Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Model intelligence for AI agents — syntax, params, pricing for 67+ generative AI models.
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.
PROMPTIBUS_API_KEY, PROMPTIBUS_API_URLAls geheim markierte Werte sind Schlüssel zu deinem Konto. Gib sie nie weiter und füge sie nie in einen Chat ein.
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": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add promptibus --env PROMPTIBUS_API_KEY=your-value --env PROMPTIBUS_API_URL=your-value -- npx -y @promptibus/mcpTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"promptibus": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "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": {
"promptibus": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@promptibus/mcp"
],
"env": {
"PROMPTIBUS_API_KEY": "your-value",
"PROMPTIBUS_API_URL": "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.
PROMPTIBUS_API_URL 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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde über die Domain promptibus.com bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain 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.
Das musst du eintragen: PROMPTIBUS_API_KEY
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 vor 6 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, sync. labs
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
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.
Your agent thinks Midjourney still uses
--v 5. It doesn't — that flag was dropped at v7.
It assumes DALL-E 3 and FLUX Schnell cost the same. They differ by ~50×.
It confidently writes
[Verse]tags for Suno. They were removed in v4.
This MCP server fixes that. Real syntax, real prices, real recommendations for 67+ generative AI models — over the Model Context Protocol.
Works with: Claude Desktop · Claude Code · Cursor · Windsurf · Zed · Continue.dev · n8n · any stdio MCP client Domains: image · video · audio · text · code Cost to start: $0, no account, no API key
Your agent receives a brief — *"30-second cinematic video of a thunderstorm at sea."* — and instead of guessing, calls a tool.
recommend_model({ task: "30s cinematic video, thunderstorm at sea", domain: "VIDEO" })
Top 3 models for: "30s cinematic video, thunderstorm at sea"
The agent picks one, formats the prompt with optimize_prompt, lints the result with lint_prompt, checks get_pricing for the volume budget — all before a single token of generation cost is spent.
get_pricing({ model: "dall-e-3", volume: 100 }) returns actual USD cost plus cheaper alternatives — agents can finally optimize for budget, not just "vibes."recommend_model ranks across all five domains (image / video / audio / text / code) with reasoning, not guessing.lint_prompt catches deprecated flags, invalid parameters, and length violations *before* you burn credits.npx -y @promptibus/mcp — that's the install.Option A — Smithery (recommended):
Visit smithery.ai/server/@promptibus/mcp, pick your client, click install.
Option B — drop into your client's MCP config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
Option C — hosted HTTP endpoint (no install at all):
For clients that support HTTP transport:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "url": "https://promptibus.com/api/mcp" } } }
Per-client paths are listed under Client configs below.
Every tool is available on every tier — including anonymous. Tiering applies to daily request limits and which models you can query against (free-tier covers 10 popular models; Pro/Studio unlocks all 67+).
| Tool | What it does | Example |
|---|---|---|
recommend_model | Top 3 models for a task, with reasoning + cost. | { task: "logo with embedded text", domain: "IMAGE" } |
optimize_prompt | Reformats a prompt for a specific model — applies model-specific syntax + community-tested wording. | { text: "a cat in space", model: "midjourney-v7" } |
lint_prompt | Finds deprecated flags, invalid parameters, length violations. Suggests fixes. | { prompt: "a cat --ar 16:9", model: "flux-2-pro" } |
compare_models | Side-by-side: provider, domain, cost, capabilities. 2–5 models. | { models: ["flux-2-pro","midjourney-v7"], criteria: "photorealism" } |
get_parameters | Recommended parameters: defaults, ranges, community configs. | { model: "stable-diffusion-3-5", task_type: "portrait" } |
get_model_profile | Full profile: capabilities, syntax guide, parameters, community tips, related prompts. | { model: "suno-v4" } |
get_pricing | Real USD pricing for a model / domain / planned volume. Includes cheaper alternatives. | { model: "dall-e-3", volume: 100 } |
"Which video model gives me the longest single shot under $10?" → get_pricing({ domain: "VIDEO", volume: 60 }) returns a sorted matrix; agent picks the cheapest that meets duration.
"Convert this DALL-E prompt to Midjourney v7 syntax." → optimize_prompt({ text: "...", model: "midjourney-v7" }) reformats — proper aspect-ratio flag, no --v, model-specific suffixes applied.
"Will this Suno prompt work with v4?" → lint_prompt({ prompt: "[Verse] ...", model: "suno-v4" }) flags [Verse] as deprecated and proposes the v4 structure.
"I need to generate 1000 images at the cheapest viable quality." → recommend_model filters by domain + budget; get_pricing validates total cost; agent ships under budget.
Browsable model profiles as MCP resources:
promptibus://models/{slug}
Each resource returns a Markdown profile (provider, domain, version, pricing, full guide). Useful for agents that want to surface model info as a sidebar.
The system-prompt MCP prompt exposes curated system prompts from the Promptibus community.
system-prompt # lists all available
system-prompt { "slug": "midjourney-prompt-architect" } # returns full text
Anonymous users get full tool access — no account needed. Limits + model coverage scale with plan.
| Plan | Daily requests | Model coverage |
|---|---|---|
| Anonymous (no key) | 25 | 10 free-tier models |
| Free (with key) | 100 | 10 free-tier models |
| Pro | 500 | All 67+ models |
| Studio | 2,000 | All 67+ models |
Limits reset daily at midnight UTC. Plans + signup at promptibus.com/pricing.
Set PROMPTIBUS_API_KEY in your client config:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"], "env": { "PROMPTIBUS_API_KEY": "psy_your_api_key_here" } } } }
| Variable | Required | Purpose |
|---|---|---|
PROMPTIBUS_API_KEY | No | Higher rate limits, full model coverage. Get one at promptibus.com/settings/api-keys. |
PROMPTIBUS_API_URL | No | Override the API base (default https://promptibus.com). For self-hosted Promptibus or staging. |
Does this generate images, video, or audio? No. It tells your agent *how* to use whatever generation API the agent already has access to. Think of it as a prompt engineering co-pilot, not a router.
Do I need an account to start? No. Anonymous mode works out of the box (25 req/day, free-tier models). API key raises limits and unlocks all 67+ models.
Are my prompts logged? Tool requests transit promptibus.com over HTTPS. We don't persist prompt bodies. API keys are SHA-256 hashed server-side; the raw key never lands in logs.
How fresh is the model data? Community-curated. New models typically appear within days of release; pricing is reviewed monthly. The data lives in a Postgres-backed catalogue at promptibus.com/models.
Does it work offline? The MCP server runs locally; the catalogue lives at promptibus.com. So: agent ↔ MCP server is local stdio, MCP server ↔ Promptibus is HTTPS. No internet, no answers.
Can I self-host the catalogue? Yes. The Promptibus app is open-source — clone promptibus/promptibus, point PROMPTIBUS_API_URL at your deployment.
Is there an HTTP transport instead of stdio? Yes — point your client at https://promptibus.com/api/mcp. Useful for sandboxed environments, browser-based MCP clients, and CI.
The client caches responses for tools whose output rarely changes (get_model_profile, get_parameters, compare_models, get_pricing). TTL: 24 h, in-memory per process. Cache is bypassed for tools whose output is input-dependent (recommend_model, optimize_prompt, lint_prompt).
promptibus.com; no third-party trackers in the request pathThe same npx -y @promptibus/mcp command works for every stdio client. Only the config file location and JSON shape differ.
Claude Desktop
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json (Windows):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Claude Code
claude mcp add promptibus -- npx -y @promptibus/mcp
Cursor
.cursor/mcp.json (project) or ~/.cursor/mcp.json (global):
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:
{
"mcpServers": { "promptibus": { "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } }
</details>
Zed
settings.json:
{
"context_servers": { "promptibus": { "command": { "path": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } } } }
</details>
Continue.dev
~/.continue/config.json, under experimental.modelContextProtocolServers:
{
"transport": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@promptibus/mcp"] } }
</details>
n8n
In the MCP Client node, set transport to stdio:
Command: npx
Arguments: -y @promptibus/mcp
</details>
67+ models across 5 domains. Highlights:
Full catalogue: [promptibus.com/models](ht
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo