Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.
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": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add reelsaw -- docker run -i --rm ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0 reelsaw mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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": {
"reelsaw": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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 Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto osbytes 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 (0.32.0) kam gestern in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Docker auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, HotCodePush
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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.
Manage over-the-air (OTA) updates for React Native, Expo, Capacitor and Cordova apps.
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.
Self-hosted, AI-powered long-form → short-form video clipper. Paste a YouTube link or upload a video; Reelsaw transcribes it, asks an LLM for the most clippable moments, then renders vertical 9:16 clips with word-highlight captions and a hook overlay. A hosted service at app.reelsaw.com runs the same code (Free, then $12 / $29 / $59 a month, metered in source minutes).
Pure TypeScript. Any AI vendor via the AI SDK. One-step deploy with Docker Compose.
One video through the five queues: ingest → transcribe → refine ×3 → pick moments → render. A worker restarts mid-render and resumes from its last save. Full-quality MP4 , or play it on reelsaw.com .
demo-framing.mp4
Auto reframing in one clip: split → face → stack → fit
Pipeline
provider:model string: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Deepgram, AssemblyAI, Vercel AI Gateway, or any OpenAI-compatible server (Ollama, vLLM, LM Studio, local Whisper servers). Fully local with no API keys is supported.ANALYZE_PAIRWISE_PASSES, default 3 so the top 3 you see first are placed reliably) with positions swapped to cancel judge bias. Cost: at most Σ(n−1−p) pairs × 2 calls, i.e. 48 calls for the top 10 with 3 passes (18 with 1); pairs met twice are judged once. No target count: in auto mode weak picks are dropped by a gate relative to the run, not a fixed number, because pointwise scores do not transfer between judge models: a clip is dropped below max(ANALYZE_MIN_SCORE_FLOOR = 25, median − ANALYZE_SCORE_MAD_K = 1 × MAD) of the pooled rubric totals, and the best clip is always kept (ANALYZE_SCORE_RULE=absolute restores the old fixed 45). The threshold and its median/MAD are in the project's candidates artifact. Candidates whose scoring failed are never compared with rubric totals; they only fill in when fewer than 3 scored clips survive. Optional "at most N" cap, and "Find clips about …" keeps only on-topic moments. Click a clip's score for the breakdown. ANALYZE_JUDGE_MODEL lets a different model score and compare (less self-preference than judging its own hooks). ANALYZE_CONCURRENCY, ANALYZE_SCORE_SAMPLES, ANALYZE_PAIRWISE tune cost (auto: 1 call at a time, 1 sample, no pairwise for a self-hosted judge; 4 / 3 / on for cloud).onnxruntime-node) samples each clip at 4 fps and picks a layout per segment (clips are split at scene cuts and face-presence changes, so a picture-in-picture intro can be "fit" and the talking head after it "face"; shot cuts are detected on every clip, and a multi-camera edit that alternates a close-up with a wide shot every second or two changes layout at each cut): face (crop follows the speaker with "heavy tripod" smoothing: dead zone, capped pan speed, instant snap at scene cuts), split (two speakers stacked), stack (slides/screen on top, the webcam tile below — the picture-in-picture box of a Zoom, Teams, Meet or OBS recording, not a face-sized crop that reaches into the slides), or fit (whole frame over a blurred background when there is no face, e.g. graphics and b-roll, or when three or more people share the frame). With two people in a wide shot the crop follows whoever is talking (mouth motion correlated with the audio envelope, minimum 2.5 s per shot), falling back to a split when detection isn't confident. Override per project, per clip or per section, including a hand-set crop. Reference for every layout, its triggers, caveats and fixtures: docs/LAYOUTS.md.Editing
crop / crop2 / contentCrop on update_clip); "Use for all clips…" copies one clip's framing to the project (apply_framing). Add, drag and remove transitions; ⌘/Ctrl+Z / ⇧⌘Z undo and redo every edit.list_deleted plus purge_project / purge_clip / purge_asset / purge_layer_template; reelsaw purge-project, purge-clip, library purge, templates purge). Minutes, hourly creates and first-video-free are never refunded. Re-picking moments keeps every clip you made or edited (text, bounds, framing, style, intro/outro) and only replaces untouched AI picks, which can be restored too. The same through MCP (delete_clip, delete_clips, restore_project, restore_clip, list_deleted) and the CLI (reelsaw deleted, restore, delete-clip, delete-clips, restore-clip, purge, purge-project, purge-clip).reelsaw decisions export, export_decisions, the decisions suite). Settings → Learning turns it off or forgets everything; deleting a project (or "Delete forever") can forget what it learned from that project, applied when it is purged, even automatically. It never leaves your instance. See docs/specs/decision-log.md..txt (title, description, tags, caption), a .youtube.json (YouTube Data API v3 videos.insert body, private by default) and a .tiktok.json (Content Posting API post_info, SELF_ONLY) per clip, plus manifest.json, clips.csv (with rendered duration) and a README. Descriptions carry a timestamped link to the exact moment in the parent video.video_url, Zapier/Make file fields or a person. The link answers with the file itself (a plain 200, no redirect), serves the clip's latest render, lasts 90 days by default (MEDIA_LINK_TTL_DAYS; "Never" where MEDIA_LINK_ALLOW_NEVER), and can be revoked one at a time, per clip or project, or all at once under Settings → ShareNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo