Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Auto-detect stubbable packages for Python exe builds and generate minimal stub code
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": {
"pystub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add pystub -- uvx mcp-pystubIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"pystub": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}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": {
"pystub": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-pystub"
]
}
}
}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 KoyoYeager 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 (0.1.1) kam vor 7 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.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, EmbeddedCI BenchPod
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.
Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.
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.
Python exe ビルド(PyInstaller / Nuitka / cx_Freeze)時にスタブ置換可能なパッケージを自動検出し、最小スタブコードを生成する MCP サーバー。
An MCP server that auto-detects stubbable packages for Python exe builds (PyInstaller / Nuitka / cx_Freeze) and generates minimal stub code to reduce executable size.
Python アプリを exe 化すると、依存ライブラリがモジュールレベルで import する重量パッケージが丸ごと同梱され、exe サイズが膨張する。実際のコードパスで使わないパッケージは最小ダミー(スタブ)で置換すれば大幅なサイズ削減が可能。
When building Python apps into executables, heavy packages imported at module level by dependencies get bundled entirely, bloating the exe size. Replacing unused packages with minimal stubs can significantly reduce size.
asammdf プロジェクト — PyInstaller exe ビルド(E2E 動作確認済み):
| exe サイズ | 動作 | PySide6 | |
|---|---|---|---|
| スタブなし | 431 MB | OK | ロード済み |
| asammdf.gui スタブ適用 | 259 MB | OK | 排除 |
| 削減 | -40%(172 MB) | 影響なし |
asammdf 変換ツール(analyze 結果):
stubbable: pandas (59.7 MB), canmatrix (4.0 MB) — 合計 63.7 MB
submodule hints: asammdf.gui → PySide6 (523 MB) 排除可能 — 50 hints 検出
手動でスタブ化していた 3 パッケージ(pandas, canmatrix, asammdf.gui)を全て自動検出
| ツール / Tool | 説明 / Description |
|---|---|
analyze | import グラフを解析しスタブ候補を自動検出。C拡張パッケージの間接排除ヒントも出力 / Auto-detect stubbable packages + submodule stub hints for C-extension elimination |
graph | import グラフをノード・エッジで可視化 / Visualize import graph as nodes and edges |
check | 特定パッケージの使用状況を詳細分析 / Deep analysis of a specific package's usage |
generate | パッケージスタブの最小コードを生成 + ビルド手順出力 / Generate minimal stub code + build instructions |
generate_submodule | C拡張パッケージを間接排除するサブモジュールスタブを生成 / Generate submodule stubs to indirectly eliminate C-extension packages |
| 判定 / Verdict | 意味 / Meaning |
|---|---|
| stubbable | スタブ化可能。プロジェクトの実行パスで未使用 / Safe to stub. Not used in project's runtime path |
| nofollow | try/except 保護あり。--nofollow-import-to で除外推奨 / Protected import. Use --nofollow-import-to |
| required | スタブ化不可。実際に使用されている / Cannot stub. Actually used at runtime |
mdf.get() は使うが mdf.to_dataframe() は使わない → pandas は stubbableisinstance(x, pd.DataFrame) は stub-safe、pd.DataFrame(data) は実使用class User(BaseModel) → pydantic は requirednofollow と判定generate_submodule で間接排除が可能(v0.2 で対応)importlib.import_module(変数))は静的解析で追跡不可(warnings で通知)__init__ で直接呼ばず後のメソッドで使うパッケージは検出精度が下がる(安全側で required に判定)python-dateutil → dateutil 等のマッピングは未対応if sys.version < (3,11) 内の import は静的解析で判定不可「stubbable と判定したが実は必要だった」は絶対に起こさない設計。判定に迷う場合は required(安全側)に倒す。逆方向の誤判定(本当は stubbable なのに required)は許容する。
ast.parse() で各ファイルの import 文を解析(module-level / function-level / try-except 保護を区別)pip install mcp-pystub
mcp>=1.0.0 - Model Context Protocol SDKmcp-pystub
{
"mcpServers": { "pystub": { "command": "mcp-pystub" } } }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" python_path: "C:/project/.venv/Lib/site-packages"
出力 / Output: { "stubbable": [ {"package_name": "pandas", "estimated_size_mb": 59.7, "reason": "依存ライブラリ経由でのみ import..."} ], "required": [ {"package_name": "numpy", "reason": "プロジェクトコードが直接 import し使用"}, {"package_name": "PySide6", "estimated_size_mb": 523.2, "reason": "C 拡張...ただし asammdf.gui をスタブ化することで間接排除が可能", "submodule_stubs": [{"submodule": "asammdf.gui", "target_package": "PySide6"}]} ], "nofollow": [ {"package_name": "mpmath"} ], "submodule_stub_hints": [ {"submodule": "asammdf.gui", "parent_package": "asammdf", "target_package": "PySide6", "imported_symbols": ["plot"]} ], "analysis_time_ms": 6478 }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" package_name: "pandas"
出力 / Output: { "files": { "pandas/init.py": "...", "pandas/core/api.py": "class DataFrame: pass\nclass Series: pass\n..." }, "original_file_count": 2980, "stub_file_count": 266, "stub_total_bytes": 209530, "build_instructions": { "install_commands": ["pip uninstall -y pandas", "# cp stubs to site-packages"], "uninstall_commands": ["pip install pandas"], "hook_disable": ["# hook-pandas*.py → .disabled"] } }
入力 / Input:
entry_point: "C:/project/converter.py" parent_package: "asammdf" submodule: "asammdf.gui"
出力 / Output: { "parent_package": "asammdf", "submodule": "asammdf.gui", "files": { "asammdf/gui/init.py": "\"\"\"Auto-generated stub...\"\"\"\ndef plot(*args, **kwargs): ..." }, "eliminated_packages": ["PySide6", "scipy", "lxml"], "original_size_bytes": 5907331, "stub_size_bytes": 144, "build_instructions": { "backup_commands": ["cp -r .../asammdf/gui .../asammdf/gui.bak"], "install_commands": ["rm -rf .../asammdf/gui", "cp -r _stubs/asammdf/gui/ .../asammdf/gui/"], "uninstall_commands": ["mv .../asammdf/gui.bak .../asammdf/gui"], "verify_commands": ["python -c \"import asammdf; print('OK')\""] } }
| プロジェクト規模 | 解析時間 | ノード数 |
|---|---|---|
| 軽量 (click) | 335ms | 73 |
| 中規模 (flask) | 1,743ms | 230 |
| 重量級 (pandas) | 4,820ms | 491 |
| 超重量級 (sympy) | 6,919ms | 681 |
python -m pytest tests/ -v
| テスト種別 | 件数 | 結果 |
|---|---|---|
| ユニットテスト(9モジュール) | 91 | 全通過 |
| PyPI ライブラリ大規模テスト(requests, flask, pandas 等) | 84 | クラッシュ 0 |
| PyInstaller exe ビルド + 動作テスト | 22 | 全 PASS |
| asammdf E2E(MDF作成→読取→リサンプリング) | 1 | exe 40% 削減 + 正常動作 |
| 復元テスト(バックアップ → 復元 → 検証) | 4 | 全成功 |
MIT