Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Validates AI infra code on real VMs. Self-corrects until it works. No containers, no sandboxes.
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.
Funktioniert in Claude im Web, auf dem Desktop und auf dem Handy:
https://antrieb.sh/mcpFühre das in deinem Terminal aus
claude mcp add --transport http antrieb https://antrieb.sh/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"antrieb": {
"url": "https://antrieb.sh/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": {
"antrieb": {
"type": "http",
"url": "https://antrieb.sh/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.
ChatGPT verbindet sich nur mit Servern im Internet:
https://antrieb.sh/mcpMenünamen können sich je nach Tarif und mit der Zeit leicht unterscheiden.
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.
Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.
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 antrieb.sh 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
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum
Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen
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 in der Cloud des Entwicklers. Du verbindest dich übers Internet, ohne etwas zu installieren, aber was du sendest, läuft über die Server des Entwicklers.
Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.0.1) kam vor 7 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Er verbindet sich per URL, also funktionieren auch Apps, die Remote-MCP-Server akzeptieren, zum Beispiel ChatGPT im Entwicklermodus.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Claude Checkpoint MCP
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.
MCP server that checkpoints Claude Code session context to survive crashes and token limits
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.
Instant disposable clusters for LLM-generated networks and infra.
Say an LLM writes a VyOS NAT config, an OpenWrt firewall rule set, or a bash script to harden a CentOS cluster. Where do you run it before it touches your environment? Antrieb gives the LLM a disposable multi-node cluster, with real VMs and real networking, to try what it generates. Break it, quickly reprovision, try again. No cleanup.
Same OS and appliances your LLM-generated code will target in production: CentOS Stream, Ubuntu, Debian, Alma, Alpine, VyOS, OPNsense, SONiC, OpenWrt. Multi-network topologies with per-NIC assignment. Not a container, not a microVM, not some unknown Linux — the same kernels and packages your real fleet runs.
Root access, private networking, passwordless SSH between nodes. Ten minutes per cluster. Clean slate every time. Instant clusters that change the economics of being wrong for LLMs.
Antrieb is a remote MCP server. Nothing to install. Add it to your config and start provisioning.
With web-based AI clients, add Antrieb as a custom connector.
In claude.ai: go to Settings → Connectors, click Add custom connector. Enter:
Antriebhttps://antrieb.sh/mcpClick Add, then Connect and sign in. Back in your chat, try something like:
*Create a 3-node Kubernetes cluster, with node1 running both as control-plane and worker, and node2/node3 as pure workers. Install nginx with 3 pods and pod anti-affinity.*
Walkthrough video: https://youtu.be/8nts8ol-yeA
Get a free API key at antrieb.sh/dash, then add this to your MCP client config (e.g. .mcp.json for Claude Desktop):
Put this JSON in the current folder in a file called .mcp.json. Claude Code will find it automatically.
{
"mcpServers": { "antrieb": { "type": "http", "url": "https://antrieb.sh/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer ant_YOUR_API_KEY" } } } }
#### Codex
Put this TOML content in ./.codex/config.toml. Then set the ANTRIEB_TOKEN environment variable with your API key before launching Codex.
[mcp_servers.antrieb]
url = "https://antrieb.sh/mcp" bearer_token_env_var = "ANTRIEB_TOKEN"
No local install, no dependencies, no Docker.
Your LLM controls real VMs through 5 tools:
1. provision → Spin up a cluster (sub-second per VM, declare custom networks and NICs)
The LLM drives the entire workflow: provision a cluster, install software command by command, verify each step, and iterate until it works. Antrieb provides the infrastructure; the LLM provides the intelligence.
You: provision 3 ubuntu nodes and install nginx on all nodes
LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"]) → { session_id: "abc12", nodes: ["node1", "node2", "node3"], provision_time_ms: 720 }
LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "apt-get update && apt-get install -y nginx") → { exit_code: 0, stdout: "..." }
LLM: exec(session_id: "abc12", node: "node1", command: "systemctl start nginx && curl -s localhost") → { exit_code: 0, stdout: " Welcome to nginx... " }
LLM: save(type: "image", session_id: "abc12", node: "node1", name: "my-nginx", commands: [...]) → { ani: "antrieb:my-nginx:v1" }
LLM: delete(type: "cluster", name: "abc12") → { success: true }
| ANI | Description |
|---|---|
ubuntu24.04 | Ubuntu 24.04 LTS: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq |
almalinux9 | AlmaLinux 9 (RHEL-compatible): dnf, bash, Python 3 |
centos-stream10 | CentOS Stream 10: dnf, bash, Python 3 |
debian13 | Debian 13: apt, bash, Python 3, curl, wget, jq |
alpine | Alpine Linux 3.23: apk, minimal, musl libc |
sonic | SONiC: open-source network OS for data-center switches |
vyos | VyOS: Linux-based router / firewall with a unified CLI |
openwrt | OpenWrt 25.12: Linux-based firmware with UCI configuration |
opnsense | OPNsense: FreeBSD-based firewall / router with web UI |
Stack images are custom images created by enriching the base images with additional packages.
| ANI | Description |
|---|---|
terraform-aws | Terraform with real AWS (free-tier, Antrieb's credentials, Vault-brokered STS) |
ansible-controller | Ansible control node with collections |
podman | Podman, Buildah, Skopeo (rootless, Docker-API-compatible) |
mongodb | MongoDB server image for database provisioning and integration tests |
postgresql | PostgreSQL server image for SQL database tests |
vault | HashiCorp Vault image for secrets workflows and Terraform-backed credentials |
mariadb | MariaDB server image for MySQL-compatible database tests |
nginx | NGINX image for web server and reverse-proxy scenarios |
helm-k3s | K3s with Helm for lightweight Kubernetes scenarios |
asterisk-pbx | Asterisk PBX image for SIP and telephony scenarios |
Use search to discover all available images with full descriptions, or just specify a distro name and Antrieb picks the right one.
Networking is a first-class input to provision, not an afterthought. Every cluster is L2-isolated from every other cluster (even ones you own), with hostname resolution, passwordless SSH between its own nodes, and cluster-scoped env vars auto-injected into every exec call. What *varies* between runs is how nodes are wired and controlled by the optional networks and nics parameters on provision.
There are two modes: the default network (flat, one-subnet, internet-reachable) and declared networks (first-class multi-subnet, multi-NIC topologies).
node1, node2, node3 in /etc/hosts on every node.ssh node2 hostname just works.NODE_NAME, NODE_INDEX, NODE_IP, CLUSTER_HOSTS (multiline IP NAME — drop-in for /etc/hosts), CLUSTER_SSH_PUBKEY, CLUSTER_SSH_PRIVKEY.LLM: exec(node: "node1", command: "ssh node2 hostname")
→ { stdout: "node2" }
networks / nics are omitted)LLM: provision(cluster: ["ubuntu24.04 x3"])
You get:
/24 network named default, one NIC per node, DHCP-assigned IPs.Use this whenever the *network* isn't what you're testing — application-level work, distro-specific configuration, Ansible playbooks, CI pipelines, Kubernetes-on-three-ubuntus.
Pass networks and nics when the topology itself is the thing under test: routers, firewalls, DMZs, isolated back-end subnets, dual-homed nodes, BGP meshes.
LLM: provision(
cluster: ["vyos", "ubuntu24.04", "ubuntu24.04"], networks: [ { name: "wan", egress: true }, { name: "lan", cidr: "10.10.1.0/24", egress: false } ], nics: { node1: [{ net: "wan" }, { net: "lan" }], // vyos: dual-homed router node2: [{ net: "lan" }], // ubuntu backend node3: [{ net: "lan" }] // ubuntu backend } )
Contract:
/24. CIDRs are auto-allocated when omitted; only /24 is supported.nics. becomes eth0, eth1, ... in the listed order..254 (or DHCP-client) — assigning .1 to a VM causes ARP flip-flop.This unlocks serious networking work: VyOS / OPNsense firewalls with WAN/LAN zones, SONiC as an L2 switch or L3 router, OpenWrt with its fw3 zone model, nginx behind a reverse-proxy LAN, BGP peering over /31 transit links, hairpin NAT, DNAT port-forwards. Full walkthroughs for each pattern live in the @antrieb/* runbook library.
Reusable topologies should be captured in runbooks. Networks are declared inline during provision; if the same topology matters across scenarios, save the topology, commands, and verification steps together as a runbook.
The default antrieb/* runbook library includes verified scenarios such as:
Runbooks are written as executable proofs: topology, commands, expected packet behavior, and verification steps using tools like tcpdump, route tables, conntrack, BGP/OSPF state, DHCP traces, VPN handshakes, and failover tests.
Runbooks are the way to preserve non-trivial multi-node scenarios, capturing even little gotchas that may be too small to blog about. They're markdown documents with structure the LLM can execute:
## Topology required — cluster shape this applies to (images, networks, NICs)## Variables — placeholders like callers substitute at apply time## Steps — numbered; prose explains *why*, fenced shell blocks are the actual commands, each annotated with the node it targets## Verify — how to confirm successSave one with save(type: "runbook", session_id: "...", name: "...", body: "...markdown..."). The session_id must point to a session whose exec history demonstrates the runbook. Fetch the body with search(type: "runbook", fq_name: "namespace/name").
Runbooks complement images: an image captures installed state (packages, configs baked into a qcow2). A runbook captures a workflow (the ordered, multi-node actions that produce a working system). Prefer runbooks for anything with more than one node, because a single image can't express coordination between VMs.
Everything you save lives in your org's namespace; the antrieb/* namespace is read-only defaults.
Save any configured node as a reusable image:
execsave(type: "image", ...) with the list of successful commandsbuild-image.sh, startup.sh, and a descriptionprovision callsNur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo