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

Templetry

von TempletryVersion 1.11.1i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.Templetry/templetry-mcp

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Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Scaffold, plan, update and extend projects from Templetry templates.

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.

  • Verbindung: Läuft auf deinem Computer
  • Transport: stdio
  • Kategorie: Sonstiges

Installation

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

Bevor du installierst

  • Basischecks: 1 von 1 bestanden
  • Läuft auf deinem Computer mit den Rechten deines Benutzerkontos (Dateien, Netzwerk, Apps).
  • Die Registry nennt keinen Schlüssel zum Eintragen.

Welche App nutzt du?

Wähle oben deine App. Wir merken sie uns, damit der Button beim nächsten Mal „In … installieren“ anzeigt.

Die .mcpb-Datei des Entwicklers herunterladen

Der Link führt zur Datei des Entwicklers selbst; wir hosten sie nicht und verpacken sie nicht neu. Öffne die Datei, dann installiert Claude Desktop sie.

Führe das in deinem Terminal aus

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.

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.

Was er kann

Läuft auf deinem Computer; die Tool-Liste erscheint nach der Installation in deiner KI-App.

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 mit dem GitHub-Konto Templetry bestätigt, dem das Repo 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

  • – Nicht zutreffend

    Endpunkt antwortet

    Dieser Server läuft auf deinem Computer; es gibt keinen Endpunkt im Internet

  • – Nicht zutreffend

    Anmeldung mit OAuth

    Läuft auf deinem Computer und nutzt stattdessen lokale Einstellungen

  • … Noch nicht geprüft

    Keine versteckten Anweisungen in Tool-Beschreibungen

    Läuft auf deinem Computer; Tool-Listen können wir nur von Endpunkten im Internet lesen

Im Vergleich mit anderen in Sonstigesi

  • Mehr Sterne als 0 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 83 % der anderen 32417 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32417 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 Templetry 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?

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).

Wird er noch gepflegt?

Das GitHub-Repo wurde zuletzt – geändert, und die neueste Version (1.11.1) kam vor 7 Tagen in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

Apps, die MCP unterstützen, etwa Claude Desktop, Claude Code, Cursor und VS Code. Außerdem brauchst du MCPB auf deinem Computer.

Was kann ich stattdessen nutzen?

In derselben Kategorie: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FOGA node

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
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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
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FOGA node

von garyyang-finchip

A Finch OG Agent cell as an MCP server: read the world, dry-run and take ERC-8414 tenders by policy.

Computer oder CloudAktualisiert heute
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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.

Templetry Engine

The core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.

Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).

Status: 🚀 stable v1 ([latest release](https://github.com/Templetry/engine/releases/latest)) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).

Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.

Principles (from the wiki)

  • The engine doesn't know what a framework is — all knowledge lives in each template's template.yml (ADR-0002).
  • Templates compile — three transformation mechanisms: identity-map renaming, comment directives, structured patches (ADR-0003).
  • Pure core, effectful edges — deterministic: same inputs, byte-identical output.

Architecture

PackageResponsibility
manifestParse + validate template.yml, derive casings
sourceObtain the template as an in-memory FileSet
planner(manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure
opsOperation types as data
renderExecute a Plan against a virtual file tree
verifyRun the template's verify command in Docker
updateThe update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge
answersThe .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter
pieceLazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle
cmd/templetryThin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version
cmd/templetry-mcpMCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents

Design rationale: study I · study II.

Install

Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):

  1. Homebrew (macOS, Linux) — brew install Templetry/tap/templetry (tap).
  2. Scoop (Windows) — scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucket then scoop install templetry (bucket).
  3. Install script (macOS, Linux) — curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh (see install.sh; TEMPLETRY_VERSION pins a tag, TEMPLETRY_BIN_DIR picks the folder).
  4. Binary — download your platform's executable from Releases, rename it to templetry (or templetry.exe) and put it on your PATH.
  5. Go toolchain — go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest (installs to $(go env GOPATH)/bin).
  6. From source — clone and go build -o templetry ./cmd/templetry.

Then:

templetry list                                  # browse the official catalog

templetry list --kind database --language go --tags # filter it templetry init kmp/single-module --out my-app \ --set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp" templetry plan --template --set key=value --feature name templetry render --template --out --set key=value templetry verify --template --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write) templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project

MCP server (AI agents)

templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.

Where the binary is

If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:

Installed withPath
Homebrew, Apple Silicon/opt/homebrew/bin/templetry-mcp
Homebrew, Intel Mac / Linux/usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp)
install.sh~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded
Scoop (Windows)C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe
Downloaded release binarywherever you put it

where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.

Claude Code
claude mcp add templetry -- templetry-mcp            # this project, private to you

claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project claude mcp list

Claude Desktop

Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp" } } }

On Windows use "command": "C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe".

Cursor

.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "templetry-mcp" } } }

VS Code

.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:

{

"servers": { "templetry": { "type": "stdio", "command": "templetry-mcp" } } }

The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.

Documentation

Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.

Development

go build ./...

go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2

update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:

  • internal/forgetest is an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behind http.DefaultClient, so init → edit → update runs end to end against templates the test publishes, commit by commit.
  • internal/fakedocker puts a copy of the test binary on PATH as docker, recording what verify would have run.
  • Both binaries are tested in-process: templetry through run(args, stdout, stderr) and templetry-mcp through serve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.

The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:

TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1

npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor

License

Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.

PopNx fragen