junai Pipeline MCP

Name: junai Pipeline MCP
Author: saajunaid

von saajunaidVersion 0.1.1i★ –iLäuft auf deinem Computer

Name in der Registryio.github.saajunaid/junai-mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Agentic pipeline orchestration MCP server for AI-driven development workflows.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Stimmen der NutzeriNoch keine BewertungenBewertungen starten in einem späteren Schritt zusammen mit Benutzerkonten
Unsere Basischecksi1 von 1 bestandenAnhand öffentlicher Informationen geprüft; Code noch nicht gescannt
NutzungiNoch nicht gemessen★ –

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Verbindung: Läuft auf deinem Computer
Transport: stdio
Kategorie: Sonstiges

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

Basischecks: 1 von 1 bestanden
Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
Das trägst du selbst ein: PIPELINE_STATE_PATH, JUNAI_WORKSPACE_ROOT

Du brauchst

PyPIuv für Python installiert (für den Befehl uvx)

Welche App nutzt du?

ClaudeClaude CodeCursorVS CodeChatGPT

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": {
    "junai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add junai --env PIPELINE_STATE_PATH=your-value --env JUNAI_WORKSPACE_ROOT=your-value -- uvx junai-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "junai": {
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "junai": {
      "type": "stdio",
      "command": "uvx",
      "args": [
        "junai-mcp"
      ],
      "env": {
        "PIPELINE_STATE_PATH": "your-value",
        "JUNAI_WORKSPACE_ROOT": "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.

Werte, die du selbst einträgst

PIPELINE_STATE_PATH env
Path to pipeline-state.json. Defaults to .github/pipeline-state.json relative to the workspace root (detected by searching upward from the current directory for a .github folder).
JUNAI_WORKSPACE_ROOT env
Explicit workspace root path override. Use if automatic detection (searching upward for .github) does not find the correct root.

Diese Einstellungen werden aus dem Registry-Eintrag des Entwicklers erzeugt. Wenn in der README etwas anderes steht, folge der README.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

Basischecksi

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

✓ Bestanden
Entwickler passt zum Repo
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto saajunaid bestätigt, dem das Repo gehört
… Noch nicht geprüft
Wird noch gepflegt
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
… Noch nicht geprüft
Hat eine Lizenz
Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen
– Nicht zutreffend
Endpunkt antwortet
Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet
– Nicht zutreffend
Anmeldung mit OAuth
Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen
… Noch nicht geprüft
Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen
Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Mehr Sterne als 0 % der anderen 18334 Server in dieser Kategorie
Neuer in der Registry veröffentlicht als 2 % der anderen 18334 Server in dieser Kategorie
Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 18334 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist junai Pipeline MCP sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.1) kam vor 9 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Python (uv) auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, ProAgentStore

Alternativen

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten

Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert vorgestern

Installieren

ProAgentStore

von ProAgentStore

MCP-first control plane for ProAgentStore agents and private instances.

Läuft in der CloudAktualisiert heute

Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

caddis — a Claude Code harness

[Browse every command, skill, agent and hook -> saajunaid.github.io/caddis-plugin](https://saajunaid.github.io/caddis-plugin/) — the reference site, rebuilt on every publish.

caddis is a Claude Code harness — a plugin (plus a shared pool of skills, subagents, slash-commands, and hooks) that makes a single Claude Code session dramatically more capable and much harder to derail. It's *agent-agnostic*: the same pool is exported to other AI CLIs (Codex, Antigravity, Copilot), and CLAUDE.md↔AGENTS.md are mirrors so every agent reads the same conventions.

Before you start

You need	Why
Claude Code, installed and signed in	caddis is a plugin for it
Python 3.11+ on `PATH`	the hooks and the cross-review tool are Python
Git	several commands read repository state
(optional) an API key for DeepSeek or GLM	only for cross-vendor review and the OSS lanes

Honest about the platform: caddis is developed and used daily on Windows with PowerShell. The hooks are pure Python and cross-platform, and the skills, commands and agents are plain markdown that work anywhere — but some launchers ship as both .ps1 and .sh, the deployment skill is Windows-specific, and the publishing machinery (sync.ps1) is PowerShell-only. Nothing here is hostile to macOS or Linux; it is simply less travelled, so expect rough edges and please report them.

Your first five minutes

claude plugin marketplace add saajunaid/caddis-plugin

claude plugin install caddis@caddis

Then, in a Claude Code session, confirm it actually loaded:

/caddis:version

If that prints a version, you are installed. From there, the shortest path to seeing what caddis is *for*:

Try this	What it does
`/caddis:feature-plan add CSV export`	writes a phased, TDD-structured plan to `.caddis/plans/` — the durable spine the rest of the harness reads
`/caddis:implement`	executes that plan phase by phase, committing each, and stops only at a real boundary
`/caddis:cross-review`	has a different vendor's model review your diff, because a same-vendor reviewer shares your blind spots
`/caddis:handoff`	writes the resume doc, so the next session starts with zero re-discovery

Everything else is optional. If you only ever use feature-plan → implement → cross-review, you have most of the value.

This repository is the published marketplace mirror: it hosts the caddis and caddis-extras Claude Code plugins, the portable per-harness bundles under bundles/, and the shared pool. It is generated and pushed by the caddis authoring repo's exporter — issues are welcome here, but code changes land upstream and are synced in.

Install (Claude Code)

# 1. Register this repo as a plugin marketplace (once)

claude plugin marketplace add saajunaid/caddis-plugin

2. Install the core plugin (always-on, lean context)

claude plugin install caddis@caddis

3. (optional) Add the long-tail skill library — cloud/data/media/etc. Disabled by default,

so it costs zero always-on context until you enable it.

claude plugin install caddis-extras@caddis

Then, in any repo:

/caddis:setup-project-ai     # deploy the harness into the project

A normal working loop looks like:

/feature-plan      # (or /prd first) → writes .caddis/plans/<slug>.md, the durable spine

/implement # executes the plan phase-by-phase, TDD, commit per phase /ship # express lane: commit → push → CI (hotfixes); feature work: /ship-pr then /ship-merge /handoff # ALWAYS end a session with this — writes the resume doc

The one habit that matters most: end every session with `/handoff`. It writes .caddis/relay.md, which is re-injected automatically at the next session start — you resume with zero re-discovery instead of a cold, forgetful session.

See USERGUIDE.md for the full command/skill/hook reference and the mental models.

What you get

Slash-commands — /feature-plan, /prd, /implement, /tdd, /ship · /ship-pr · /ship-merge, /handoff, /kb, /digress · /resume, /cross-review, /usage-review, /mermaid-db · /excalidraw-db, /setup-project-ai, /migrate-dir.
Subagents — lean, own-context helpers: anchor (evidence-first verification), code-reviewer, preflight (plan-vs-codebase validation), tester, debug, codebase-audit, security-analyst, data-engineer, sql-expert, knowledge-transfer.
A four-layer memory model — session relay (relay.md), automatic Dream Memory (memory.jsonl), a per-repo knowledge base (.caddis/kb/ + DOC-MAP.md), and cross-repo memory.
Hooks & safety — a PreToolUse guard for secret/destructive writes, auto-lint on edit, and the SessionStart/Stop hooks behind relay + memory.
Tiered skills — the core dev set ships in caddis; the long tail (cloud, data, media, productivity) lives in caddis-extras, off by default.

Installing outside Claude Code (Codex, Antigravity, …)

The knowledge layer (skills + AGENTS.md conventions) works in any harness. Per-harness bundles are published under bundles/ and installed with caddis-init:

# from a checkout of this repo (the installer ships in plugin/scripts/)

python plugin/scripts/claudster_init.py --target codex --dest /path/to/project python plugin/scripts/claudster_init.py --target antigravity --dest /path/to/project

Safe by design: a sha256 manifest tracks what the installer wrote; re-runs update only unmodified files, and anything you edited locally is reported as a conflict, never overwritten.

Repo layout

Path	What it is
`.claude-plugin/marketplace.json`	The marketplace manifest (`caddis` + `caddis-extras`)
`plugin/`	The core `caddis` Claude Code plugin (agents, commands, hooks, core skills)
`plugin-extras/`	The `caddis-extras` skill library (disabled by default)
`bundles/`	Portable per-harness exports (codex, antigravity) for `caddis-init`
`.github/`	The shared pool: skills, agents, prompts, instructions, tools
`sync.ps1`, `export_runtime_resources.py`, `validate_pool.py`	The build/sync machinery

A note on names

caddis was previously published as claudster (and, before that, this repo hosted the junai Copilot pipeline — see the pre-1.2 entries in CHANGELOG.md). Repos set up under the old name have a .claudster/ artifact dir; everything reads both .caddis/ and .claudster/ and writes where the repo already lives, so nothing breaks. Run /caddis:migrate-dir when you want a repo converted. The ~/.claudster/ user scope (keys, install records) is permanent.

License

MIT. The published plugin bundles (caddis / caddis-extras) carry the same license in their manifests.

junai Pipeline MCP

Überblick

Die drei Säulen von PopNx MCP

Was du damit machen kannst

Installation

Bevor du installierst

Werte, die du selbst einträgst

Was er kann

Basischecksi

Entwickler passt zum Repo

Wird noch gepflegt

Hat eine Lizenz

Endpunkt antwortet

Anmeldung mit OAuth

Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

Häufige Fragen

Alternativen

Spec Driven Development

Remote Desktop Commander

ProAgentStore

README vom Entwickler

caddis — a Claude Code harness

Before you start

Your first five minutes

Install (Claude Code)

2. Install the core plugin (always-on, lean context)

3. (optional) Add the long-tail skill library — cloud/data/media/etc. Disabled by default,

so it costs zero always-on context until you enable it.

What you get

Installing outside Claude Code (Codex, Antigravity, …)

Repo layout

A note on names

License