Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Analyzes codebases with tree-sitter and generates AGENTS.md files for AI coding agents.
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": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agents-md-generator -- uvx agents-md-generatorIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agents-md-generator": {
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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": {
"agents-md-generator": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agents-md-generator"
]
}
}
}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 Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto nushey 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 (0.6.1) kam vor 2 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, Fomu 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.
Kenya government form guides: checklists, draft letters, eCitizen, Huduma, timelines. Sample data.
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.
MCP server that analyzes codebases with [tree-sitter](https://tree-sitter.github.io/) and generates [`AGENTS.md`](https://agents.md/) files.
Python · C# · TypeScript · JavaScript · Go
Installation · Usage · Configuration · How It Works · Contributing
Compatible with any MCP-capable client: Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, Codex CLI, and others.
The server exposes three tools with a clear separation of concerns:
No large data travels over the MCP wire.
Requirements: Python 3.11+, Git, and any MCP-compatible client.
See [INSTALLATION.md](https://github.com/nushey/agents-md-generator/blob/main/INSTALLATION.md) for the full guide including prerequisites and troubleshooting.
pip install agents-md-generator
agents-md-generator setup
The setup wizard detects your installed clients, asks whether to configure globally or per-project, and patches the config files automatically. Supports Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf, and Codex CLI.
If you have uv installed, uvx runs the package without a prior install step. Add the entry manually to your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "agents-md": { "command": "uvx", "args": ["agents-md-generator"] } } }
For Claude Code specifically:
claude mcp add agents-md -- uvx agents-md-generator
claude mcp adddefaults to--scope local(current project only). Add-s userto register it for all projects.
Once registered, ask your AI client:
"Generate the AGENTS.md for this project"
The client will call generate_agents_md automatically. To scan a different directory:
"Generate the AGENTS.md for the project at /path/to/project"
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_agents_md | Main entry point. Runs the pipeline internally, embeds writing rules into the payload, and returns chunked read instructions. Use this to create or update AGENTS.md. |
scan_codebase | Standalone context tool. Analyzes the codebase and returns a pure data payload with no AGENTS.md mandate. Use this when you need architectural context for any other task. |
read_payload_chunk | Streams the payload written by either tool in chunks until has_more is false. |
generate_agents_md
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
scan_codebase
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Path to the project root |
force_full_scan | boolean | false | Ignore cache and rescan everything when explicitly set to true. |
read_payload_chunk
| Parameter | Type | Default | Description |
|---|---|---|---|
project_path | string | "." | Must match the path used in the preceding tool call |
chunk_index | integer | — | Zero-based chunk index. Increment until has_more is false |
The generated AGENTS.md follows the agents.md open standard. It is written as a README for AI agents, not as documentation for humans. Sections include:
| Section | Contents |
|---|---|
| Project Overview | Tech stack and top-level architecture shape |
| Architecture & Data Flow | Detected layers or domains with data flow direction |
| Conventions & Patterns | Naming rules, export contracts, import rules, how to add new entities end-to-end |
| Environment Variables | Variables detected in source files and .env.example |
| Setup Commands | Exact install and run commands from package.json, Makefile, etc. |
| Development Workflow | Build, watch, and dev server commands |
| Testing Instructions | Test commands and framework info (if detected) |
| Code Style | Lint/format commands (if config files detected) |
| Build and Deployment | CI pipeline info (if detected) |
Sections with no detected data are omitted entirely.
AGENTS.md content anywayAGENTS.mdFor large codebases the analysis payload can be too big to return inline over the MCP wire. The server handles this transparently through read_payload_chunk.
Scans run in a separate process with stage progress notifications and a five-minute timeout. Cancellation stops the scan worker. Only one scan per project can run at a time in a server instance; use .agents-config.json to narrow repositories that exceed the time limit.
Generation always assembles a current snapshot, reusing cached symbols for unchanged source files. An interrupted generation can be retried even after its payload was consumed or another scan ran. The client remains responsible for writing AGENTS.md.
Serialized payloads are capped at 300,000 characters. Dropped analysis sections are recorded in metadata.degradations and metadata.truncated_sections. Existing AGENTS.md content and writing instructions are preserved; if these alone exceed the budget, the tool returns an error instead of truncating the document.
generate_agents_md flow
generate_agents_md runs the pipeline internally, writes the payload to disk (including AGENTS.md writing rules), and returns total_chunks with read instructionsread_payload_chunk(project_path, chunk_index=0), then increments chunk_index until has_more is falsedata fields — the payload contains the rules and analysis data needed to write AGENTS.mdscan_codebase flow (pure context, no AGENTS.md mandate)
scan_codebase runs the analysis and writes a pure data payload to diskread_payload_chunkThis flow is pure MCP — no filesystem access required from the client side. Any MCP-compatible client can follow it.
All runtime artifacts are stored outside your project, in the user cache directory:
~/.cache/agents-md-generator/<project-hash>/cache.json ← incremental scan cache
The is a SHA-256 of the project's absolute path — unique per project. Nothing is written to your repository.
Note: The server also writes a temporary
payload.jsonto this directory during analysis, but it is managed entirely by theread_payload_chunktool and deleted automatically after the last chunk is read. You never need to access it directly.
Create .agents-config.json at your project root to customize behavior. This file is optional — all fields have defaults, and you can commit it to share settings with your team.
Full default configuration
{
"project_size": "medium", "exclude": [ "/node_modules/", "/bin/", "/obj/", "/.git/", "/dist/", "/build/", "/__pycache__/", "**/*.min.js", "**/*.min.css", "**/*.bundle.js", "/vendor/", "/packages/", "/.venv/", "/venv/", "/bower_components/", "/app/lib/", "/wwwroot/lib/", "/wwwroot/libs/", "/static/vendor/", "/public/vendor/", "/assets/vendor/", "/site-packages/" ], "include": [], "languages": "auto", "agents_md_path": "./AGENTS.md", "max_file_size_bytes": 1048576 }
| Key | Default | Description |
|---|---|---|
project_size | "medium" | Project scale — tunes all internal caps and thresholds (see Project Size Profiles) |
exclude | (see above) | Glob patterns to exclude from analysis |
include | [] | If non-empty, only analyze files matching these patterns |
languages | "auto" | "auto" detects all supported languages, or pass a list like ["typescript", "python"] |
agents_md_path | "./AGENTS.md" | Output path for the generated file |
max_file_size_bytes | 1048576 | Files larger than this are skipped (default: 1 MB) |
| Variable | Default | Description |
|---|---|---|
AGENTS_MD_LOG_LEVEL | INFO | Server log verbosity. Set to DEBUG to see per-file analysis details. Valid values: DEBUG, INFO, WARNING, ERROR |
The project_size setting controls how aggressively the payload is compressed. A single knob tunes all internal caps — methods per class, symbols per file, directory aggregation, route caps, tree depth, and impact filtering.
| Profile | Lines (guidance) | Impact filter | Description |
|---|
| "small" | 0–15k | medium | Generous caps — nearly
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo