Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Turn a screen recording into agent-readable annotated keyframes. MCP server + CLI on ffmpeg.
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": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"mcp"
]
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcpIn .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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": {
"vidin": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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 7. Nov. 2026
Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto teunlao 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 (0.1.0) 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, Detailing Manager
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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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
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.
Turn a video into something a coding agent can actually read.
Claude Code, Codex and friends accept images, not video. So when a bug report arrives as a screen recording, the video is dead weight — someone has to watch it and retype what happened. vidin watches it instead: it converts the recording into a small set of annotated keyframes plus a written timeline, and serves them to agents over MCP.
*A 20-second recording in, six frames out: the refund panel, the 500 dialog, the retry toast, the recovery — each boxed and timestamped. (The clip is vidin's synthetic test fixture.)*
npx @teunlao/vidin — all it asks of the machine is ffmpeg; no sharp, no headless browser, no native image library.brew install ffmpeg # + yt-dlp, only if you'll pass URLs
Hook it into Claude Code:
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcp
Or in .mcp.json / ~/.codex/config.toml equivalents:
{
"mcpServers": { "vidin": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teunlao/vidin", "mcp"] } } }
Or straight from the shell:
npx @teunlao/vidin ~/Desktop/bug.mov # → ./.vidin/bug/
npm i -g @teunlao/vidin # or put vidin on PATH for good vidin https://example.com/screencast.mp4 # downloaded with yt-dlp vidin zoom bug.mov --from 00:41 --to 00:45 --fps 6 vidin probe bug.mov
out/
REPORT.md the entry point: timeline table, what changed where, what to open manifest.json the same, machine readable sheets/ the whole video as labelled 3x3 grids (~1.3k tokens each) frames/ full-detail annotated frames
Each frame carries a red dashed box around the regions that changed since the previous kept frame, and a bottom bar with the frame number, the timestamp in the original video, the gap since the previous frame, why the frame was kept, and how much of the screen changed.
Four tools, shaped so an agent spends context in the right order:
| tool | what it does |
|---|---|
analyze_video | video → frames on disk; returns the report text and one contact sheet image |
get_frames | full-detail frames by number or time range, capped so a call can't flood the context |
zoom_clip | re-extract a narrow window at a higher frame rate — for the moment two frames don't explain |
probe_video | duration / resolution / fps / audio, cheap |
The intended loop: analyse → look at the sheet → read the timeline → open two or three frames → zoom in if the moment between them is still unclear. Opening everything up front would burn the context before knowing which second matters.
| profile | for |
|---|---|
bug-report | default — someone recorded a screen, narrated a bug, stopped |
dense | short clips where every twitch matters (24 fps analysis, up to 80 frames) |
walkthrough | long recordings; fewer frames, wider anchors |
cheap | smallest footprint, for when the context really is tight (12 frames at 1092px) |
Tuning without leaving the profile: --max-frames, --sensitivity (percent of the screen that counts as an event, lower = more frames), --fps, --width, --quality, --no-annotate, --no-sheets.
One screenshot per second turns three minutes into 180 frames of which ~90% are identical, because the person was reading, thinking or moving the mouse. Those duplicates don't cost much — they *bury* the handful of frames where something actually happened, and an agent has to look at all of them to find out which. Frame selection is a signal-to-noise problem wearing a cost problem's clothes.
vidin is event driven instead. It walks the video at 12 fps in downscaled RGB and keeps a frame only when something actually happened:
Two invariants hold whatever path a frame took:
ffmpeg ─raw RGB @12fps, 400px─ selector ──timestamps+regions── ffmpeg ──annotated WebP
one decode pass, event state machine drawbox/drawtext streamed in plain TypeScript per frame
Decoding streams two frames at a time; the selector additionally keeps the downscaled buffers of the frames it has kept so it can recompute their deltas after pruning. That is bounded by the frame budget, not by video length: ~32 MB at the defaults. All drawing is done by ffmpeg filters, which is why there is no image library in package.json.
Development runs on Bun; the runtime code itself sticks to node: APIs, which is what lets the published package run anywhere npx does.
git clone https://github.com/teunlao/vidin && cd vidin && bun install
bun test
The fixture is a synthetic screen recording with a scripted timeline — a panel, an error dialog, a toast, a recovery, and two stretches of pointer-only motion. The suite asserts that each staged event yields exactly one settled frame and that pointer motion alone yields none. test/regressions.test.ts builds its own clips and pins every failure a review has found, so a fixed bug stays fixed.
whisper.cpp or mlx-whisper) → a transcript.md aligned to the frame timeline.--sensitivity 0.2 or --profile dense catches them, at the cost of more frames.