Prototyp · Vorschau: alle Server aus der offiziellen Registry, alle 30 Minuten synchronisiert. Bewertungen und Benutzerkonten folgen in einem späteren Schritt.
PopNx MCPMCP-Server für alle, die KI nutzen · in einfachen Worten erklärt

tabnas

von tabnasVersion 0.1.20i★ –iComputer oder Cloud
Name in der Registrydev.tabnas/mcp

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Seven tools over the tabnas parsing engine: parse, validate, diagnose, fixtures, compare.

Die drei Säulen von PopNx MCP

Diese drei werden nie zu einer Punktzahl zusammengefasst: Meinungen, Messungen und Beliebtheit sind verschiedene Dinge.

Was du damit machen kannst

Für diesen Server haben wir noch keine Zusammenfassung in einfacher Sprache geschrieben. Unten stehen die Fakten, die wir aus der Registry gelesen haben.

Installation

Wähle die KI-App, die du nutzt, und kopiere die Einstellungen.

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf dem Server des Entwicklers: Was du fragst, läuft über dessen Server.
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Du brauchst

  • Läuft in der CloudNichts zu installieren; die Verbindung läuft übers Internet
  • npmNode.js installiert (für den Befehl npx)

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:

  1. Öffne Settings → Connectors
  2. Tippe auf Add custom connector
  3. Füge die Adresse unten ein und tippe auf Add
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Add2https://…3
https://mcp.tabnas.dev/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

Öffne Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config und füge dies in claude_desktop_config.json ein

{
  "mcpServers": {
    "tabnas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tabnas/mcp"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add --transport http tabnas https://mcp.tabnas.dev/mcp

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

claude mcp add tabnas -- npx -y @tabnas/mcp

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "tabnas": {
      "url": "https://mcp.tabnas.dev/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen

{
  "mcpServers": {
    "tabnas": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tabnas/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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "tabnas": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp.tabnas.dev/mcp"
    }
  }
}

Oder führ ihn auf deinem Computer aus

In VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "tabnas": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@tabnas/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:

  1. Öffne ChatGPT im Web → Settings → Connectors (Apps)
  2. Tippe auf Create oder Add (bei manchen Tarifen musst du zuerst Developer mode unter Advanced einschalten)
  3. Füge die Adresse unten ein, gib ihr einen Namen und speichere
  4. Wenn eine Anmeldung verlangt wird, melde dich beim Dienst des Entwicklers an
SettingsConnectors1+ Create2https://…3
https://mcp.tabnas.dev/mcp

Menünamen 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.

Was er kann

Die Tool-Liste dieses Servers haben wir noch nicht gelesen; wir prüfen die Endpunkte reihum.

Basischecksi

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

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde über die Domain tabnas.dev bestätigt (die Registry prüft, wem die Domain gehört)

  • … Noch nicht geprüft

    Wird noch gepflegt

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Hat eine Lizenz

    Dieses Repo haben wir noch nicht von GitHub gelesen

  • … Noch nicht geprüft

    Endpunkt antwortet

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Anmeldung mit OAuth

    Noch nicht geprüft; wir prüfen die Endpunkte reihum

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Noch nicht geprüft; wir lesen die Tool-Liste, wenn wir den Endpunkt prüfen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 58 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32435 Server in dieser Kategorie

Verglichen mit allen aktiven Servern dieser Kategorie in der Registry. Sterne zählen nur, wenn dem Herausgeber das Repo gehört.

Häufige Fragen

Ist tabnas sicher?

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.

Welche Schlüssel oder Codes braucht er?

Die Registry nennt keinen erforderlichen Schlüssel, manche Server bitten dich aber bei der ersten Nutzung, dich anzumelden.

Läuft er auf meinem Computer oder in der Cloud?

Beides geht: Installiere ihn auf deinem Computer oder verbinde dich mit der Cloud-Version.

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (0.1.20) kam vor 29 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

Alternativen

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

Spec Driven Development

von formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Läuft auf deinem Computer★ 440MITAktualisiert vor 14 Monaten
Installieren

Remote Desktop Commander

von desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Läuft in der Cloud★ 211Aktualisiert gestern
Installieren

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

Läuft in der CloudAktualisiert heute
Installieren

README vom Entwickler

README öffnen

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.

tabnas/mcp

The tabnas agent tooling: one TypeScript codebase, two front-ends: an MCP server (stdio) and the unified tabnas CLI, sharing a single core (ts/src/core.ts) so the two can never disagree. For each operation the CLI's --json output and the MCP tool result are byte-identical, and the test suite holds them to it.

The website page for this package: per-client setup, the tool contracts, the hosted endpoint's bounds: [tabnas.dev/mcp](https://tabnas.dev/mcp/).

Published as @tabnas/mcp. This repo is TypeScript-only: it is tooling over the engine, not a parity package, so there is no Go port.

Install

npm install -g @tabnas/mcp     # the `tabnas` CLI

npx --yes @tabnas/mcp # run the MCP server directly (stdio)

MCP client configuration (stdio):

{

"mcpServers": { "tabnas": { "command": "npx", "args": ["--yes", "@tabnas/mcp@ ", "mcp"] } } }

Fill in with the current version: npm view @tabnas/mcp version. This README does not name it: a repo cannot carry an exact pin of its own published version, because the commit that updates it becomes the next release's content, leaving it one release behind forever.

The server is started by the mcp subcommand of the CLI (tabnas mcp), which is exactly what the skills package's mcp.json invokes as npx --yes @tabnas/mcp@ mcp. (--yes matters: on a cache miss npx would otherwise prompt on the stdin the MCP transport owns. Pin an exact version so the tools cannot drift under an installed client: skills/mcp.json carries the real one, written from the registry by its tools/sync-mcp-pin.js and checked by tools/validate.js --online.)

The seven tools

ToolAnswersResult
parsedoes this input parse, and to what tree?{ok:true, tree} \{ok:false, diagnostic}
validate_grammaris this serialized GrammarSpec valid?{ok:true, v} \{ok:false, errors:[{path,message}]}
explain_parse_errorwhy did this parse fail?{failed:false} \{failed:true, diagnostic, registry}
test_grammardo these TSV fixtures pass?{pass, fail, rows:[{row,input,expected,got,ok}]}
list_pluginswhat grammar plugins exist?{plugins:[...]}
describe_pluginone plugin's full descriptorthe tabnas.plugin.json object
compare_grammarsdoes a grammar change still accept what the old one accepted, and build the same trees?{normalForm, proven[], observed[], changes[], counterexamples[], confidence, why}

Notes on the contracts:

  • Every operation builds a fresh engine instance per call. parse applies options first, then grammar. With no grammar the instance is exactly what new Tabnas() gives: the bare engine defines no rules, so every input yields an undefined tree (serialized as {"ok":true}).
  • A grammar argument is validated before it is used, by every operation that accepts one; an invalid grammar is rejected with the validate_grammar error shape {ok:false, errors:[{path,message}]}.
  • validate_grammar layers: an ADR-10 security scan (below), structural validation against the bundled grammar.schema.json (Ajv, draft 2020-12), then an engine load in a fresh instance whose thrown message becomes the error. v is the grammar's declared builtin config-schema version (absent means 1).
  • Security (ADR-10): a serialized grammar and its options are data, never code. A firewall runs first on every grammar-accepting op and on request options, rejecting: any own key named __proto__, constructor, or prototype anywhere in the tree (prototype-pollution defense, since the engine's grammar merge has no __proto__ guard); a ref key (live functions are not JSON); any function reference that is not a $-suffixed engine builtin; a plugins key, whether a request option or inside grammar.options (a plugin is live code); and grammars over 5000 rules (a CPU bound). "Validate this grammar" never becomes "run this code", or "pollute this process".
  • A non-diagnostic engine throw (for example, options.parser.start set to a non-function) is caught and returned as the same clean {ok:false, errors:[{path:"",message}]} shape, so the CLI and the MCP tool agree.
  • explain_parse_error joins the diagnostic with the bundled error-code registry entry ({code, message, hint}); registry is null for a code the registry does not know (for example, a plugin-declared code).
  • test_grammar takes TSV content in the fleet fixture convention (@tabnas/support): line 1 is a header, the input column is escape-decoded, the expected column is JSON or ERROR / ERROR: . Columns default to positions 0 and 1; options.inputCol / options.expectedCol select by position or header name. Specs over 10000 rows are refused.

MCP resources (served verbatim from the bundled data/): tabnas://schema/grammar, tabnas://schema/diagnostic, tabnas://errors, tabnas://plugins, tabnas://divergence.

CLI

tabnas parse    [file|-] [--grammar g.json] [--json]

tabnas validate --grammar g.json [--json] tabnas diagnose [file|-] [--grammar g.json] [--json] tabnas test --spec fixtures.tsv [--grammar g.json] [--json] tabnas plugins [name] [--json] tabnas compare --a old.json --b new.json [--corpus dir|file] [--depth n] [--json] tabnas mcp # run the MCP server (stdio)

Input comes from file, or stdin when the argument is - or absent. The CLI never touches the network. tabnas mcp starts the stdio MCP server (the same server as npx @tabnas/mcp); it speaks JSON-RPC on stdout and prints nothing else there.

--json prints exactly the core result JSON: the same bytes the MCP tool returns for the same request (stable key order; the golden contract, enforced by ts/test/golden.test.js). Without --json you get a readable rendering; a parse failure prints the engine's own rendered error message.

Exit codes:

CodeMeaning
0success: parse succeeded / grammar valid / all fixture rows passed
1the operation said no: parse failure, invalid grammar, fixture failures, unknown plugin
2usage error: unknown flags or command, missing/unreadable files, malformed grammar JSON

Passing a grammar that isn't already a GrammarSpec

Every tool takes a serialized GrammarSpec, pure JSON. It does not take ABNF, EBNF, GBNF or jsonic source, and it never will: compiling those means running a compiler, and the tools' one hard rule is that a grammar is data, never code (ADR-10). Compile first, then pass the result.

const { abnfConvert, toPureSpec } = require('@tabnas/abnf')

const spec = toPureSpec(abnfConvert(abnfSource, { builtins: true })) // -> { options, rule, v, meta } — validates clean, safe to send

Use `toPureSpec`. It is the function for this, and the two obvious alternatives are both wrong:

  • abnfCompile() returns jsonic text, not an object. Useful for writing a grammar file; not what a tool argument wants.
  • abnfConvert() alone returns a spec carrying ref (empty, when converted with builtins: true) and mark fields. The firewall rejects the *presence* of ref, not merely its contents, deliberately, since "empty enough" is not a property worth reasoning about at a security boundary, and m marks are not part of the serialized form. toPureSpec strips both and stamps v.

toRecognitionSpec is the same thing for a grammar that only needs to decide accept/reject, without the tree-building builtins.

The equivalent for the other front-ends is tabnas parse --grammar g.json, where g.json is whatever your build step wrote.

Grammar compatibility (compare)

Two questions, reported separately, because they fail differently:

  1. Acceptance. Does the candidate still accept what the baseline accepted?
  2. Output. For inputs both accept, is the resulting tree the same?

The second is the one users feel. A change that still accepts every historical document but reshapes the tree silently breaks every downstream consumer, and an acceptance-only test reports success.

The report carries evidence and confidence, never a bare verdict. There is deliberately no compatible: true field. Language inclusion is undecidable in general, so a tool that printed one would eventually be wrong in production:

  • proven[]. What was established statically, and on what basis. Anything outside the decidable subset is not-proven, which is a statement about this tool, not a claim that the grammars are incompatible.
  • observed[]. What actually ran, and how much of it.
  • changes[] / counterexamples[]. Concrete differences, with inputs.
  • confidence + why. How much weight the *absence* of findings can bear. confidence: "low" with a stated reason is a successful run.

The check that earns its keep is alternate ordering. Alternates are first-match-wins, so one inserted earlier can shadow a later one and narrow the accepted language while a set comparison calls it an addition. compare walks positions, not membership, and reports a shadowed alternate that used to be reachable.

--corpus takes a .tsv fixture file or a directory of them, loaded through @tabnas/support, the same loader the fixture runners use. Real inputs are the only tier that measures what your documents actually do:

tabnas compare --a v1.json --b v2.json --corpus ../json/test/spec

Exit code is 1 when any change is found, so it works as a release gate.

The hosted endpoint

mcp.tabnas.dev serves the same seven tools over streamable HTTP (POST /mcp, plus GET /health and GET /.well-known/mcp), for agents that cannot run npx. Local stdio stays the recommended path: it is free, private, reproducible, and unlimited.

The hosted service is the same core, so it answers identically; it is also bounded, because it parses attacker-controlled text on shared infrastructure. A 256 KB body cap and 60 requests per minute per IP, both reported up front by /.well-known/mcp and named in the refusal (limit_exceeded / rate_limited) along with the local alternative. The rate limit is Cloudflare's, which counts per IP per data centre and approximately, so it is a shield against sustained abuse, not an exact quota, and a short burst may exceed 60 before refusals begin. Document content is never logged, stored, or used for training; telemetry records shape only: tool name, size *bucket*, duration, status, error code.

Bundled data

Published packages do not carry the fleet's contract files (the parser's npm files exclude schema/; plugin packages do not ship tabnas.plugin.json), so this repo commits generated copies in data/: the grammar and diagnostic schemas, the error-code registry, DIVERGENCE.md, and every fleet plugin descriptor (plugins.json, sorted by name). Regenerate from sibling checkouts (../ beside this repo) with:

cd ts && npm run gen-data

The build compiles data/ into ts/src/data-bundle.ts (generated, gitignored) and the code reads that static import, never the filesystem, because the hosted Worker does not have one. The test suite fails on a stale regeneration or a stale embed, and checks the embedded set against the directory rather than a hand-kept list. Derive, never duplicate (ADR-10).

data/grammar.schema.json gets the same treatment for a different reason: Ajv validates by generating JavaScript and calling new Function, which Cloudflare Workers forbid outright, so tools/build-validator.js precompiles the schema into ts/src/grammar-validator.js at build time. Same Ajv, same error shapes, compiled earlier.

Build & test

cd ts

npm install npm test # builds first, then runs every test/*.test.js

`np

Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo

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