Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)
Local MCP server for meeting transcripts, summaries, action items & decisions — no cloud.
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.
SAMURAIZER_MEETINGS_DIRDu 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": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "your-value"
}
}
}
}Führe das in deinem Terminal aus
claude mcp add samuraizer --env SAMURAIZER_MEETINGS_DIR=your-value -- npx -y @samuraizer/mcp-serverTrag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.
In .cursor/mcp.json in deinem Projekt oder in ~/.cursor/mcp.json einfügen
{
"mcpServers": {
"samuraizer": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "your-value"
}
}
}
}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": {
"samuraizer": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@samuraizer/mcp-server"
],
"env": {
"SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "your-value"
}
}
}
}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.
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR envDiese 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 UladzKha 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 (0.1.7) kam vor 2 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, LexPact UK Contracts
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.
Generate UK-law contracts: NDA, service, freelance, recruiter terms of business, IR35.
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.
Local-first MCP server that gives AI agents access to your meeting recordings — transcripts, summaries, action items, and decisions — without sending anything to the cloud.
Model Context Protocol server for Samuraizer — exposes processed meetings to AI agents (Claude Desktop, Claude Code, MCP Inspector, etc.) over stdio.
get_meeting for those. Returns ranked results with snippets.Full input and output details for each tool are in Tools below.
The server provides two modes:
samuraizer itself: whisper-cli, ffmpeg, ffprobe, and a running Ollama instance.Everything stays local. The server reads meetings from a directory on your machine and never sends data to any external service.
This package depends on @samuraizer/cli for its config and pipeline. Before using the MCP server, install and initialize the CLI:
npm install -g @samuraizer/cli
samuraizer init
Edit the generated config (path printed by samuraizer config path) and make sure meetingsDir points to the directory where your processed meetings live. The MCP server reads from that same directory.
For process mode, you additionally need the Samuraizer runtime dependencies installed and configured: whisper-cli from whisper.cpp, ffmpeg / ffprobe, and a running Ollama server with a pulled model. See the main Samuraizer README for setup details.
For query mode only (list_meetings, get_meeting, meeting:// resources), none of the runtime dependencies are required — just a populated meetingsDir.
npm install -g @samuraizer/mcp-server
This exposes a samuraizer-mcp binary on your PATH.
samuraizer-mcp
The server speaks MCP over stdio. It is not meant to be used interactively from a shell — it is intended to be launched by an MCP client such as Claude Desktop or MCP Inspector.
npx @modelcontextprotocol/inspector samuraizer-mcp
Opens a browser UI where you can list tools and resources, call them with arguments, and see responses. Useful for debugging.
Add the server to your Claude Desktop configuration file:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json (macOS) or ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json (Linux)%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "samuraizer-mcp" } } }
If samuraizer-mcp is not found by Claude Desktop (PATH issues are common with version managers like fnm, nvm, or volta), use an absolute path instead. Find it with which samuraizer-mcp, then:
{
"mcpServers": { "samuraizer": { "command": "/absolute/path/to/samuraizer-mcp" } } }
You can also override the meetings directory per-server via environment variables:
{
"mcpServers": { "samuraizer-personal": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/personal-meetings" } }, "samuraizer-work": { "command": "samuraizer-mcp", "env": { "SAMURAIZER_MEETINGS_DIR": "/Users/me/work-meetings" } } } }
Restart Claude Desktop after editing the config.
claude mcp add samuraizer samuraizer-mcp
See the Claude Code MCP documentation for managing MCP servers from the CLI.
The MCP server reads the same config file as @samuraizer/cli. There is no separate config for the server itself.
All config fields accept env-var overrides, useful for running the server in different contexts (e.g. one MCP server per project):
| Variable | Maps to |
|---|---|
SAMURAIZER_MEETINGS_DIR | meetingsDir |
SAMURAIZER_MODEL | model |
SAMURAIZER_OLLAMA_BASE_URL | ollamaBaseUrl |
SAMURAIZER_WHISPER_COMMAND | whisperCommand |
SAMURAIZER_WHISPER_MODEL_PATH | whisperModelPath |
SAMURAIZER_WHISPER_DEVICE | whisperDevice |
SAMURAIZER_WHISPER_PROMPT | whisperPrompt |
SAMURAIZER_WHISPER_CARRY_INITIAL_PROMPT | whisperCarryInitialPrompt |
SAMURAIZER_LANGUAGE | language |
SAMURAIZER_FFMPEG_COMMAND | ffmpegCommand |
SAMURAIZER_FFPROBE_COMMAND | ffprobeCommand |
SAMURAIZER_LLM_CONCURRENCY | llmConcurrency |
Env vars override values from the config file. Booleans accept 1/0, true/false, yes/no, or on/off.
llmConcurrency defaults to 1, so process_recording runs summary, action-item, and decision extraction sequentially on all hardware. Values 2 and 3 explicitly opt into parallel Ollama requests and require enough spare VRAM for additional KV-cache slots.
search_meetingsSearch processed meetings by summary text, meeting name, action items, and decisions.
Transcripts are deliberately not searched — they are one to two orders of magnitude larger than the fields above, and scanning them on every query would not scale. Use get_meeting when you need the transcript.
Input:
query *(string, required)* — search query, case-insensitive. See Query syntax.limit *(integer, optional)* — maximum results to return (default 10).Returns: JSON array of ranked results, each with id, name, generated_at, duration_sec, score, matched_in (any of summary, name, action_items, decisions), and a snippet around the best match. Results are ranked by how many fields matched — a summary hit weighs more than a name, action-item, or decision hit — with ties broken by recency. Useful for finding a specific meeting without enumerating all of them.
The query is split into words, and a meeting matches only when every word is found. The words do not have to share a field, so patient id post log matches a meeting whose summary mentions the patient ID and whose action items mention the post log.
Each word matches as a substring, so export finds exporter.
Wrap the query in double quotes to require an exact phrase instead:
patient id post log → all four words, anywhere in the searched fields
"patient id post log" → that exact run of characters, in one field
A meeting containing the whole query verbatim scores above one that merely scatters the same words, so exact matches still surface first.
list_meetingsList processed meetings, sorted newest first.
Input:
limit *(integer, optional)* — maximum number of results to return.Returns: JSON array of meeting summaries (id, name, generated_at, summary_preview, participant_count, duration_sec).
get_meetingRetrieve the full processed output for a specific meeting.
Input:
id *(string, required)* — the meeting ID (ULID).Returns: the full meeting JSON, including transcript, summary, action items, decisions, and provenance metadata. Returns an error if the meeting is not found.
These tools run parts of the Samuraizer pipeline on demand. They have local runtime dependencies (whisper-cli, ffmpeg, Ollama).
process_recordingRun the full pipeline on an audio file. Recommended entrypoint for processing recordings via an agent.
Input:
filePath *(string, required)* — absolute path to the audio file.model *(string, optional)* — Ollama model to use; falls back to the configured default.Returns: JSON with summary, action items, decisions, and output file paths.
normalize_audioNormalize an audio file to 16 kHz mono PCM WAV (the format Whisper expects).
Input: inputPath, outputPath (both required absolute paths).
transcribe_audioTranscribe an audio file with whisper.cpp.
Input: filePath (required absolute path).
summarize_transcriptGenerate a meeting summary from transcript text.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_action_itemsExtract action items from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
extract_decisionsExtract confirmed decisions from a transcript.
Input: transcriptText (required), model (optional).
The server exposes each processed meeting as an MCP resource:
meeting://{id}application/jsonget_meeting returns.Listing resources returns one entry per meeting in meetingsDir. Reading a resource returns its full content. Resources are particularly useful for clients that surface them in their UI (e.g. Claude Desktop's resource picker).
All meeting JSON conforms to the open Samuraizer meeting-output schema, which describes meeting structure, transcript segments, summaries, action items, decisions, and provenance metadata.
The schema and its specification live in the memnex-spec package:
spec/meeting-output.schema.jsonspec/SPEC.mdspec/examples/Error: The config file is not created, please run 'samuraizer init'The MCP server uses the same config as the CLI. Install @samuraizer/cli and run samuraizer init first.
list_meetings returns an empty arrayEither meetingsDir is empty, or all meeting.json files in it failed schema validation. The server logs structured warnings to stderr for each invalid meeting it skips — check the terminal where the MCP server is running (or the Claude Desktop logs at `~/Library/Logs/Claude/mcp-serv
Nur der Anfang wird gezeigt; den Rest findest du im Repo