Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Compares AI coding tool spend before and after a migration via MCP 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": {
"teamspend": {
"command": "uvx",
"args": [
"teamspend-cli",
"teamspend-mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add teamspend -- uvx teamspend-cli teamspend-mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"teamspend": {
"command": "uvx",
"args": [
"teamspend-cli",
"teamspend-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": {
"teamspend": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"teamspend-cli",
"teamspend-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 RudrenduPaul 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 (0.2.6) kam vor 3 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, EmbeddedCI BenchPod
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.
Drive a BenchPod hardware-in-the-loop bench: power, flash, UART, I2C, CAN, analog and logic.
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.
Install • Usage • Features • Compare • FAQ • Contributing
Your AI coding tools will never tell you if switching between them actually saved money. teamspend does, in one command.
The recording above uses claude-code-personal (credential-free, reads local session logs) so the install-to-first-run flow plays end to end with no admin API keys required; the live output shape is identical whichever adapter you point it at.
npx teamspend-cli --tools cursor,claude-code --before 2026-04-01:2026-04-30 --after 2026-06-01:2026-06-30
Six tools now, not two: Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, OpenCode, and Codex CLI, plus a credential-free personal mode for anyone without admin access. More teams are running more than one AI coding tool at once, or moving between them, than ever before. Every one of those tools has a dashboard that's perfectly accurate about itself and structurally incapable of showing you anything else. teamspend is the missing piece: one real number, pulled straight from both tools' own APIs, showing exactly what changed.
npx teamspend-cli --tools cursor,claude-code --before 2026-04-01:2026-04-30 --after 2026-06-01:2026-06-30
Example output (shape shown below; your real numbers come from your own org's API data):
teamspend snapshot -- migration cost comparison Tools: cursor -> claude-code
BEFORE (cursor) Total spend: $2,140.00 (exact, usage-based) Active users: 14
AFTER (claude-code) Total spend: $1,860.00 (exact, usage-based) Active users: 14
DELTA: -$280.00 (-13.1%)
Full report: ./teamspend-snapshot-2026-07-11T142842.json
That's the whole product. One command, one honest number, zero spreadsheets.
$0 for a user with real token activity. teamspend detects that pattern and marks the number estimated rather than showing a misleading zero.fetch, native argument parsing, native file I/O.teamspend ships two independent, equally first-class packages -- pick whichever fits your toolchain, or install both. They talk to the same six data sources and compute the same before/after delta.
# npm -- JavaScript/TypeScript CLI + library
npm install -g teamspend-cli
pip install teamspend-cli
Both packages are named teamspend-cli (the older plain teamspend name was renamed to match this project's other packages, then fully unpublished from both registries as of 2026-08-03 -- same maintainer, same repo, but no longer installable under any version). Either way, the installed command is teamspend.
Give it the two API keys for the tools you're comparing:
export TEAMSPEND_CURSOR_TOKEN=<your Cursor Admin API key>
export TEAMSPEND_CLAUDE_CODE_TOKEN=
Both need org-admin-level access on their platform. If you can already see billing for your org, you have what you need.
teamspend --tools cursor,claude-code --before 2026-04-01:2026-04-30 --after 2026-06-01:2026-06-30
Add --json to print the full JSON report to stdout instead of the human-readable summary above -- useful for piping into another script or a CI step. The JSON report file on disk is written either way; --json only changes what prints to the terminal.
Comparing against GitHub Copilot instead? See "GitHub Copilot support" below -- it needs two more environment variables than Cursor/Claude Code do, for reasons that are worth reading before you point it at a real org.
Both CLIs accept the same comparison flags (--tools, --before, --after, --json, --before-csv, --after-csv, --breakdown, --help/-h, --version/-V) and print the same output shape. See the Commands section below for the full flag reference, python/README.md for the Python package's library API, and docs/getting-started.md for the full guide covering both distributions.
A tool that touches your team's spend and email data should earn that trust in the open. Here's what's actually true about this codebase, checked on every commit, not asserted in a marketing paragraph:
| Runtime dependencies | Zero |
| Package size | 56.8 kB packed, 193.1 kB unpacked |
| Cold install to first response | Under 1 second, measured with a cleared npm/npx cache |
| Tests | 102 passing (npm), 116 passing (PyPI), 97% line coverage on the TypeScript suite |
| Known vulnerabilities | Zero, per npm audit |
| File permissions | Report files are owner-only (0600) and auto-gitignored, since they hold per-user emails and spend |
date,user_email,cost_usd,is_estimated 2025-11-01,jane@example.com,12.50,false
npx teamspend-cli --tools cursor,claude-code --before 2025-11-01:2025-11-30 --after 2026-06-01:2026-06-30 --before-csv ./before.csv
export TEAMSPEND_COPILOT_TOKEN= export TEAMSPEND_COPILOT_ORG= export TEAMSPEND_COPILOT_SEAT_PRICE_USD=19 # optional, see below
npx teamspend-cli --tools cursor,copilot --before 2026-04-01:2026-04-30 --after 2026-06-01:2026-06-30
Credential: TEAMSPEND_COPILOT_TOKEN needs the read:org scope (a classic PAT) or the fine-grained "View Organization Copilot Metrics" permission, and the org must be on Copilot Business or Enterprise. TEAMSPEND_COPILOT_ORG is required too -- unlike Cursor's and Claude Code's admin APIs, GitHub's Copilot metrics endpoint is scoped to a specific org login in the URL path itself, not just the token.
How teamspend derives a dollar figure, honestly: GitHub's real, current Copilot usage metrics API (GET /orgs/{org}/copilot/metrics/reports/ users-1-day, confirmed against GitHub's own docs while building this -- the older /orgs/{org}/copilot/metrics endpoint some other tools still reference was sunset by GitHub on 2026-04-02 and no longer works) has no cost or spend field anywhere. Copilot Business/Enterprise is flat-seat billing ($19 or $39 per seat per month, bundling a matching monthly AI-credit allowance), and GitHub does not expose an org's actual contracted seat price through any API -- the same structural gap Cursor's and Claude Code's flat-seat billing tiers already have in this tool.
What the API *does* return per user is ai_credits_used. teamspend converts that to USD at GitHub's own published, fixed rate of 1 AI credit = $0.01 USD -- not invented, and not a negotiated per-org price. If you set TEAMSPEND_COPILOT_SEAT_PRICE_USD, that flat price is added once per active user for the whole comparison window (never once per day) to also reflect the license cost the credits-only figure excludes; if you don't set it, the reported number is credits-usage cost only and explicitly does not include the seat fee.
Because there is no vendor-reported cost field to begin with, every Copilot result -- with or without a seat price -- is marked isEstimated: true. This is a stronger caveat than Cursor's and Claude Code's suspicious-zero flag, which only fires on a specific zero-cost pattern: Copilot has no native dollar figure to trust in the first place, so teamspend never claims one. See docs/concepts.md for the full mechanics, including why one comparison window means one API call per calendar day rather than one call for the whole range.
OpenCode (formerly sst/opencode) has no admin, team, or billing API at all -- it's a local CLI with no organization-level usage endpoint, confirmed against its own README. There is nothing for TEAMSPEND_OPENCODE_TOKEN to authenticate, so it doesn't exist; teamspend instead reads OpenCode's own local session logs directly off disk (~/.local/share/opencode/storage/message/, or $OPENCODE_DATA_DIR if set), the same file format OpenCode itself writes and that [ccusage's OpenCode guide](https://ccusage.com/guide/openc
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo