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

Aperture MCP

von jaysinailabsVersion 0.2.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.jaysinailabs/aperture-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Flag when a tracked commitment vanishes verbatim between two versions. A signal, not a judge.

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

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add aperture -- uvx aperture-mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "aperture": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aperture-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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "aperture": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "aperture-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.

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto jaysinailabs 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 32589 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 15 % der anderen 32589 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32589 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 Aperture MCP 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 (0.2.0) kam vor 4 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, Detailing Manager

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
Installieren

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 gestern
Installieren

Detailing Manager

von RadoslavMoshev

Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert heute
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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.

Aperture

A commitment tripwire · git hook · CI · CLI · MCP

Did an agent quietly drop a commitment from your spec — and no one noticed?

English · 简体中文

AI agents now rewrite the documents that govern your work — specs, plans, ADRs, charters, AGENTS.md files. Somewhere in the edit, a constraint you set earlier can quietly disappear.

**Aperture is a *commitment tripwire*. You name the commitments you care about; it flags — word for word** — when one of them vanishes between two versions of a decision document.

Catching *"a commitment silently vanished"* is a tripwire job: it should fire on an event, deterministically, without asking permission. So Aperture ships that check on the surface that fits it best first — a git pre-commit hook / CI check that runs with no LLM, offline — and also as a CLI and an MCP server for agents to call mid-task. MCP is one adapter, not the whole product.

A signal, not a judge. It trips; *you* investigate.

Opt-in · runs locally · never trains on your data.


What it is (and what it is not)

Aperture compares two text states of the same decision — an earlier version and a later one — and surfaces a narrow, specific kind of decision drift: when a tracked commitment’s exact text disappeared. One engine, several surfaces:

  • git pre-commit hook / CI check — the deterministic form. Fires on the commit / PR event with no model in the loop, and blocks (or warns) automatically.
  • `aperture check` CLI — run the same check by hand between any two git states.
  • MCP server — so an agent can call the check while it edits (weaker as a tripwire, since it only runs if the agent *chooses* to call it — but useful mid-task).

What the engine does and doesn’t do:

  • ✅ It does: flag when a commitment you listed *verbatim* is present in version A and gone from version B — across commits, sessions, or authors. It returns a structured, comparable result with its own blind spots written on the label.
  • ❌ **It does *not*: understand meaning. It matches text as a case-insensitive substring, so it misses** a commitment that was *reworded / softened / paraphrased* (it looks dropped-free even though the promise weakened); it declines/abstains on a commitment that was merely *translated* (it can’t compare verbatim across scripts, so it returns degraded rather than false-flag); and it can still false-flag a commitment that was merely *reformatted* (the words moved, the meaning didn’t). It does not rank options, score quality, or tell you a change was *wrong*. That judgment stays with you. Moving to the deterministic git-hook makes the check *fire reliably* — it does not widen what it can see. Same narrow, verbatim signal.

If you want one sentence: Aperture is `grep` for vanished commitments, wired to fire on commit — and honest enough to admit what it can’t see.


Quickstart (≈2 minutes)

pip install aperture-mcp   # installs the `aperture` CLI + the MCP server (wire the CLI as a git hook — see below)

The PyPI package is named `aperture-mcp` because the bare name aperture was already taken on

PyPI. The -mcp suffix is a historical package-name artifact — the product is Aperture, and

MCP is only one of its surfaces. One pip install gives you all three below.

1. The deterministic tripwire — git pre-commit hook / CI (no LLM, offline)

Create a .aperture.toml — a watchlist of the commitments that must not silently vanish, per file:

fail_on_drop = true

[[watch]] path = "CHARTER.md" commitments = ["never train on your data", "data stays on the device"]

aperture check compares two git states and flags any watched commitment that disappeared verbatim:

aperture check                                    # HEAD vs working tree (default)

aperture check --staged # HEAD vs the staged index — for a pre-commit hook aperture check --ref-a origin/main --ref-b HEAD # any two refs — for CI on a PR

Exit code 1 blocks the commit when a watched commitment dropped (the default); --warn-only prints the finding but never blocks. It’s stdlib-only, makes no network calls, and runs no model.

Wire it as a pre-commit hook — either through the pre-commit framework (uses this repo’s .pre-commit-hooks.yaml):

# .pre-commit-config.yaml

repos:

  • repo: https://github.com/jaysinailabs/aperture-mcp rev: v0.2.0 hooks:
  • id: aperture-commitment-drift

…or as a standalone .git/hooks/pre-commit:

#!/bin/sh

exec aperture check --staged

…or run it in CI as a GitHub Action on every PR (needs fetch-depth: 0 so both sides are available — see examples/github-action/aperture-check.yml):

- uses: actions/checkout@v4

with: { fetch-depth: 0 }

  • run: pip install aperture-mcp
  • run: aperture check --ref-a ${{ github.event.pull_request.base.sha }} --ref-b ${{ github.sha }}

Kick the tires first with the bundled fixture (clone the repo): it trips on a dropped commitment

against checked-in before/after docs, no setup, fully offline —

python3 examples/git_decision_drift/git_decision_drift.py.

2. Mid-task, from an agent — the MCP server

The same check, callable by an agent while it edits. (An MCP tool only fires if the agent *chooses* to call it — a weaker delivery for a tripwire than the git-hook, but handy mid-task.)

{

"mcpServers": { "aperture-mcp": { "command": "aperture-mcp" } } }

Prefer zero-install? Point the client at uvx instead:

{ "command": "uvx", "args": ["aperture-mcp"] }.

3. Or from your own Python
from aperture import compare, Anchor, AnchorKind

result = compare( state_a="We commit to: ci-gates-green before release; data-never-leaves-device.", state_b="We commit to: data-never-leaves-device.", anchors=[Anchor(kind=AnchorKind.COMMITMENT, id="ci-gates-green")], ) print(result.status) # DROPPED_SILENTLY print(result.anchor_violations) # the commitment that vanished


A scene you’ll recognize

On a long task, your agent keeps rewriting the doc it works from — a plan, a spec — across sessions and edits. And every so often, a line that mattered just… vanishes.

*“Always ask before you delete anything.”* Gone. *“User data never leaves the device.”* Gone. *“The free tier stays free.”* Gone.

Nobody meant to drop them; nobody reads all 400 lines of the diff.

Aperture watches the exact lines you name. Put it on the commit — a hook that fires before the drop lands — and it won’t try to understand the doc or judge it; it just tells you which promise was there, word for word, and now isn’t. A tripwire, not a judge — and honest about the rest: soften a line, reword it, or change a number instead of deleting it, and it’ll slip past. Better you hear that now.


What trips it — and what slips past

Aperture is a heuristic. We measured it on our own gold corpus and we publish the numbers instead of a single flattering score, because *knowing where it’s blind is the product* — recall 0.400, precision 0.667 on a 100-case corpus, labeled by an isolated LLM-judge panel (it catches 26 of 65 real drifts; ~1 flag in 3 is noise), full breakdown in docs/measured-limits.md:

Kind of changeDoes Aperture flag it?
A watched commitment deleted verbatim✅ Reliably — this is the one thing it’s good at (24 of 24 in the corpus)
A commitment reworded / softened (“must” → “should”)❌ Missed — the text still “matches”
A commitment paraphrased / restructured❌ Missed
A number / scope / negation quietly changed❌ Missed
A commitment translated to another language⚠️ Declines (abstains) for a *natural-language* anchor — it can’t compare verbatim across scripts, so it returns degraded rather than false-flag (a commitment dropped and translated is missed)

The deterministic surface doesn’t widen the aperture. The git-hook fires reliably — but it still

only catches verbatim deletion. Every ❌ / ⚠️ row above is exactly as blind through the hook as

through MCP. What you gain is *when* it checks (on the commit, without anyone remembering to ask),

not *what* it can see.

Anchor style matters for that last row: the abstain applies to a natural-language anchor. A

code-identifier anchor (the ci-gates-green style the quickstart teaches) is treated as

*translation-stable* — Aperture keeps checking it across languages, so if that exact token disappears

it still flags DROPPED_SILENTLY (usually what you want for a stable identifier).

Takeaway: treat every flag as *“look here,”* never as *“this is wrong”* — and never assume silence means nothing drifted. Aperture catches the verbatim disappearance case well and is honest that it catches little else. That narrow, reliable signal is useful precisely *because* it doesn’t pretend to be more.

Hit one of those misses on your own docs? That's the single most useful thing you can send us —

report it in ~30s (your wording is optional). Real misses guide what

we fix next.

Why not just git diff / grep? You can reproduce the core check by hand. What Aperture adds is

that it’s wired to fire on the commit / PR event (as a hook or CI check) *and* callable

mid-task by an agent (over MCP); it returns a structured, directional result

(ok / degraded / DROPPED_SILENTLY / …); and it reports its own blind spots in the result

so a human can audit the gaps. It’s ergonomics + honesty around a simple, legible check — not a

smarter detector.


Why this exists

Long-running and multi-agent workflows drift. A constraint set in turn 3 / session 1 / by agent A gets quietly edited away forty turns later, in another session, by agent B — and nobody notices until it ships. Aperture is a preflight you can put on the documents agents maintain: name the commitments that must not silently vanish, and get a tripwire when one does — ideally on the commit itself, before the drop ever lands.

It is deliberately small and legible. It is not an AI that decides for you; it is a signal that helps *you* stay consistent with yourself.


Who it’s for

Teams and builders who (a) let AI agents edit repo-resident decision documents — specs, plans, ADRs, charters, and AGENTS.md files — and (b) keep those documents under version control. If your agents touch text that encodes promises, Aperture gives you a cheap, honest tripwire — on the commit, in CI, or mid-task — on the ones you can’t afford to lose silently.


Privacy

  • Opt-in and local. Aperture runs on your machine — the git-hook, the CLI, and the MCP server alike. It makes no network calls.
  • Never trains on your data. Your decision text is yours; it never leaves your process.
  • Usage logging is off by default and, when enabled, records only metadata (timestamp, tool, status, counts) — never your decision text or commitment wording.

Honesty about the demo

The repository ships a small hand-authored fixture ADR (a before/after pair under examples/git_decision_drift/fixtures/), where Aperture corre

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

PopNx fragen