Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Control ParaView through arbitrary Python code
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": {
"paraview": {
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-serverIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"paraview": {
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"paraview": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"paraview-mcp-server"
]
}
}
}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 failed33 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 (0.2.5) kam vor 11 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.
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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.
Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.
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.
Connect ParaView to LLM assistants through the Model Context Protocol.
The Python server is built with FastMCP 3.x. Support for the 2026-07-28 MCP specification is planned once FastMCP 4 reaches a stable release.
paraview-mcp-server has two runtime parts:
First set up the ParaView plugin. Then add the Python MCP server to Claude Code in one command:
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-server
Open Tools > ParaView MCP in ParaView, start the bridge, and connect from Claude Code.
Download a pre-built plugin binary from the latest GitHub Release. Releases provide this matrix:
| Platform | Architecture | ParaView versions | Package |
|---|---|---|---|
| Linux | x86_64 | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .tar.gz |
| macOS | arm64 (Apple Silicon) | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .dmg |
| Windows | x64 | 6.2.0, 6.1.1, 6.0.1, 5.13.3 | .zip |
Choose the package that names your exact ParaView version and platform. Download its adjacent .sha256 file, verify the package, then open or extract it and follow the included INSTALL.md. Pull requests also produce corresponding platform binaries as short-lived GitHub Actions artifacts; GitHub Releases are the permanent distribution channel.
macOS release images are Developer ID-signed, notarized by Apple, and include a stapled notarization ticket. Open the .dmg, copy the contained plugin directory to a persistent location, and load ParaViewMCP.so from that copied directory. Pull-request artifacts are unsigned test builds and remain .tar.gz files.
Alternatively, build the plugin from source against a ParaView 5.13 or newer SDK. See CONTRIBUTING.md for full build instructions. Binary compatibility is release-series specific, so use a plugin built for your ParaView major.minor version.
Once installed:
ParaViewMCP.so (Linux/macOS) or ParaViewMCP.dll (Windows) from the plugin directory.The ParaView MCP panel shows the connection status and execution history. Non-loopback binds require an auth token.
claude mcp add paraview -- uvx paraview-mcp-server
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"] } } }
Configure a local stdio MCP server with uvx as the command and paraview-mcp-server as its only argument:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"] } } }
Consult your client's documentation for the location and exact format of its MCP server configuration.
The server connects to the ParaView plugin using these environment variables:
| Variable | Default | Required | Description |
|---|---|---|---|
PARAVIEW_HOST | 127.0.0.1 | No | Host where the ParaView plugin is listening |
PARAVIEW_PORT | 9877 | No | TCP port for the plugin bridge |
PARAVIEW_AUTH_TOKEN | — | Non-loopback only | Authentication token (must match the plugin setting) |
PARAVIEW_CONNECT_TIMEOUT_SECONDS | 30 | No | Deadline for opening the connection and completing the hello |
PARAVIEW_COMMAND_TIMEOUT_SECONDS | — | No | Optional deadline for receiving a command result |
Defaults work for a standard local setup. Override these when connecting to ParaView on a remote machine or non-standard port:
{
"mcpServers": { "paraview": { "command": "uvx", "args": ["paraview-mcp-server"], "env": { "PARAVIEW_HOST": "192.168.1.10", "PARAVIEW_PORT": "9877", "PARAVIEW_AUTH_TOKEN": "your-token" } } } }
| Tool | Description |
|---|---|
execute_paraview_code(code) | Execute Python code inside the active ParaView session |
get_pipeline_info() | Return a JSON snapshot of the current pipeline |
get_screenshot(width, height) | Capture the active render view as a PNG image |
One command runs at a time, up to three wait in FIFO order, and further calls report busy. This prevents concurrent mutations of ParaView's shared state.
Execution results include output, diagnostics, and separate request and Python statuses. See execution and state for cancellation, timeouts, and recovery behavior.
This project follows the approach of Blender-MCP and Slicer-MCP, both of which give LLMs direct code execution inside their respective application runtimes.
The existing ParaView_MCP implementation[^1] takes a different approach, exposing a fixed set of high-level tools without access to the underlying Python runtime, which limits flexibility for custom workflows. The major differences are:
execute_paraview_code tool that runs arbitrary Python inside the ParaView session. The plugin records each execution and, when ParaView can capture a pipeline snapshot, lets the user restore the state from immediately before that execution. This makes generated scripts easier to inspect, reuse, and adapt for tasks such as batch processing.pvserver and the ParaView client. That synchronization mechanism is deprecated in recent ParaView versions and can cause incorrect application views and general stability issues. This project instead runs a plugin inside the interactive ParaView process and exposes a TCP bridge, avoiding the pvserver/client synchronization path entirely.See CONTRIBUTING.md for build instructions, development setup, and pull request guidelines.
MIT — see THIRD-PARTY-NOTICES.txt for dependency licenses.