Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

MCP Factory

von jaimenbellVersion 0.1.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.jaimenbell/mcp-factory

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Manifest-driven MCP server scaffolder and runtime hub for tool integrations.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

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": {
    "factory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add factory -- uvx jaimenbell-mcp-factory

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "factory": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "factory": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "jaimenbell-mcp-factory"
      ]
    }
  }
}

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

Wir prüfen Informationen, die jeder sehen kann; den Code haben wir nicht gelesen. Checks, die nicht zutreffen, werden nicht mitgezählt. · Geprüft am 8. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto jaimenbell bestätigt, dem das Repo gehört

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 18431 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 23 % der anderen 18431 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18431 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist MCP Factory sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Filesystem MCP

Alternativen

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
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Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vor 3 Tagen
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README vom Entwickler

README öffnen

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.

MCP Factory

*The test count is verifiable below (python -m pytest tests/ → 348 passed, 8 skipped) and enforced in CI by scripts/check_readme_counts.py, which fails the build if this README's counts drift from the live suite.*

60-Second Quickstart

From PyPI (registry users):

pip install jaimenbell-mcp-factory

mcp-factory-hub --serve

equivalent: python -m mcp_factory --serve

From a git checkout (contributors): see the python hub_server.py ... examples throughout this README — hub_server.py at the repo root is a backward-compat wrapper around the same mcp_factory.cli module the console script runs, so behavior is identical either way.

The manifest-driven engine behind the MCP Integration Sprint. Write one mcp.yaml for a bot repo and the factory generates the server stub and the ~/.claude.json entry; run the hub and it serves every bot's tools through a single MCP endpoint.

The SDK wrapper is the easy part. What makes an MCP server safe to put in front of a real internal tool — scoped auth/env, fail-soft error handling, validated manifests, a collision-safe registry, and a real test suite — is the engineering this engine is built around. That same production layer is hand-built per engagement; the factory scaffolds it, it doesn't fake it.

Browse before you reply

This repo is public so you can verify the discipline instead of taking my word for it. Every claim below maps to a file you can open:

ClaimWhere it livesWhat to look for
Validated, env-scoped manifestsmcp_factory/manifest.pystrict from_dict validation (raises on missing/invalid fields); the env_required / env model that scopes which secrets a server may see
Fail-soft subprocess proxyingmcp_factory/runtime/subprocess_adapter.pytyped SubprocessError, lazy start, JSON-RPC error surfacing, timeout/OSError-guarded teardown + atexit cleanup — a dead bot returns a clean error, it doesn't crash the hub
Collision-safe, manifest-driven registrymcp_factory/runtime/registry.py · registry.jsonCollisionError on duplicate . names; the registry is built from manifests, not hand-maintained
Tested on a clean checkouttests/348 passed, 8 skipped, 0 failed (Python 3.12); the 8 skips are real integration tests or lint checks that no-op when the thing they need is absent

Honesty rails: 348 is the real, reproducible count on a clean checkout — the same number the public CI run produces and gates on. mcp-factory generates the *scaffold* and runs the hub — it does not "generate the production server" or carry any client/CI claims. The hardened production layer (per-tool auth boundaries, the full failure set, two-axis version-pinning) is built per engagement on top of this engine. That applies to both Python scaffold styles below — see "Two Python styles" for exactly what the fastmcp variant does and doesn't add on top of that baseline.

Quick Start

Factory mode (generate config from one manifest)
# Reference an existing MCP server (no code generated — just the config entry)

python hub_server.py --manifest examples/fleet_health.yaml

Scaffold a new MCP server from scratch

python hub_server.py --manifest my_bot/mcp.yaml --output-dir my_bot/

Dry run — preview without writing

python hub_server.py --manifest my_bot/mcp.yaml --dry-run

Self-verify: compare factory output to live ~/.claude.json entry

python hub_server.py --manifest examples/fleet_health.yaml --verify ~/.claude.json

Output always goes to ~/.claude.json.factory-test by default — never to the live ~/.claude.json. Copy entries manually after review.

Scan mode (batch-register all bots)
# Dry-run diff: show what would change in ~/.claude.json

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects

Apply: write ~/.claude.json after backing it up

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects --apply

Force-update entries already registered

python hub_server.py --scan C:\path\to\projects --apply --force

--scan discovers all projects/*/mcp.yaml files, validates each, and diffs them against the current ~/.claude.json. Default root is C:\path\to\projects. With --apply, a timestamped backup is created at ~/.claude.json.scan-backup- before writing.

Skip logic: manifests whose name already exists in ~/.claude.json are skipped unless --force is passed. This prevents accidentally overwriting manually-crafted entries.

Serve mode (runtime hub — single MCP for all bots)
# Run the hub as a live MCP server (stdio transport)

python hub_server.py --serve

Serve with multiple scan roots (repeatable)

python hub_server.py --serve \ --scan-root C:\path\to\projects \ --scan-root C:\path\to\Claude

Register+serve in one step (scan --apply then start hub)

python hub_server.py --register \ --scan-root C:\path\to\projects \ --scan-root C:\path\to\Claude

The hub scans all mcp.yaml manifests under each --scan-root at startup, then exposes every bot's tools under the . namespace (e.g., fleet-health.fleet_status, my-bot.run_scan). Tools are proxied to per-bot subprocess MCP servers with lazy startup.

Hub meta-tool: _hub.list_bots returns the registered bots and their subprocess status.

Hub is pre-registered in ~/.claude.json as mcp-factory-hub (see scripts/register_hub.py).

Node.js template

Factory generates Node.js stubs when runtime.type: node is set in mcp.yaml:

runtime:

type: node command: "node" output: "path/to/server.js"

Generated stubs use @modelcontextprotocol/sdk with stdio transport and zod for argument validation. See examples/node_example.yaml for a working demo.

Two Python styles: raw SDK vs. FastMCP

For runtime.type: python, the factory can scaffold either of two styles from the exact same manifest:

runtime:

type: python command: "python" style: raw # default — official mcp SDK, hand-rolled list_tools/call_tool

style: fastmcp # FastMCP v3 (PrefectHQ/fastmcp), decorator-based tool registration

Both styles read the same tools: / env_required: fields and produce a server that speaks the same stdio JSON-RPC wire protocol — the runtime hub's SubprocessAdapter proxies either one without any adapter changes (see tests/test_fastmcp_template.py::TestFastmcpServeSmoke for a live generate-and-call test).

style: raw (python_server.py.j2)style: fastmcp (python_fastmcp.j2)
SDKofficial mcp package, mcp.server.Serverfastmcp (pinned exact fastmcp==3.4.2 — 4.0.0b1 is a beta that breaks sampling/roots, do not float)
Tool registrationmanual @server.list_tools() / @server.call_tool() dispatchone @mcp.tool(...)-decorated function per tool
Arg schemahand-built JSON Schema dict per argAnnotated[type, Field(description=...)] on real Python parameters — FastMCP derives the JSON Schema, including required/optional, from the signature
Tool body# TODO: implement stubsame stub, wrapped in try/except Exception — a runtime error in a filled-in implementation returns a structured {"status": "error", ...} instead of crashing the process
env_requirednot enforced at scaffold levelrendered into a _check_required_env() startup check that warns to stderr if a declared var is missing — a presence check, not credential validation

Gaps, stated honestly: neither style implements per-tool authorization, rate limiting, or the "full failure set" the hub-level subprocess_adapter.py gives you for free (typed errors, lazy start, atexit cleanup) — that's still a per-engagement build on top of either scaffold. The fastmcp template's fail-soft wrapper and env-presence check are new, real code (read mcp_factory/templates/python_fastmcp.j2), not a marketing claim about auth — they were added because FastMCP's decorator model made them cheap to include cleanly; they have not (yet) been backported to the raw template, which is why the two styles differ slightly in what ships out of the box. If your engagement needs FastMCP-specific features beyond this (resources, prompts, HTTP/SSE transport, middleware-based auth), the generated file is a normal FastMCP app — extend it directly.

See examples/fastmcp_example.yaml for a working demo manifest.

mcp.yaml Schema

name: my-bot                   # REQUIRED — unique MCP server name (key in claude.json)

description: > # REQUIRED — shown in Claude's tool descriptions What this bot does and when to use it.

runtime: # REQUIRED type: python # python | node | binary command: "C:\\Python314\\python.exe" # full path to interpreter script: "path/to/server.py" # existing server (skips scaffold generation) output: "path/to/out.py" # where to write generated scaffold (omit = auto) style: raw # python only: raw (default) | fastmcp — see "Two Python styles"

tools: # REQUIRED — list of MCP tools to expose

  • name: tool_name # REQUIRED — programmatic identifier title: "Tool Name" # Optional — human display name (see below) description: > # REQUIRED — used by Claude for routing What this tool does. annotations: # Optional — the four MCP behaviour hints readOnlyHint: true # tool does not modify anything destructiveHint: false # tool does not perform destructive updates idempotentHint: true # repeat calls have no additional effect openWorldHint: false # tool does not touch an open external world args: # Optional list of arguments
  • name: arg_name # REQUIRED type: string # string | number | boolean | object | array required: true # default: true description: "..." # shown in Claude's tool schema

env_required: # env var names that must be set at runtime

  • MY_API_KEY

env: # static env vars injected into claude.json entry MY_API_KEY: "" # leave value empty — fill in ~/.claude.json manually

tags: [trading, health] # for documentation / future routing priority: high # high | medium | low

Key rules
  • runtime.script + existing file → factory references it, skips scaffold
  • runtime.script + missing file → validation error (use runtime.output for new scaffolds)
  • runtime.output → explicit path for generated stub (absolute recommended)
  • Neither script nor output → error at config-write step
title and annotations

Both are optional and both are worth declaring.

title is the human display name, which lets name stay a programmatic identifier. Display precedence is title → annotations.title → name; the factory exposes only the top-level title so one manifest cannot declare two competing display names.

annotations matters more than it looks. The four hints have pessimistic defaults — destructiveHint and openWorldHint both default to true, readOnlyHint to false —

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

PopNx fragen