Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
40x fewer tokens while reading the RFC corpus and flag obsoleted specs.
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": {
"rfc-ai-tooling": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rfc"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add rfc-ai-tooling -- uvx mcp-server-rfcIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"rfc-ai-tooling": {
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rfc"
]
}
}
}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": {
"rfc-ai-tooling": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"mcp-server-rfc"
]
}
}
}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 shbernal 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 (0.6.1) kam vor 8 Tagen 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, Asset Notation
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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.
Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.
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 reads the RFC corpus with 40x fewer tokens and flags obsoleted specs.
{
"mcpServers": { "rfc": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-rfc"] } } }
No clone, no virtualenv, no path. That is the whole installation. Your client spawns the server on your machine and talks to it over stdin and stdout.
A client showing the server as connected has not necessarily used it, and a model will happily answer an RFC question from memory instead. On Claude Desktop the per-server log records only the handshake, so it cannot tell you either way — docs/desktop-verification.md says where the evidence actually is.
| Tool | What it does |
|---|---|
search_rfcs | Search titles, or the full text of every RFC, ranked by section, if the section index is present |
list_sections | An RFC's headings with line numbers — the cheap first call |
get_rfc | Read one section, or a line range |
With the section index, a full-text query is words, and each result is one section ranked by BM25, carrying the section number to pass to get_rfc and the line that best matches. Without it, full-text search falls back to rg or grep over a synced mirror, where the query is a literal string and results are whole RFCs; regex=true opts into pattern matching there and in titles. The payload names the backend in tool. Title results put current RFCs before superseded ones, so a page cut short at limit keeps the document you want rather than the one it replaced.
get_rfc refuses any read of more than 1500 lines that is not a named section, answering with its size and a pointer to list_sections rather than filling the context with a specification the model had one question about; a start_line of 1 does not get around it. full=true overrides it. A section you asked for by name is never refused: list_sections reports how long each one is, and max_lines caps any read, so the choice is informed rather than blocked.
Every response carries a banner with the RFC's status and, when it applies, a warning that it has been superseded:
RFC 2616 — Hypertext Transfer Protocol -- HTTP/1.1 [DRAFT STANDARD]
!! OBSOLETED BY: RFC 7230, 7231, 7232, 7233, 7234, 7235
That warning is the reason to use this rather than let a model fetch rfc-editor.org itself. Models cite dead specifications with great confidence.
Works with no setup, fetching documents on demand. Full-text search additionally needs the section index, which the user downloads from a shell:
uvx mcp-server-rfc sync --index
About 270 MB from this project's GitHub releases, checked against its published SHA-256. It ranks sections by BM25 and serves every read from disk, so the server stops fetching from the RFC Editor. uvx mcp-server-rfc sync instead copies the corpus as 512 MB of text files from the RFC Editor's volunteer-run rsync mirror, which is what rg and regex=true search.
The same command that runs the server runs its CLI: sync downloads, status reports what is present, and uvx mcp-server-rfc --help covers the rest. It is also the command the server names in the error you get when full-text search is asked for without either.
Both are optional. The server deliberately does not expose a sync tool: hundreds of megabytes on someone's disk should be a person's decision, not a model's.
If an index or a mirror already exists — synced for the companion skill, say — this server picks it up automatically. It looks under the platform's data directory: $XDG_DATA_HOME/rfc-ai-tooling, or %LOCALAPPDATA%\rfc-ai-tooling on Windows, falling back to ~/.local/share/rfc-ai-tooling. Set $RFC_MIRROR to point at a non-default location — in a container with no home directory, that or --mirror is what to pass.
In a container, uvx on the host would write to the wrong disk. Keep the mirror in a named volume, fill it through the image, and set $RFC_CLI so the server's errors name that command instead of uvx mcp-server-rfc:
docker build -t mcp-server-rfc mcp/
docker run --rm -it -v rfc-mirror:/mirror mcp-server-rfc mcp-server-rfc sync --index docker run --rm -i -v rfc-mirror:/mirror -e RFC_TRANSPORT=stdio \ -e RFC_CLI="docker run --rm -it -v rfc-mirror:/mirror mcp-server-rfc mcp-server-rfc" \ mcp-server-rfc
The config above is the stdio transport, which needs a client that can spawn a process on your machine. A session running in the cloud — claude.ai on the web, Cowork — cannot, and no configuration fixes that. For those, the server has to be deployed somewhere they can reach:
mcp-server-rfc --transport http --host 0.0.0.0 --port 8080
RFC_TRANSPORT, HOST and PORT are read from the environment too. The repository carries a Dockerfile and a fly.toml that do this. No public instance of this server exists and none is planned — if you want one, you host it, and you should put authentication in front of it, since the server has none and would otherwise be an open proxy to a volunteer-run mirror.
Full-text search works hosted only where the section index is on the server's disk (sync --index there). Without it, a hosted instance returns an error saying so instead of silently answering a title search. The obsolescence banner, section reads and the unscoped-read guard work either way, because they need only the 2 MB RFC index.
Use the skill instead — Claude Code, Codex CLI, OpenClaw, Cursor and Zed all qualify. It does the same things with fewer moving parts and gives the agent ripgrep over the corpus:
npx skills add shbernal/rfc-ai-tooling # from the repo, into .claude/skills/
clawhub install @shbernal/rfc-lookup # or the last released version
This server is for clients that give the model no shell of its own. Claude Desktop is the clearest case: its chat cannot run a command on your machine, but it will spawn this server there.
Source, issues and the skill: https://github.com/shbernal/rfc-ai-tooling
MIT.