Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Let agents drive vim, htop, lazygit: send keys, wait on screen state, read the rendered cell grid.
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": {
"smartcli": {
"command": "uvx",
"args": [
"smartcli-toolkit"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add smartcli -- uvx smartcli-toolkitIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"smartcli": {
"command": "uvx",
"args": [
"smartcli-toolkit"
]
}
}
}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": {
"smartcli": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"smartcli-toolkit"
]
}
}
}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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto dwgx 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 (0.3.5) kam vor 26 Tagen 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, FOGA node
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.
A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.
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.
Python · MIT · ★4
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A local Python toolkit for driving, perceiving, and rendering the terminal — three agent skills over one pluggable PTY + `pyte` core.
Let an AI drive, perceive, and render real terminal programs. SmartCLI reads the actual screen with a pyte cell model — not a byte pipe — so it knows which menu row is highlighted, presses the right keys, and waits for the screen to settle. Below: it drives the real lazygit TUI end-to-end (arrow-key navigation, opening a commit diff, highlighting a branch) — no script, no mock.
pip install smartcli-toolkit
Requires Python 3.10 or newer. The install includes the shared Python library, the persistent TUI driver, and the stdio MCP server.
Copy-paste this. It starts a real Python REPL under a PTY, waits for the prompt (never a blind sleep), types into it, and reads the screen back:
pip install smartcli-toolkit
SID=$(smartcli-tui start --cmd "python3 -i -q" --cols 80 --rows 24 --json | python3 -c "import json,sys;print(json.load(sys.stdin)['sid'])") smartcli-tui wait-regex --id $SID ">>> " --timeout-ms 15000 smartcli-tui send-line --id $SID "print(6*7)" smartcli-tui wait-regex --id $SID "42" # prints the cell grid it sees smartcli-tui close --id $SID
On Windows use --cmd "py -i -q". Swap the command for vim, htop or lazygit and the same five verbs drive those too — that is the whole point: `wait-regex` and friends react to what the screen actually shows, so an agent never guesses whether its keystroke landed.
Want the same thing against a real editor, end to end and verifiable? examples/drive_vim.py drives the actual vim binary — opens a file, appends a line, saves, and then checks the filesystem, not the screen:
python examples/drive_vim.py
Note the fourth step. It is there because the example itself once sent five keystrokes back to back with nothing between them, and under load vim had not processed G by the time o arrived, so nothing was inserted and the run failed with no useful diagnosis. Confirming insert mode proves both keys landed — the same discipline the tool exists to provide, applied to its own demo.
Run the same file against smartcli-toolkit==0.1.8 and two steps fail — and the file is *never saved*, because a driver that cannot see the alternate screen mistimes the :wq. That is why the emulation work below matters: a wrong screen model does not error, it silently succeeds at nothing.
Already running an MCP client (Claude Code, Cursor, VS Code)? The same verbs are MCP tools, with the per-session token attached for you:
smartcli-mcp # stdio MCP server; or `uvx --from smartcli-toolkit smartcli-mcp`
SmartCLI is a workspace for terminal work that agents and humans both do: driving interactive terminal programs, perceiving what a screen actually shows, and rendering visuals and layouts back out. It is built on one shared, pluggable PTY backend plus a pyte screen model — chosen over screenshot/vision so a single structured screen model feeds both perception (read the screen) and rendering (draw the screen). The PTY layer is intentionally not tmux-bound: local dev runs on Windows via ConPTY (pywinpty), while target programs can run under POSIX ptys or tmux elsewhere. Three skills sit on that core, each a self-contained tool you run in place from the checkout.
The demo above is SmartCLI driving lazygit — a real full-screen curses app — through its perceive → act → confirm loop: it reads the pyte cell grid (which row is selected, the alt-screen diff), moves with arrow keys, opens a commit's diff, and highlights a branch. Captured by driving the actual program in a Linux container, not scripted or mocked. A byte-stream matcher like pexpect can't perceive "which row is highlighted"; a screen model can.
How we know the perception is right. A screen model is only useful if it matches what a real terminal shows, so we measure that instead of asserting it: identical bytes go to a real tmux pane and to our model, and the two cell grids are diffed. Three suites do it — 34 curated cases, a three-way check that only trusts a behaviour when **tmux *and* GNU screen agree, and a generative fuzz over random VT sequences. That campaign found and fixed 12 emulation bugs**, including the alternate screen buffer (pyte implements none of modes 1049/1047/47, so a full-screen program's output used to be painted over the main screen and never restored). Scope and remaining edges: LIMITATIONS.md.
Real captures of the cmd-art fx engine — each GIF is the actual effect rendered frame-by-frame through the project's own pipeline (no screen recorder). Reproduce any with python -m fx play (see Quickstart).
solarsystem — an orrery: planets on elliptical orbits around a pulsing sun
| donut — the classic ASCII torus | fire — demoscene heat field | rain — Matrix digital rain |
🌐 [Explore the live showcase →](https://dwgx.github.io/SmartCLI/) — play with
the effect engine, drive a menu with arrow keys, and poke the widgets, right in
your browser.
Just want the three Claude Code skills? Download one zip, unzip it, done — no git, no pip, no marketplace:
curl -LO https://github.com/dwgx/SmartCLI/releases/latest/download/smartcli-skills.zip
unzip smartcli-skills.zip -d ~/.claude/skills/
That gives you cmd-art, drive-tui and tui-ui (309 KiB total). cmd-art and tui-ui then work with nothing but CPython 3.10+ — verified on a bare virtualenv, all 30 effects and all 17 widgets load. drive-tui additionally needs pyte, which the PyPI install below provides. Or install all three via the plugin marketplace: /plugin marketplace add dwgx/SmartCLI.
Primary — from PyPI (the library, the CLI, and the MCP server):
pip install smartcli-toolkit
Distribution vs import name: the PyPI distribution is
smartcli-toolkit
(the names
smartcli/smart-cliwere taken or blocked), but the importable
package is
smartcli_core. So afterpip install smartcli-toolkityou still
write
from smartcli_core import PtySession.
Alternative — reproduce the full dev environment from a source checkout:
git clone https://github.com/dwgx/SmartCLI SmartCLI
cd SmartCLI python -m pip install -r requirements.txt
requirements.txt installs pyte, the MCP SDK, and pywinpty on Windows only (POSIX uses the stdlib pty backend). pip install . installs smartcli_core plus the smartcli-tui, smartcli-mcp, and smartcli-toolkit commands. The visual cmd-art and tui-ui skills still run in place from a checkout via python -m fx and python -m ui.
Optional extras (real FIGlet fonts, raster images, authoritative cell widths — all degrade gracefully to stdlib fallbacks when absent):
python -m pip install -r requirements-optional.txt
pip install ".[all]" # pyfiglet + Pillow + wcwidth pip install ".[art]" # pyfiglet only pip install ".[image]" # Pillow only (also: the PNG screenshot harness needs it) pip install ".[width]" # wcwidth only
Windows note: set UTF-8 output before running any skill so box-drawing and CJK glyphs encode cleanly (the CLIs also auto-reconfigure stdout, but set this to be safe):
set PYTHONIOENCODING=utf-8
Verified dep versions on the dev box (Windows 11, CPython 3.14.6): pyte 0.8.2, pywinpty 3.0.5, pyfiglet 1.0.4, Pillow 12.2.0, wcwidth 0.8.1.
Diagnostics. python -m smartcli_core prints your OS, Python, terminal, PTY backend, and dependency versions. smartcli-tui doctor reports where the core was loaded from and whether drive dependencies are present. Include both outputs when filing a terminal-sensitive bug.
cd skills/cmd-art
python -m fx list # list all 30 effects python -m fx play donut --seconds 5 # play one effect (bounded) python -m fx gallery # one frame of each effect python -m fx show --seq "donut:fire:3,plasma::3"
cd skills/tui-ui
python -m ui widgets # list all 17 widgets python -m ui gallery --width 100 --height 30 python -m ui demo table --width 80 --height 12 --theme dashboard
Persistent-session CLI (state survives across shell calls):
smartcli-tui start --cmd "python3 -i -q" --cols 80 --rows 24
smartcli-tui wait-regex --id ">>> " --timeout-ms 15000 smartcli-tui send-line --id "print(6*7)" smartcli-tui snapshot --id smartcli-tui close --id
On Windows use py -i -q as the child command. From a source checkout, replace smartcli-tui with python skills/drive-tui/scripts/tui.py.
Or drive from any MCP client — the same verbs as MCP tools, with the per-session token attached automatically:
pip install smartcli-toolkit
smartcli-mcp # stdio MCP server; smartcli-toolkit is an equivalent alias
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo