Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Tailor resumes, score them against job posts and track applications, all on your own machine.
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.
Welche App nutzt du?
Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.
Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen
Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.
Führe das in deinem Terminal aus
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.
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 10. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto seinun-ai 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 (0.13.0) kam heute in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, City by Month
Server derselben Kategorie von anderen Entwicklern, sortiert nach Sternen.
So liest du eine Karte:↓ Downloads pro Wochei★ 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.
Read-only city climate normals, daylight and month-by-month data. Every answer cites its page.
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.
Maestro tailors it from your whole career history in under a minute, and every bullet is something you actually did, so you can defend it in an interview.
[Install in two commands](#quickstart), or follow the Getting Started guide if this is all new to you.
Connect Claude, Codex or the ChatGPT desktop app and your assistant gets your career history, your resumes and your jobs. Then just ask.
| You ask | What happens | |
|---|---|---|
| Extract | "Here's a posting. Should I even apply?" | It saves the job, scores your resumes against it and flags knock-outs like visa or years of experience. |
| Maintain | "I shipped the fraud model this quarter. Add it." | A new bullet, as a draft you approve, that every resume can use. |
| Maintain | "Make me a resume for fintech ML roles in the UK." | A specialist resume built from your history, targeted to that role and country. |
| Hunt | "Every morning, find new ML roles that fit and file the good ones." | The job-hunt skill files them to your Agent inbox. You queue or skip each one. |
| Hunt | "Which skills keep showing up that I don't have?" | The gaps across every job you saved, most frequent first. |
| Apply | "Tailor this one, walk me through the gaps, then make the PDF." | It asks about each gap instead of inventing, keeps every change as a diff you can undo and renders the PDF. |
| Apply | "Fill the applications I queued. Show me each one before it goes." | Nothing is submitted without your yes, unless you turn on full automation. |
That is 94 tools and ready-made skills for a daily hunt, an apply run and email status: see the MCP guide.
Free and open source. Your career history lives on your laptop, not in someone else's cloud, and there is no account. Bring an OpenAI, Gemini or Claude key (scoring, PDFs and tracking work without one), get real LaTeX and Typst PDFs, and take everything with you in one career.md file.
Made for one person on one computer. There is no login, so anything that
can reach the app can read and change your whole career record and your saved
API keys. Out of the box it only listens on your own machine (
127.0.0.1).
Never expose the app to a network. The one published path is
/api/sync,
sealed, and only as sync setup describes.
SECURITY.mdhas the details. Your career record stays on
your computer. When you use AI features, resume and job information goes to
the AI service you choose.
If your resume folder has a v2finalcopy(3) in it, this is for you. Maestro keeps one record of what you have actually done, and every resume is a view of that record. Approved bullets go into a resume word for word, and rewording one is a separate step that asks you first. When a job asks for something your resume does not show, Maestro asks you about it. If it is true, it is saved for every future application. If it is not, it stays a gap.
The score is fixed rules, so the same resume and job always get the same number. It is not an employer's score or a prediction of an interview, so use it to compare your own drafts. Saving a job and tailoring for it took about 10 seconds on Gemini and about 40 on the OpenAI default in our tests, at about $0.01 (OpenAI) or under $0.03 (Gemini) per application (the numbers).
Nothing here is rented. It is free and open source (Apache 2.0), with no account, and you pay only for the AI you use. Your career has one history. Your resume should too.
The long version, with the score, tailoring, templates and the rest of the toolkit, is in Using Maestro CS.
Install uv once. After that, Maestro is two commands: no Docker, no Git, no clone. uv installs Maestro as a single maestro command and fetches the Python it needs, and the package brings its own web app and its own Node. It runs on macOS, Linux and Windows (x64).
# 1. Install uv once, then open a new terminal.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # macOS and Linux
# On Windows, in PowerShell instead of the line above:
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"
# 2. Install Maestro, then start it.
uv tool install --python 3.12 maestro-career-studio maestro start
maestro start runs Maestro in the background and opens http://localhost:3000. Closing the terminal does not stop it. The first start downloads the small scoring model (about 100 MB, once) from Hugging Face, so allow a minute or two. If the terminal says maestro is not found, run uv tool update-shell and open a new terminal.
Best effort, not tested: Windows on ARM has no PDF-engine (typst) wheel, so install an x64 Python under emulation: uv tool install --python cpython-3.12-windows-x86_64-none maestro-career-studio. Alpine and other musl Linux are not supported by the PDF engine's wheels; use a glibc distro or Docker.
Then:
maestro connect adds Maestro to Claude Desktop, Claude Code, Codex, Cursor or VS Code, and the Companion is a Chrome side panel for saving and filling job pages.| Command | What it does |
|---|---|
maestro start | Start Maestro and open the app (--no-browser, --skip-model) |
maestro stop | Stop it |
maestro status | Whether it is running, its version and whether a newer one exists (--offline skips that check, --json for scripts; exit code 3 means stopped) |
maestro update | Save a snapshot of your data, update, restart (-y skips the question) |
maestro connect [app] | Add Maestro to Claude Desktop, Claude Code, Codex, Cursor or VS Code |
maestro import-docker CHECKOUT | Move your data from a Docker install into this one, once (--dry-run shows the plan; steps) |
The full command table also covers logs, open, restart, autostart, backup, uninstalling and TeX for LaTeX templates. What the command contacts, and when: PRIVACY.md.
Young, but rehearsed. The app runs daily on my machine. A fresh Docker
install (clone, start, first tailored resume) has been checked end to end on a
second machine, and CI installs and starts the uv package on macOS, Linux and
Windows for every change. It has had little testing on machines that
aren't mine. If it fails on yours, please
with the log. That report is one of the most valuable contributions there is.
Docker stays the route for contributors and for servers. It needs Docker, Git and about a 1 GB download (roughly 3–4 GB unpacked); the prerequisites have the detail, and on Windows you run it under WSL (steps).
# 1. Download the project and create your settings file
git clone https://github.com/seinun-ai/maestro-career-studio.git cd maestro-career-studio cp .env.example .env
docker compose up -d
Then open http://localhost:3000 and add your AI key in Settings › Basics. The first start sets up your database and adds a demo resume so you have something to look at. The rest of the Docker route is in the setup reference.
Docker and uv are separate copies. They keep separate data, and both want ports 8001 and 3000, so run one at a time. Moving from Docker to uv? Stop Docker, install Maestro as above, then run maestro import-docker CHECKOUT once (steps). It reads your Docker folder and changes nothing in it.
MCP is the connector that lets an AI assistant use the app for you: read a posting, score it, work the gaps, make the PDF, all in conversation, on your computer against your data. All 94 too
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo