Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Unified earthquake data from 20 global seismic agencies, with cross-agency report reconciliation.
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": {
"seismic": {
"command": "uvx",
"args": [
"seismic-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add seismic -- uvx seismic-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"seismic": {
"command": "uvx",
"args": [
"seismic-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": {
"seismic": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"seismic-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.
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 hoon1983 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 (0.1.0) kam vor 4 Monaten 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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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.
Real phone calls in France for AI agents: dial +33 numbers, menus, hold, AI disclosure.
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.
A unified Model Context Protocol server for global earthquake data. Queries 20 seismic agencies in parallel; matches cross-agency reports of the same earthquake; surfaces magnitude and location discrepancies so AI agents can see what one feed alone would hide.
Working:
find_events, get_event, compare_sources, find_discrepancies, list_recent_by_agency, get_agency_info, list_agencies.Not yet built: EMSC eventid mapping (cross-references USGS/EMSC IDs for tighter matching), populated known_aliases.json, multi-region per-event authority (KOERI alongside AFAD for Türkiye).
Reports earthquake data from multiple seismic agencies for research, journalism, situational awareness, and curiosity. It is NOT an early-warning system. All earthquake reports arrive AFTER shaking has already occurred where it was felt. For earthquake preparedness and emergency response, consult official local authorities (USGS ShakeAlert, JMA Earthquake Early Warning, etc.). Preliminary magnitudes and locations are routinely revised by reporting agencies; never make safety decisions based on a single reading.
Once published to PyPI, no checkout is needed — uvx fetches and runs it:
uvx seismic-mcp
Add to claude_desktop_config.json — Windows path is %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json, macOS ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "seismic": { "command": "uvx", "args": ["seismic-mcp"] } } }
To run from a local checkout instead (development):
uv sync
uv run python server.py
Restart Claude Desktop. The tools appear under the seismic-mcp server in the tools menu.
uv run python web.py
Then open http://127.0.0.1:8765/. Same code paths as the MCP server, just exposed over HTTP with a small UI.
uv run pytest
server.py FastMCP entry point — 7 @mcp.tool functions
web.py FastAPI HTTP wrapper around the same tools src/ schemas.py Pydantic models: SourceReport, ReconciledEvent, ... adapters/ base.py SeismicAdapter protocol fdsn.py Header-aware FDSN-event adapter (handles 17 networks) afad.py Custom AFAD JSON adapter jma.py Custom JMA list.json adapter imo.py Custom IMO GeoJSON adapter init.py Registry: make_adapter(code), supported_agencies() authorities.py Regional-authority bbox lookup matching.py Spatiotemporal clustering with mag-scaled thresholds prime_selection.py Headline-report selection rules reconcile.py Cluster → ReconciledEvent with spreads cache.py TTL cache + in-flight de-dup tools/ One file per MCP tool data/ agency_metadata.json Per-agency coverage, latency, notes region_authorities.json Region bboxes → authoritative agency known_aliases.json (manual fallback for matching, currently {}) tests/ pytest suite — 57 tests, fast (<1s) static/index.html Single-page UI for the HTTP frontend