Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Monte Carlo ranges for uncertain plans: project cost, budget, timeline, capacity, NPV/IRR/payback.
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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://neumann.kromatic.com/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http neumann https://neumann.kromatic.com/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"neumann": {
"url": "https://neumann.kromatic.com/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": {
"neumann": {
"type": "http",
"url": "https://neumann.kromatic.com/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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://neumann.kromatic.com/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Tool-Namen und -Beschreibungen genau so, wie der Server sie am 6. Nov. 2026 gemeldet hat. Geschrieben hat sie der Entwickler, nicht wir; wir zeigen sie als reinen Text.
run_monte_carlo_simulationRuns a Monte Carlo simulation of a model and returns the full range of possible outcomes, not one guessed number. A model is a set of uncertain inputs, the formulas that combine them, and the links between them. The simulation draws random values for every input many times; each
rank_inputs_by_impactRanks a model's uncertain inputs by how much each one moves a chosen outcome, and returns the data for a tornado chart. A tornado chart is a bar chart with one horizontal bar per input, sorted with the biggest swing at the top. This is a one-at-a-time (OAT) sensitivity analysis.
summarize_outcome_scenariosRuns a model once and reports one outcome's worst, median and best values. By default, worst is the lowest value in any trial, median is the middle value, and best is the highest value. Worst always means lowest, so for a cost the worst case is the cheapest one. You can ask for o
check_simulation_modelChecks a model for mistakes before you run it and lists every problem it finds. It looks for loops with no delay, nodes that are not connected, unknown distributions, missing or invalid distribution parameters, and broken formulas. A loop, including an edge from a node to itself,
estimate_simulation_size_and_costPredicts how large a run of a model will be and how many credits it will cost, without running it. Use this before running a large or unfamiliar model, or to check that an account can afford it. It does not look for mistakes; use check_simulation_model for that. It returns the nu
convert_range_to_distributionTurns a low-to-high guess, such as "between 80 and 120, 90% sure", into the exact parameters a model input needs. A distribution is the shape of the uncertainty, for example normal (a bell curve), log_normal (skewed and never negative), triangle or uniform. The low and high value
convert_distribution_to_rangeTurns a distribution's parameters into the low and high ends of the range that holds a chosen share of outcomes, by default the middle 90%. It also gives the mean, median, mode, standard deviation and any percentiles you ask for. If you give a threshold, it gives the chance of la
get_simulation_resultsChecks on, and reads, a run you started with run_monte_carlo_simulation, rank_inputs_by_impact or summarize_outcome_scenarios, using its run_id. Use this when a run tool returned status running or queued: it waits up to 30 seconds for the run to finish, then returns its status an
check_account_and_creditsShows who Neumann thinks you are and what you can still do: your credit balance if you have an account, or your free runs left today and when they reset if you do not. Use this when you need to know, before or after a run, whether a call will use credits or a free run, how much i
send_feedbackSends a short report about Neumann to the team that builds it. They read every report and use it to fix problems and decide what to build, so honest feedback, good or bad, is useful. Use this when: - a Neumann tool returned an error (send it right away), behaved unexpectedly or g
buy_creditsBuys Neumann credits by charging the payment card already saved on your account. Credits pay for simulations run with an account. Use this when an account is low on credits and the user has agreed to the purchase. If no card is saved yet, it buys nothing and charges nothing. Inst
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 Kromatic-Innovation bestätigt, dem das Repo gehört
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
Antwort in 139 ms (HTTP 200)
Keine Anmeldung nötig
Wir haben 11 Tool-Beschreibungen gelesen und keine versteckten Anweisungen an die KI gefunden
Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.
Er hat 3 von 3 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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.2.34) kam vor 7 Tagen in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Foliosio
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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.
Read your support inbox, tag conversations and save draft replies from your AI agent. Never sends.
Keine README im Repo gefunden