Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Evidence-backed Linux performance triage over MCP
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.
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.
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 guillem 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 (0.5.1) kam vor 2 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Detailing Manager
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
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.
Stallhunt is a Linux-first command-line performance triage tool.
Repository: https://github.com/guillem/stallhunt
Traditional tools such as top, htop, iotop, vmstat, and iostat expose measurements. They are excellent tools, but the human operator still has to answer the harder question:
What is actually constraining useful work right now, who is suffering, and who is probably responsible?
Stallhunt aims to automate that reasoning.
Requirements:
/proc/pressure are required for pressure verdicts,See docs/install.md for cargo install, release tarballs, and the support matrix.
From a clone:
cargo install --path .
stallhunt
Bare stallhunt runs a default 10-second hunt. On a terminal it renders a compact, color-coded report; piped or redirected output (stallhunt | cat, >file, CI) is unchanged plain text. Use --json for the full structured evidence, --verbose to expand the compact report's collapsed caveats back to full text, or --no-color (also NO_COLOR=1) to disable color without changing the layout:
stallhunt --json
stallhunt hunt --duration 30s stallhunt hunt --verbose
Capture and replay a normalized observation:
stallhunt record --duration 10s --output incident.json
stallhunt replay incident.json stallhunt redact incident.json --output incident.redacted.json
Follow finding lifecycle for a bounded number of rolling windows. On a terminal this opens a full-screen TUI (q quit, arrows/jk select, Enter/Space show or hide detail, PageUp/PageDown/Home/End scroll, h/? help). At 120×30 or larger it also shows the selected host/cgroup's six process-role lists beside the lifecycle panels; piped output or --json remain append-only text/JSON and carry the same scoped roles:
stallhunt watch --interval 2s --count 3
Serve Model Context Protocol tools over stdio so coding agents can query diagnoses directly — a resident sampler keeps a rolling view of recent pressure for instant answers (for Claude Code: claude mcp add stallhunt -- stallhunt mcp; see docs/mcp-server.md):
stallhunt mcp [--interval 2s] [--no-sampler]
Source packaging for an OpenAI local plugin, a Linux MCPB extension for compatible clients, and official MCP Registry metadata lives in the repository. These packages deliberately keep diagnosis local instead of hosting Stallhunt on a machine other than the one being investigated. See docs/directory-distribution.md.
Generate shell completions:
stallhunt completions bash > ~/.local/share/bash-completion/completions/stallhunt
stallhunt completions zsh > ~/.local/share/zsh/site-functions/_stallhunt
Recording output paths are not overwritten unless --force is supplied. Ten-second hunts are the normal diagnostic path; sub-second observations are telemetry smoke tests and do not receive healthy or pressure verdicts. See docs/development.md for validation and opt-in acceptance commands.
The primary abstraction is lost time, not utilization.
High utilization is not automatically a problem. A machine using 95% of its RAM may be perfectly healthy. A CPU at 70% utilization may still have latency-sensitive work suffering from scheduler contention. The project therefore focuses on evidence of stalled progress:
Example output shape:
$ stallhunt
SYSTEM HEALTH: DEGRADED
Evidence: CPU PSI some avg10: 23.4% run queue latency estimate: elevated rustc CPU consumption: 735% postgres runnable delay: 3.8s / 10s
Memory: no significant pressure detected. High memory occupancy alone is not treated as a bottleneck.
This output is aspirational; the project will reach it incrementally.
The first useful release targets Linux and focuses on:
Later releases may add:
.
├── AGENTS.md ├── CHANGELOG.md ├── Cargo.toml ├── LICENSE-APACHE ├── LICENSE-MIT ├── README.md ├── src/ │ ├── analysis.rs │ ├── cgroup.rs │ ├── cli.rs │ ├── cpu.rs │ ├── duration_us.rs │ ├── io.rs │ ├── main.rs │ ├── mcp/ │ ├── memory.rs │ ├── observe.rs │ ├── psi.rs │ ├── record.rs │ ├── render.rs │ ├── report.rs │ ├── style.rs │ ├── tui/ │ └── watch.rs ├── tests/ │ ├── cgroup_acceptance.rs │ ├── cli.rs │ ├── cpu_acceptance.rs │ ├── io_acceptance.rs │ ├── mcp.rs │ ├── memory_acceptance.rs │ └── fixtures/ │ ├── cpu/ │ └── proc-* └── docs/ ├── README.md ├── install.md ├── product.md ├── architecture.md ├── data-model.md ├── telemetry.md ├── inference-engine.md ├── cli-ux.md ├── security-privileges.md ├── testing.md ├── development.md ├── codex-workflow.md ├── experiments.md ├── references.md ├── roadmap.md ├── status.md ├── glossary.md └── decisions/
Start with AGENTS.md, then docs/README.md.
Stallhunt reads bounded local Linux telemetry and does not independently send it over the network. MCP clients may transmit tool results according to their own data policies. See the full Stallhunt privacy policy for the data, storage, sharing, retention, and contact disclosures.
Dual-licensed under MIT or Apache-2.0, at your option.
For the current milestone, implemented capabilities, validation, known limits, and the next recommended task, see docs/status.md. Planned sequencing remains in docs/roadmap.md.