Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Real-time Firestore schema context for AI coding agents. Stop hallucinating field names.
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": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add lintbase -- npx -y lintbase-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-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": {
"lintbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-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 6. Nov. 2026
Der Herausgeber (Madia333) ist nicht der Repo-Inhaber (lintbase); vielleicht hat jemand anderes ihn eingetragen
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 0 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 (0.1.3) kam vor 8 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta
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.
Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.
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.
Give your AI coding agent real-time Firestore schema context — so it stops hallucinating field names.
When you ask Cursor, Claude, or Windsurf to write Firestore code, it guesses your schema.
// What your AI writes:
await db.collection('users').doc(id).update({ name: value });
// What's actually in your DB: { displayName, uid, email, createdAt, plan } ← no "name" field
The result: silent bugs, runtime crashes, and schema drift baked in by your AI assistant.
lintbase-mcp is a Model Context Protocol server that connects your AI agent directly to your Firestore database. Before writing any code, the agent checks what's actually there.
You: "Add a subscription status field to users"
Agent → lintbase_get_schema({ collection: "users" }) ← { uid, email, createdAt, plan, displayName }
Agent: "I can see users has uid, email, createdAt, plan, displayName. I'll add subscriptionStatus as a string field alongside plan..."
No hallucinations. No drift. Ground-truth schema, every time.
| Tool | What it does |
|---|---|
lintbase_scan | Full database audit — schema drift, security issues, performance problems, cost leaks. Returns a structured report with a 0–100 risk score. |
lintbase_get_schema | Returns real field names, types, and presence rates for one or all collections. Use before writing any DB code. |
lintbase_get_issues | Returns filtered issues. Ask targeted questions: *"any errors in users?"*, *"all security issues?"*, *"schema drift only?"* |
Install the LintBase Agent Skill into any project so your AI agent automatically uses LintBase before writing Firestore code — no prompting required:
npx -p lintbase-mcp lintbase-mcp-install-skill
This copies a SKILL.md file into .agent/skills/lintbase/ in your project. Cursor, Claude Code, Gemini CLI, and other MCP-compatible agents read this file on startup and follow its instructions automatically.
Same format as the Firebase official Agent Skills. ✅
You'll need a Firebase service account JSON key for your project.
Add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Then in your conversation:
"Check my Firestore schema before writing this code. Key is at ./service-account.json"
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop and start a new conversation.
Add to your Windsurf MCP config:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Once connected, your AI agent has three tools available. You can trigger them naturally in conversation or the agent will use them automatically when relevant.
"What fields are in the users collection?"
→ lintbase_get_schema({ keyPath: "./sa.json", collection: "users" })
Returns:
## users (50 docs sampled)
| Field | Type | Presence | Stable |
|---|---|---|---|
| uid | string | 100% | ✅ |
| string | 100% | ✅ | |
| createdAt | timestamp | 100% | ✅ |
| plan | string | 95% | ✅ |
| displayName | string | 62% | ⚠️ ← mark as optional |
"Run a full LintBase scan before I start this refactor"
→ lintbase_scan({ keyPath: "./sa.json", sampleSize: 100 })
Returns: Complete report with risk score, all issues across 4 analyzers (schema drift, security, performance, cost).
"Any blocking errors I should know about?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", severity: "error" })
"Are there any security problems with my database?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", rule: "security/" })
stdio process spawned by your IDElintbase_get_issues| Filter | Values | Example |
|---|---|---|
severity | error, warning, info | Only blocking errors |
collection | any collection name | Only issues in users |
rule | rule prefix | schema/, security/, perf/, cost/ |
| Rule | Analyzer | What it catches |
|---|---|---|
schema/field-type-mismatch | Schema | Same field holds multiple types across documents |
schema/sparse-field | Schema | Field missing from >40% of documents |
schema/high-field-variance | Schema | Wildly different field counts between documents |
security/sensitive-collection | Security | Collection name suggests unprotected PII |
security/field-contains-secret | Security | Field name suggests stored secrets/tokens |
security/debug-data-in-production | Security | Debug/test collections left in production |
perf/excessive-nesting | Performance | Documents nested >5 levels deep |
perf/document-too-large | Performance | Documents approaching Firestore's 1MB limit |
cost/large-avg-document | Cost | Average document size driving up bandwidth costs |
cost/logging-sink | Cost | Collection used as an unbounded write sink |
npx lintbase scan firestore --key ./sa.json for a full terminal report.MIT © Mamadou Dia