Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
R_net LP risk evaluator for DeFAI agents. IL + Breakeven Corridor O(1). L402 Lightning paywall.
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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://api.arsenal-quant.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http arsenal-decision-engine https://api.arsenal-quant.com/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"arsenal-decision-engine": {
"url": "https://api.arsenal-quant.com/mcp"
}
}
}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": {
"arsenal-decision-engine": {
"type": "http",
"url": "https://api.arsenal-quant.com/mcp"
}
}
}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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://api.arsenal-quant.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
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 Faouzi122 bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (2.0.1) kam vor 4 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
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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.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
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.
The Risk-Validation Layer for Autonomous AI Agents (DeFAI)
Method and raw results are published — backtest script · result data (180 days of Binance ETH/USDC daily closes):
🔬 Breakeven Corridor is a deterministic algebraic boundary (where IL = accumulated yield). Any position whose price ratio stays within
[lower_be, upper_be]has R_net > 0 by mathematical definition — not a probabilistic model.
📐 This engine measures; it does not forecast. No predictive-accuracy figure is claimed — read the published result files and judge the method for yourself.
Transform DeFi uncertainty into deterministic, actionable risk metrics for autonomous agents. We do not run stateful trading bots or generate speculative prediction signals; we provide a stateless risk middleware layer that agents query before deploying or maintaining standard constant-product / full-range LP positions.
Built for agents. 100 free calls per IP per day — no wallet, no sign-up, custom parameters included. An L402 payment path is implemented in the gateway but is not operational in production: today, the engine is free to use.
Before an autonomous agent deploys capital or adjusts a standard constant-product / full-range LP position (such as Uniswap V2 or full-range V3), it submits the pool parameters (APY, price ratio, days held) to our API. The engine computes the exact mathematical risk, the net return ($R_{net}$), and the dynamic Breakeven Corridor bounds.
1. MCP JSON-RPC — the endpoint advertised on the MCP registry
POST https://api.arsenal-quant.com/mcp
{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call",
"params":{"name":"evaluate_pool", "arguments":{"apy":0.20,"price_ratio":0.85,"days_held":30}}}
Standard MCP handshake: `initialize` → `tools/list` → `tools/call`. Available over
streamable HTTP and stdio.
2. REST convenience route — no MCP client required
GET https://api.arsenal-quant.com/mcp/evaluate?apy=0.20&price_ratio=0.85&days_held=30
Both routes run the same calculation and the same quota. Note that /mcp/evaluate is GET-only: a POST to that path returns 405 Allow: GET, because JSON-RPC belongs on /mcp.
{
"impermanent_loss_pct": 0.3292, "accumulated_yield_pct": 1.6438, "r_net_pct": 1.3146, "il_to_yield_ratio": 0.2, "risk_level": "LOW", "breakeven_corridor": { "lower_ratio": 0.6941, "upper_ratio": 1.4407, "interpretation": "Position remains profitable if price ratio stays within [0.6941, 1.4407]" }, "inputs": { "apy": 0.2, "price_ratio": 0.85, "days_held": 30 }, "source": "Arsenal Decision Engine v2.0", "oracle_signature": " ", "layer": "FREE" }
`layer` reports how the call was served: `FREE` while inside the free quota,
PREMIUM once an L402 payment has been verified. The call shown above is served as FREE.
402 with a WWW-Authenticate header. The payment rail is not operational in production — invoices issued today are not settleable, and no payment is expected or accepted. Treat the paid tier as announced, not available.402. That response documents the protocol; it is not a live payment path.import urllib.request
import urllib.error import json import re import os
API_URL = "https://api.arsenal-quant.com/mcp/evaluate?apy=0.20&price_ratio=0.85&days_held=30" LNBITS_URL = "https://demo.lnbits.com"
LNBITS_PAYMENT_KEY = os.getenv("LNBITS_PAYMENT_KEY")
def query_risk_oracle(): req = urllib.request.Request(API_URL, method="GET") req.add_header("x-agent-id", "autonomous-lp-bot")
try: with urllib.request.urlopen(req) as resp: return json.loads(resp.read().decode('utf-8')) except urllib.error.HTTPError as e: if e.code == 402: auth_header = e.headers.get("WWW-Authenticate") macaroon = re.search(r'token="([^"]+)"', auth_header).group(1) invoice = re.search(r'invoice="([^"]+)"', auth_header).group(1)
pay_req = urllib.request.Request( f"{LNBITS_URL}/api/v1/payments", data=json.dumps({"out": True, "bolt11": invoice}).encode(), headers={"X-Api-Key": LNBITS_PAYMENT_KEY, "Content-Type": "application/json"} ) with urllib.request.urlopen(pay_req) as pay_resp: preimage = json.loads(pay_resp.read().decode())["preimage"]
retry_req = urllib.request.Request(API_URL, method="GET") retry_req.add_header("Authorization", f"L402 {macaroon}:{preimage}") retry_req.add_header("x-agent-id", "autonomous-lp-bot")
with urllib.request.urlopen(retry_req) as final_resp: return json.loads(final_resp.read().decode('utf-8')) else: raise
if name == "main": evaluation = query_risk_oracle() print(f"Risk Level : {evaluation['risk_level']}") print(f"R_net : {evaluation['r_net_pct']:+.4f}%") print(f"Breakeven : {evaluation['breakeven_corridor'}, {evaluation'breakeven_corridor'}]")
COOKBOOK.mdhttps://api.arsenal-quant.com/.well-known/mcp/server-card.jsonThis engine does not prevent losses, and it makes no claim about how much money it saves you. What it does is compute — deterministically, in $\mathcal{O}(1)$ — whether a position sits above or below its breakeven boundary. Each response carries an HMAC tag over the result, which lets the engine detect tampering with its own output; it is a symmetric provenance marker, not a proof a third party can verify independently.
The intended model is per-call pricing, so the cost can be budgeted like any other input. That model is not yet in service: today every call is free.