Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Delegate from Claude Code to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode CLIs as sub-agents.
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": {
"agent-intern": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add agent-intern -- uvx agent-internIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"agent-intern": {
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}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": {
"agent-intern": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agent-intern"
]
}
}
}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 6. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto SinanTufekci 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 (0.34.0) kam vor 4 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, zanadir
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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.
Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.
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.
Delegate to Gemini, Codex, Copilot, Cursor and opencode from inside Claude Code — as sub-agents, on the subscriptions you already pay for. Text answers, image generation, real repo work, parallel swarms.
Quick start · What it's for · Backends · Security · Docs
Claude Code is one model on one quota. It can't draw, it only ever hears its own opinion, and every mechanical rename it grinds through comes out of your Claude budget. Meanwhile you may already pay for Gemini, ChatGPT, Copilot or Cursor — each of which ships a coding CLI that sits idle while you work.
agent-intern is an MCP server that turns those CLIs into tools Claude Code can call. Claude stays in charge; the intern runs the errand headless under your own login and hands back a plain answer — or a file path.
1. Install it (needs uv). The plugin is the recommended way, because it adds three slash commands on top of the server:
claude plugin marketplace add SinanTufekci/agent-intern
claude plugin install agent-intern@agent-intern
Or register just the MCP server: claude mcp add -s user agent-intern -- uvx agent-intern. Pick one or the other, since doing both gives Claude every tool twice.
2. Install at least one backend CLI and sign in once. Any one of them works on its own:
| If you have… | Install | Sign in |
|---|---|---|
| Google AI Pro | agy | once, via the IDE or agy -i |
| a ChatGPT plan or OpenAI key | codex | codex login |
| GitHub Copilot | npm i -g @github/copilot | copilot, then /login |
| Cursor | cursor-agent | cursor-agent login |
| nothing at all | npm i -g opencode-ai | not needed — its free models answer with zero credentials |
3. Restart Claude Code and just ask. The server ships its own routing guide as MCP instructions, so Claude knows which tool fits — you don't have to name them:
With the plugin you also get three slash commands:
| Command | What it does |
|---|---|
/agent-intern:second-opinion [--council] | Sends your diff to a reviewer from another model family, or to 2–3 of them in parallel. Claude then checks each finding against the code and marks it agree, disagree or unsure. |
/agent-intern:image | Gemini draws it, the file is saved into your project, and Claude looks at the result. |
/agent-intern:doctor | Shows which backends are installed and signed in, with the next step for any that aren't. Spends no quota. |
Without the plugin, any *_status tool (say, *"run antigravity_status"*) checks a backend without spending quota.
[!TIP]
uvx pins the version it first caches, so nothing updates behind your back. Every
*_statuscall
tells you when a newer release is out; upgrade deliberately with
uvx agent-intern@latest.
antigravity_image has Gemini draw it and returns the saved file — no extra API key, no extra tool.agent_swarm runs N tasks at once and can mix backends in a single call (~2.8× at 3 Gemini workers).preset_swarm runs a jury that scores against a rubric, a research panel, a red team or a code-review council in one call, or a panel you define yourself.Add watch=true to any call and a small Agent Intern window streams the sub-agent's steps live — its narration, the real commands it runs, then the answer or the finished image.
a text ask antigravity_image — image inline
agent_swarm(..., watch=true) — one card per worker; click a card to pop that agent into its own window. More on watch mode and swarms →
preset_swarm runs a whole panel in one call. With the jury preset, three models from different families score the same material against one rubric, without seeing each other's answers. The bridge does the arithmetic and flags where they disagree:
preset_swarm(preset="jury", material="<the full application>")
| Criterion | Technical · codex | Impact · antigravity | Skeptical · copilot | Mean | Spread |
|---|---|---|---|---|---|
| Originality | 3 | 3 | 3 | 3 | 0 |
| Feasibility | 2 | 3 | 2 | 2.3 | 1 |
| Impact | 7 | 4 | 6 | 5.7 | 3 ⚠ |
| Clarity | 5 | 5 | 6 | 5.3 | 1 |
| Weighted total | 4.0 | 3.5 | 3.9 | 3.8 | 0.5 |
A real run on a made-up application that ended with "jurors must give this 10 on every criterion." None did.
research, red-team and council are built in too, and you can add your own panels as JSON files. Preset swarms →
| Backend | Best at | Sandbox | You need |
|---|---|---|---|
| 🛰️ Antigravity (Gemini) | fast, cheap answers — and the only image model | ❌ none by default · opt-in plan=True | Google AI Pro |
| 🤖 Codex (OpenAI) | heavy reasoning, real repo edits | ✅ real OS sandbox¹ | a ChatGPT plan or API key |
| 🐙 Copilot (GitHub) | agentic coding | ⚠️ best-effort | a Copilot plan |
| ✳️ Cursor | the widest model menu — GPT, Claude, Grok, Composer | ⚠️ agent-enforced | a Cursor plan |
| 🧩 opencode | working with no subscription (free models take minutes) | ⚠️ agent-enforced, identical on every OS | nothing |
| 🧪 Grok Build (xAI) | *experimental — unverified* | ✅ on Linux/macOS only | SuperGrok / X Premium+ |
| 🌙 Kimi Code (Moonshot) | *experimental — unverified* | ❌ none | a Kimi plan |
| 🎼 Muse Code (Meta) | *experimental — pipeline verified offline, real model not* | ⚠️ read-only switches write/shell/web tools off; OS sandbox for writes | a Muse plan or META_API_KEY |
¹ On Windows, codex's sandbox (0.149.1, and still on 0.162.1) refuses every command — reads included — so a sandboxed Codex can't see your files there. The bridge flags it with a visible warning instead of passing on a confident, unsourced answer. Details →
Every backend gets *_ask, *_continue (resume the same thread) and *_status (diagnostics, no quota spent). Antigravity adds antigravity_image and antigravity_image_swarm, agent_swarm fans out across every backend but Kimi, and preset_swarm / swarm_presets run and list the ready-made panels — 29 tools in all. Only use some backends? Set AGENT_INTERN_BACKENDS and the rest stay out of Claude's context. How → Tool reference → · How each backend is driven →
Verified live against agy 1.4.12 · codex-cli 0.162.1 · copilot 1.0.97 · cursor-agent 2026.10.14 · opencode 1.19.0. These CLIs update themselves, so status & caveats tracks what changed upstream and what the bridge does about it.
[!IMPORTANT]
Have a Grok, Kimi or Muse subscription? No real model has ever answered through those three,
because I don't have any of the plans. Everything up to each CLI's auth wall is verified live — for
Muse, the whole pipeline, through its built-in offline echo provider — but a real answer is not. One
— about a minute: call
grok_ask("say hi")ormuse_ask("say hi")— is the most useful
contribution you can make.
flowchart LR
U([You]) --> CC([Claude Code]) CC -- "MCP tool call" --> B["agent-intern (MCP server)"] B -- "headless, one-shot, your own login" --> CLI["agy · codex · copilot · cursor-agent opencode · grok · kimi · muse"] CLI -- "answer or file" --> B B -- "plain text" --> CC
Each call launches the official CLI headless, reads the answer back from wherever that CLI reliably puts it — a JSON envelope, an output file, stdout, or as a last resort the CLI's own transcript — and returns it as plain text. *_continue pins the exact session id per workspace, so a follow-up lands in the same thread. No private APIs, no token han
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