Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Offline MCP server for planning structured project specs — validate, render, and checklist tools.
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": {
"draftlytic": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"draftlytic-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"draftlytic": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"draftlytic-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": {
"draftlytic": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"draftlytic-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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto rbsoftwaresystems 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 (0.4.1) kam vor 4 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, TF Rooms
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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.
Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.
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.
An MCP server that turns a rough project idea into a structured spec — right inside Claude Code, Cursor, or any MCP-compatible editor. No API key, no account, no network calls. It runs entirely on your machine and hands your editor's model a schema to write into, a checklist of what to ask about, a validator that catches gaps before you start coding, and a renderer that turns the result into a clean Markdown PRD.
This exists because "vibe coding" from a one-line prompt tends to produce a plausible-looking app that's missing half the decisions you actually needed to make — what's in scope for v1, what the data model looks like, what "done" means for a feature. draftlytic-mcp doesn't generate any of that for you; it structures the conversation so your model asks the right questions, then checks its own homework before you start building.
claude mcp add draftlytic -- npx -y draftlytic-mcp
Add to .cursor/mcp.json in your project (or the global ~/.cursor/mcp.json):
{
"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }
Most MCP hosts read a generic mcp.json with the same shape:
{
"mcpServers": { "draftlytic": { "command": "npx", "args": ["-y", "draftlytic-mcp"] } } }
Once connected, ask your editor's model something like:
Use the plan_project prompt for "a habit tracker that reminds me by text message"
It'll walk through spec_checklist with you (platform, tech stack, audience, features, competitors, revenue, constraints, data model, notifications, external services, design & UX — a handful of concrete questions per category, many offered as click-to-pick single/multi-select choices rather than blank prompts, with a free-text escape always available), draft a spec, run it through validate_spec, fix what comes back, and hand you a rendered PRD in Markdown you can drop straight into a coding-agent prompt, a SPEC.md, or a GitHub issue.
You can also call the tools directly if you already have a spec drafted (by hand, or from another source) and just want it checked and rendered.
| Tool | Input | What it does |
|---|---|---|
validate_spec | spec (JSON object) | Zod-validates the spec and returns structured issues: errors for missing/empty required sections, placeholder text (TBD, lorem ipsum, fixme, etc.), and features without a priority — plus non-blocking quality hints like "no acceptance criteria on your must-haves" or "no non_goals listed". |
render_prd | spec (JSON object) | Renders a validated spec into deterministic Markdown: title, overview, target audience, platforms, tech stack, features grouped by priority with acceptance-criteria checklists, screens & navigation, data model tables, constraints, and non-goals. Refuses to render (returns an error) if the spec has structural errors. |
spec_checklist | — | Returns the planning checklist grouped by category, each with 2-4 concrete questions. Each question is { prompt, options?, multiSelect? } — questions with options are meant to be shown as selectable single/multi-choice answers (with a free-text escape), open ones stay free-text. |
open_in_draftlytic | spec (JSON object, optional) or idea (string) | Builds a link that opens your idea in the full Draftlytic app with the brief pre-filled — its guided AI question flow, richer generation, an editable spec editor, and PRD export live there. Compresses a spec (even a partial one) into a starting brief, or takes a plain-text idea. Builds the URL locally; sends nothing anywhere. |
Plus one prompt:
| Prompt | Args | What it does |
|---|---|---|
plan_project | idea (string) | Instructs the model to interview the user with spec_checklist, draft a spec, validate and fix it in a loop, then render the final PRD. |
{
name: string overview: string target_audience: string platforms: string[] tech_stack: string[] features: Array<{ title: string description: string priority: "must-have" | "nice-to-have" | "future" acceptance_criteria?: string[] }> screens?: Array<{ name: string; purpose: string }> data_model?: Array<{ entity: string fields: Array<{ name: string; type: string; notes?: string }> }> constraints?: string[] non_goals?: string[] revenue_model?: string }
validate_spec and spec_checklist are heuristics, not a substitute for actually knowing what you're building. A spec that passes validation can still be a bad plan.TBD/lorem ipsum/fixme-style filler, not "this description is vague but technically real words."draftlytic-mcp is the offline sibling of draftlytic.com — the full editor adds AI generation, logo drafts, scan-for-gaps, and GitHub push.