam vor 6 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs

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
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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
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sync. labs

von synchronicity-labs

Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.

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.

Pituitary

Consistency governance for AI-native development.

Catch drifts before they catch you.

What It Catches · Quick Start · Agent · CI · Cheatsheet · Reference


*For developers and teams where human+AI continuously produce specs, docs, and decisions that should agree — and silently stop agreeing.*

Watch on asciinema for the interactive version.

Single binary. No Docker. No API keys required. One governance SQLite file plus one local Stroma snapshot.

The core shipped slice is local and CLI-first. The MCP server, CI wiring, and provider-backed semantic runtimes are optional wrappers around that same deterministic core.

What It Catches

You already know your docs drift. You fight it with LLM cleanup passes. The LLM says "all clean" — but it only covered what fit in the context window. The rest keeps rotting. Next PR introduces fresh contradictions on top of the ones that were never actually fixed. It's a treadmill that feels productive but never converges. Meanwhile the token costs pile up: false starts, misdirections, and wasted context directly caused by drifting issues, conflicting specs, and obsolete docs.

Pituitary replaces that treadmill with a structural guarantee: it indexes the entire corpus and checks all of it, every time. On a real repo with 11 specs and 29 docs, it found 90 deprecated-term violations across 22 artifacts and 7 semantic contradictions. The project direction was plagued by doc drifts, runtime contract contradictions, and deprecated terminology surfacing everywhere — Pituitary rescued it. Across multiple repos, it becomes the single point of truth where governance converges.

Overlapping decisions. A new spec covers ground an existing one already handles.

Stale docs. A spec changed, or a code diff implies docs likely went stale, but the CLAUDE.md, AGENTS.md, runbooks, and guides that reference it weren't updated.

Code that contradicts specs. Pipe your diff in before you merge:

git diff origin/main...HEAD | pituitary check-compliance --diff-file -

Terminology drift. The team adopted new language but old terms persist across your docs and specs.

What It Becomes

Pituitary starts as a drift detector. As your intent corpus grows, it becomes the consistency governance layer:

Temporal governance. Point-in-time queries against the governance graph. When a spec is superseded, historical governance links are preserved but excluded from current queries. Use --at DATE with check-compliance, check-doc-drift, or analyze-impact. Timestamps are derived from index build/update time.

Confidence-weighted edges. Governance links carry trust tiers — extracted (declared in spec), inferred (AST symbol matching), or ambiguous. Use --min-confidence with check-compliance and check-doc-drift to trade precision for recall.

Deliberate deviation vs accidental drift. When code contradicts a spec, Pituitary checks for rationale comments (// WHY:, // HACK:, decision language). Deliberate deviations get a different remediation path than unintentional drift.

Governance changelog. index --update --show-delta reports what changed: specs added/removed, edges created/severed, governance posture shifts. The feedback loop CI needs.

Spec families. Community detection on the dependency graph discovers natural governance clusters. Coverage gaps between families are the highest-risk ungoverned areas.

Governance protocol for AI. The optional MCP wrapper teaches your AI assistant *when* to check governance — before modifying files, before committing, after accepting specs, when writing docs — not just how.

Quick Start

pituitary init --path .              # discover, index, report

pituitary new --title "Rate limiting policy" --domain api # scaffold a draft spec pituitary check-doc-drift --scope all # find stale docs pituitary review-spec --path specs/X # full review of one spec pituitary status # index health and governance hotspots at a glance

Command Reference

What you want to doCommand
First run on a repopituitary init --path .
Scaffold a new draft specpituitary new --title "Rate limiting policy" --domain api
Find stale docspituitary check-doc-drift --scope all
Find stale docs implicated by a diff`git diff origin/main...HEAD \pituitary check-doc-drift --diff-file -`
Check a PR diff against specs`git diff origin/main...HEAD \pituitary check-compliance --diff-file -`
Debug why a file is in or out of scopepituitary explain-file PATH
Full spec reviewpituitary review-spec --path specs/X
Auto-fix deterministic driftpituitary fix --scope all --dry-run
Search specs by hybrid relevancepituitary search-specs --query "rate limiting"
Trace impact of a spec changepituitary analyze-impact --path specs/X
Compare two specspituitary compare-specs --path specs/A --path specs/B
Detect stale specspituitary check-spec-freshness --scope all
Inspect command contractspituitary schema review-spec --format json

All commands output JSON with --format json. Agents can set PITUITARY_FORMAT=json, and redirected stdout defaults to JSON automatically. review-spec also supports --format markdown and --format html for shareable reports with full evidence chains.

When file selection looks wrong, start with pituitary explain-file PATH. It is the fastest way to confirm which source matched a file, which selectors fired, and why a path was rejected before you debug drift or compliance output.

One pituitary.toml can also span multiple repository roots. Bind a source to a named repo root with repo = "...", and Pituitary carries that repo identity through search, drift, impact, status, and index output so cross-repo results stay unambiguous.

pituitary status now also flags governance hotspots so you can triage the corpus quickly: specs with unusually broad applies_to fan-out, artifacts that are only weakly governed through inferred or ambiguous links, and artifacts currently governed by multiple specs.

For terminology migrations, you can keep running ad hoc audits with --term / --canonical-term, or declare reusable [[terminology.policies]] in config and run pituitary check-terminology directly. Results now separate actionable current-state violations from tolerated historical uses, support terminology-only exclude_paths for historical containers such as CHANGELOG.md, and include replacement suggestions in both text and JSON output.

analyze-impact, check-doc-drift, and review-spec now emit section-level evidence chains in JSON: source refs on both sides of the match, a classification, a link_reason, and likely edit targets or suggested bullets. That gives agents enough structure to explain the next manual edit without scraping prose or auto-editing speculative changes.

For agent integrations, use pituitary schema --format json to inspect request/response contracts, and prefer --request-file PATH|- on analysis commands when shell escaping would be brittle. Results that include raw repo excerpts or evidence now carry result.content_trust metadata so callers can treat returned workspace text as untrusted input instead of executable instructions.

See the cheatsheet for every command, the full reference for configuration/runtime/spec details, the reusable multi-editor package at skills/pituitary-cli/README.md, and AGENTS.md for repo-native agent instructions.

Install

macOS (Homebrew):

brew install dusk-network/tap/pituitary

Linux / macOS (binary): download from GitHub Releases, then:

tar xzf pituitary_*_*.tar.gz

sudo install pituitary /usr/local/bin/

Windows: download pituitary_ _windows_amd64.zip from GitHub Releases, extract pituitary.exe, and add its location to your PATH.

Build from source (contributors): see docs/development/prerequisites.md.

Stop Your Agent From Building on Stale Decisions

Your agent writes specs, reviews PRs, and proposes changes — but it doesn't know what's already been decided. Pituitary gives it that context. The governance protocol teaches it when to check, not just how.

Optional MCP Server (Claude Code, Cursor, Windsurf, or any MCP client)
{

"mcpServers": { "pituitary": { "command": "pituitary", "args": ["serve", "--config", ".pituitary/pituitary.toml"] } } }

Your agent gets 15 tools: search_specs, check_overlap, compare_specs, analyze_impact, check_doc_drift, review_spec, get_intent_outline, expand_intent_context, check_compliance, check_terminology, governed_by, compile_preview, fix_preview, status, and explain_file. For focused context, search first, inspect the returned record with get_intent_outline, then expand selected chunk IDs with expand_intent_context using the same snapshot_fingerprint.

Shared Skills (Claude Code, Cowork)
cp -R skills/pituitary-cli ~/.claude/skills/pituitary-cli

Codex CLI and Gemini CLI get project policy from AGENTS.md / GEMINI.md automatically. For the full Pituitary analysis workflow, also install the skill package: cp -R skills/pituitary-cli ~/.codex/skills/pituitary-cli or ~/.gemini/skills/.

Editor Rules (Cursor, Windsurf, Cline)
cp skills/pituitary-cli/platforms/cursor/.cursorrules .cursorrules        # Cursor

cp skills/pituitary-cli/platforms/windsurf/.windsurfrules .windsurfrules # Windsurf cp skills/pituitary-cli/platforms/cline/.clinerules .clinerules # Cline

AGENTS-Aware Tools (Codex CLI, Gemini CLI, and others)

The repo's AGENTS.md is the canonical project policy. Tools that read AGENTS.md get Pituitary awareness automatically. Generated mirrors (CLAUDE.md, GEMINI.md) are compatibility outputs, not separate policy sources.

See skills/pituitary-cli/README.md for the full install guide, request templates, and security notes.

Optional CI Wiring

If you already use GitHub Actions, you can wrap the same local CLI workflow in the checked-in action and post review-spec output as a PR comment:

permissions:

contents: read pull-requests: read issues: write

steps:

  • uses: dusk-network/pituitary@v1.0.0-beta.8 with: fail-on: error

Set this when your repo keeps config at the root instead.

config-path: pi

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen