Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Phylogenetic inference via IQ-TREE 3 — never returns a topology without its support
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.
OMP_NUM_THREADS, MKL_NUM_THREADSDu 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": {
"phylokit": {
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add phylokit --env OMP_NUM_THREADS=your-value --env MKL_NUM_THREADS=your-value -- uvx phylokit-mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"phylokit": {
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "your-value"
}
}
}
}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": {
"phylokit": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"phylokit-mcp"
],
"env": {
"OMP_NUM_THREADS": "your-value",
"MKL_NUM_THREADS": "your-value"
}
}
}
}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.
OMP_NUM_THREADS envMKL_NUM_THREADS envDiese 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 8. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto musharna 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 (0.9.0) kam gestern 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, Filesystem MCP
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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.
Filesystem MCP server for AI assistants.
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.
phylokit-mcp is an MCP server that lets AI agents build maximum-likelihood trees with IQ-TREE 3 and align sequences with MAFFT.
A topology without support is not a result. infer_tree always runs a bootstrap and returns per-clade support. There is no flag to skip it.
A maximum-likelihood tree looks the same whether or not the data support it. Measured on alignments simulated from a _known_ 7-taxon tree (JC, 100 replicates, seed 1):
| Sites | Informative sites | Recovered the true tree? | Lowest clade support |
|---|---|---|---|
| 300 | 51 | yes, exactly | 1.00 |
| 60 | 11 | no, RF 2 | 0.57 |
At 60 sites the tree contains a clade (C,D,G) that does not exist and omits one that does (E,F,G). Both runs return a fully resolved Newick string of the same shape. Only the support values tell them apart, and the false clade is the _lowest-supported_ one in the tree.
seed=1, piqtree 0.8.3).n_parsimony_informative alongside n_sites. A 10,000-site alignment of near-identical sequences supports nothing.| Tool | What it does |
|---|---|
infer_tree | ML tree plus bootstrap support (nonparametric or UFBoot2), per clade. |
select_substitution_model | Ranks 100+ models with ΔAIC/AICc/BIC, and says when the criteria disagree. |
compare_trees | Robinson–Foulds distance and the clades that differ. Compares splits, not strings. |
simulate_alignment | Generates sequences along a tree you specify: the positive control. |
align_sequences | Aligns unaligned FASTA with MAFFT, inline or to a new file (out_path). |
map_positions | Maps a residue to its alignment column, and that column to every other sequence. |
capabilities | piqtree and IQ-TREE versions, 215 substitution models, MAFFT version, limits. |
Tools that take FASTA or Newick also take a file path (fasta_path, or trees_path for two trees), read by the server; a relative path resolves against the server's working directory.
The tests run real IQ-TREE and real MAFFT (no mocked engine), with 23 mutation checks and a real-process JSON-RPC handshake test.
pip install phylokit-mcp
Requires Python 3.12+. IQ-TREE 3 comes through piqtree 0.8, which builds it into its wheel. align_sequences also needs the MAFFT binary on PATH, as does map_positions on unaligned input; the other tools work without it. Details: docs/INSTALL.md.
{
"mcpServers": { "phylokit": { "command": "uvx", "args": ["phylokit-mcp"] } } }
If uvx picks a Python older than 3.12, use "args": ["--python", "3.12", "phylokit-mcp"].
Claude with the server was compared with Claude writing Python in an environment we set up with piqtree, cogent3 and MAFFT, on 38 phylogenetics questions, 3 runs each. A tie means the server matches that result without you building the environment. Questions right in every run, server against Python: Claude Haiku 5.5 34 against 37, Sonnet 5.5 37 against 35, Opus 5.5 36 against 35 (on the commit that takes file paths). None is separated (pre-registered; Holm-adjusted McNemar p = 0.75 on both Haiku and Sonnet). The server cost about the same as Python on Haiku and more on Sonnet (1.23×) and Opus (1.26×).
The chart is the first Opus 5.5 run, on a release that took the data as text. Counting answers, the server got 110 of 114 right and Python 113; counting questions, 36 of 38 were right in every run against 37 (sign test p = 1). Per question the server took 6.0 times as long (95% CI 4.4 to 8.3) and cost 14.4 times as much (9.9 to 20.2), each a geometric mean of per-question ratios. Most of that cost was the model pasting the data file into tool calls; taking file paths (pre-registered re-run, 2026-10-18) brought it down to 1.26 times (1.04 to 1.55).
We wrote the questions and ran the benchmark ourselves; an outside re-run is welcome. The benchmark does not score support values; method, controls and other limitations are in benchmarks/agent_qa; the Haiku and Sonnet runs: 2026-10-20 re-run.
Not bit-exact, in any setting: IQ-TREE reads the wall clock during its search, so the same request and seed can differ in the trailing digits of branch lengths and log-likelihood, and a support value can move: by about 0.05 (a replicate flipping) for the nonparametric bootstrap, and by no fixed bound for UFBoot2, whose replicates IQ-TREE draws inside the search (one clade moved 0.16 across six calls on one machine). The server reports deterministic_across_processes: false and the drift bound for the method used, null for UFBoot2. Compare trees with compare_trees and numbers with a tolerance, never by string equality. Measurements: docs/REPRODUCIBILITY.md.
sequence_type="protein" and a protein model (LG, WAG, …). The molecule type is declared, never sniffed: an A/C/G/T-only alignment is also valid protein (Ala/Cys/Gly/Thr), and a wrong guess returns a wrong tree, likelihood and support with no warning.support_method="ufboot" is IQ-TREE's UFBoot2 (Hoang et al. 2018), clades supported at 0.95.GPL-2.0-only, because piqtree is GPL-2.0-only, which is _incompatible_ with GPL-3.0. cogent3 is BSD.
If you publish results from this server, cite IQ-TREE 3, piqtree and (when it made the alignment) MAFFT, not this wrapper. The references are in CITATION.cff, and licensing and affiliation are in NOTICE.