Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Query public astronomy catalogs through metadata-first TAP and ADQL tools.
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": {
"starfetch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"starfetch": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/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": {
"starfetch": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@starfetch-js/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.
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 starfetch-js 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 (0.3.0) kam vor 3 Monaten in die Registry.
Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du Node.js auf deinem Computer.
In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops
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.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
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.
Starfetch gives AI agents safe, reproducible access to public astronomy catalogs through the Model Context Protocol (MCP).
Ask an astronomy question in natural language. A Starfetch-enabled agent can select an appropriate service, inspect its live tables and columns, construct a bounded ADQL query, execute it, and return the result with the exact service, table, query, limit, units, and assumptions it used.
You: Find the 10 Gaia DR3 sources with the highest proper motion within 0.5
degrees of the Pleiades center at RA 56.75°, Dec +24.12°. What stands out?
Agent: selects Gaia → inspects metadata → runs bounded ADQL → returns catalog rows, exact ADQL, units, and assumptions
Representative captured result:
Service: ESA Gaia Archive
Table: gaiadr3.gaia_source Rows returned: 10 Query limit: TOP 10 / MAXREC 10
Highest returned proper motions:
Exact ADQL: SELECT TOP 10 source_id, ra, dec, pm, pmra, pmdec, parallax, parallax_error, phot_g_mean_mag, bp_rp, ruwe FROM gaiadr3.gaia_source WHERE CONTAINS(POINT('ICRS', ra, dec), CIRCLE('ICRS', 56.75, 24.12, 0.5)) = 1 AND pm IS NOT NULL ORDER BY pm DESC
Gaia, SIMBAD, VizieR, the NASA Exoplanet Archive, and IRSA are available as built-in service presets. Agents can also discover and query other public TAP services by URL. Starfetch remains TAP-native and keeps ADQL visible, so the agent workflow is convenient without becoming a scientific black box.
The local npm server is Starfetch's stable public connection path. It runs on your computer and can be registered with any compatible MCP client.
Register Starfetch with the agent client that will launch it. Running the MCP package by itself only starts a stdio server; it does not connect that server to an agent. Starfetch is also discoverable through the official MCP Registry.
Register Starfetch for the Codex CLI, IDE extension, and ChatGPT desktop app:
codex mcp add starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp
codex mcp list
These Codex surfaces share MCP configuration. See the official Codex MCP documentation.
Register Starfetch in user scope:
claude mcp add --scope user --transport stdio starfetch -- npx -y @starfetch-js/mcp
claude mcp get starfetch
See the official Claude Code MCP documentation.
Add this server entry to ~/.cursor/mcp.json for global use or .cursor/mcp.json for one project:
{
"mcpServers": { "starfetch": { "command": "npx", "args": ["-y", "@starfetch-js/mcp"] } } }
See the official Cursor MCP documentation.
Other MCP clients can use the same stdio command and arguments through their own server-registration interface:
command: npx
args: -y @starfetch-js/mcp
Restart or reload the client after registration, then ask a normal astronomy question. You should not need to write ADQL or name Starfetch tools in the prompt. Starfetch requires Node.js 22 or newer.
A remote MCP service runs on the internet and accepts MCP connections over HTTPS. No Starfetch package has to be installed or launched on the user's computer. Compatible clients can connect to the production endpoint:
https://starfetch-mcp-app-production-wumkqeiqaa-ew.a.run.app/mcp
The remote service is public, unauthenticated, bounded, and best effort. Do not send credentials, private archive URLs, sensitive personal data, or unbounded workloads. The local npm server remains the default when you want local control or when a client does not support remote Streamable HTTP MCP.
See the remote service's overview, privacy notice, support, and terms of use.
For a service-specific catalog question, Starfetch guidance teaches the agent to:
TOP, TAP MAXREC, or both;The agent should never present a timeout, availability failure, parse error, or query error as an empty scientific result. A successful zero-row result and a failed request are different outcomes.
Starfetch exposes tools for the complete workflow:
starfetch_list_presets
starfetch_registry_search starfetch_tap_availability starfetch_tap_capabilities starfetch_tap_tables starfetch_tap_columns starfetch_tap_query starfetch_tap_submit_job starfetch_tap_job_status starfetch_tap_job_wait starfetch_tap_job_fetch starfetch_tap_job_delete
Query tools return result data separately from diagnostics. They preserve the exact submitted ADQL and effective row limit for reproduction and review. Synchronous queries and async submissions send TAP MAXREC=100 when maxrec is omitted.
The remote HTTP service returns an opaque jobCapability with each async submission. Supply that value unchanged to every remote status, wait, fetch, or delete call. The capability remains usable while the remote job exists and the service signing secret is unchanged. Remote deletion is marked destructive so MCP clients can obtain user approval. The stdio MCP server and CLI keep their existing job-reference behavior and do not advertise remote-only fields.
Starfetch is a useful middle layer when an agent needs live public catalog data without turning the workflow into a black box:
Use an archive's own interface, PyVO/Astropy, or local analysis tools instead when you need authenticated/private archives, extensive local analysis, image data processing, or authoritative astrophysical interpretation.
The MCP server works without installing a filesystem skill. Starfetch carries the same canonical guidance through three overlapping layers:
| Layer | Role |
|---|---|
| MCP tool descriptions | Minimum metadata-first and bounded-query contract available to every MCP client |
| MCP prompts and resources | Discoverable workflows, ADQL guidance, service notes, and examples |
| Optional Starfetch skill | Rich multi-step behavior across longer agent interactions |
The server exposes the retrievable prompts query_astronomy_catalog, explore_service, run_cone_search, and troubleshoot_adql. Canonical Markdown resources are available under starfetch://guides/, starfetch://services/, and starfetch://examples/.
Prompt and resource support depends on the MCP client. Tool descriptions remain self-sufficient for basic safe operation when a client exposes tools only. The optional skill contains the full workflow, service references, and examples.
Install the skill when the agent client supports filesystem skills and you want the strongest multi-interaction behavior. The skill is recommended, not required by the MCP server.
Install the canonical skill directly from GitHub through skills.sh:
npx skills add https://github.com/starfetch-js/starfetch/tree/main/packages/skill/skill/starfetch
Inspect or install the packaged skill:
npx -y @starfetch-js/cli skill print
npx -y @starfetch-js/cli skill install --target codex npx -y @starfetch-js/cli skill install --target claude-code --scope project npx -y @starfetch-js/cli skill install --target cursor
Install into a custom final skill directory with:
npx -y @starfetch-js/cli skill install --path ./starfetch-skill
Use --dry-run to preview file actions. Default destinations are:
~/.codex/skills/starfetch~/.claude/skills/starfetch.codex/skills/starfetch.claude/skills/starfetch.cursor/rules/starfetch.mdcCodex and Claude Code default to user scope. Cursor defaults to project scope because its rules are project files.
Starfetch is designed for public astronomical Table Access Protocol services. It currently provides:
gaia, simbad, vizier, exoplanetarchive, and irsa;Starfetch does not accept credentials or implement authenticated TAP workflows. The M
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo