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

Inspectrum

von yannmenecVersion 0.2.3i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.yannmenec/inspectrum

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Review coding-agent plans on demand with peer models, attributed findings, and a structured verdict.

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.

Du brauchst

  • 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.

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

{
  "mcpServers": {
    "inspectrum": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspectrum"
      ]
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add inspectrum -- npx -y inspectrum

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "inspectrum": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspectrum"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "inspectrum": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "inspectrum"
      ]
    }
  }
}

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 7. Nov. 2026

  • ✓ Bestanden

    Entwickler passt zum Repo

    Der Registry-Name wurde mit dem GitHub-Konto yannmenec 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 32545 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 21 % der anderen 32545 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32545 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 Inspectrum 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 (0.2.3) kam vor 3 Monaten in die Registry.

Welche Apps können ihn nutzen?

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

Was kann ich stattdessen nutzen?

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

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

Python MCP

von Files-com

Local-only Python MCP server for the Files.com API.

Läuft auf deinem ComputerAktualisiert 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.

Inspectrum

Independent review before a risky agent change becomes hard to undo.

Claude plans it. GPT reviews it. You approve it.


A plausible plan can commit an agent to a migration, authentication change, payment flow, compatibility break, or deployment that is expensive to undo.

Inspectrum is an independent pre-flight check before that decision. Its first automatic integration runs when Claude Code exits plan mode: Codex (GPT) reviews the plan before the approval dialog reaches you, findings can send the plan back for revision, and you keep final approval. If the reviewer cannot run, the plan passes through with a visible warning instead of being silently reported as reviewed.

Here, independent means a reviewer distinct from the author model, invoked separately. It does not mean their errors are statistically independent. Inspectrum makes the checkpoint repeatable and its failures visible; a net reliability gain and a defensible moat are not yet proven. The post-0.2.2 strategy defines the evidence gates and keeps code review, pull-request review, and pair programming out of scope.

When a skill is enough

For an occasional second opinion, a rule can tell one agent to call another and compare the replies. That is a reasonable lightweight option.

Inspectrum is for the repeatable checkpoint. In Claude Code, the plugin runs at the plan-to-execution boundary without relying on a remembered prompt, caps revision loops, and fails open on operational errors. Other local MCP hosts can call the same review_plan contract on demand. Both paths keep findings attributed, return a common verdict shape, preserve human control, and write local evidence for successful reviews.

Recreating those guarantees with a skill means maintaining the orchestration, output validation, health checks, failure policy, and session record yourself.

Public availability as of 1 August 2026: npm 0.2.3, the GitHub release, and the repository's Claude and Codex plugins are aligned on 0.2.3. Glama is public. The MCP Registry may still show 0.2.2; it was not republished in this pass. Inspectrum was not in the public Claude Community catalog, while PulseMCP blocked the one-time recheck with HTTP 403, so no current PulseMCP listing claim is made.

The public 0.2.3 activation evidence records exact commands, timings, one useful finding, one null result, one visible fail-open case, and the limits of the measurement.

Quick start

You need Node 20+, Claude Code, and Codex CLI >= 0.99.0 authenticated with a ChatGPT subscription (no API key):

claude plugin marketplace add yannmenec/inspectrum

claude plugin install inspectrum@inspectrum

That's the whole install. Next time you finish a plan in plan mode:

⏺ ExitPlanMode

⎿ inspectrum×codex: REVISE (round 1/2) # abridged — real output Majors: # adds a full-report path

  • [codex] Migration drops the unique index before backfilling — concurrent writes can insert duplicates. Fix: backfill first, drop the index last. Revise the plan to address these findings, then finish the plan again.

⏺ ExitPlanMode ⎿ inspectrum: codex approved the plan (session 2026-07-12…). ┌ Ready to code? ──────────────── │ Here is Claude's plan… ← your normal approval dialog

No prompt to remember, no button, zero tokens spent on triggering. The gate is a deterministic hook — it fires on every plan, whether your session runs Fable, Sonnet, or Haiku. Two commands give you the automatic gate; the on-demand /inspectrum:review command needs one extra line (registering the MCP server — shown in the assisted setup below).

Prefer the agent to install and check everything for you? Paste this into Claude Code.

Set up Inspectrum's Codex plan gate. Use normal approvals only — do not

switch to Bypass Permissions or Full Access.

Steps:

  1. Run node --version. If < 20, stop and tell me to install Node 20+ from https://nodejs.org first.
  2. Run codex --version. If it is missing or older than 0.99.0, run npm install -g @openai/codex@latest and verify again.
  3. Run claude plugin marketplace add yannmenec/inspectrum, then claude plugin install inspectrum@inspectrum.
  4. Run claude mcp add --transport stdio --scope user inspectrum -- npx -y inspectrum@latest (this powers the on-demand /inspectrum:review command).
  5. Run npx -y inspectrum@latest doctor and show me the output, including the resolved codex model/effort lines.
  6. Run codex login status.
  • If it prints "Logged in", tell me: "✅ Setup complete. Your next plan-mode plan gets a Codex review automatically." Done.
  • Otherwise (not logged in), pop open a Terminal window with codex already running by executing: osascript -e 'tell application "Terminal" to do script "codex"' Then tell me: "A Terminal window opened with codex running. Inside that window, click 'Sign in with ChatGPT', complete the login in my browser, then close the Terminal window. Inspectrum is then ready."

Do NOT use sudo, edit shell profiles, push git changes, read .env or credentials, or publish packages. Report back: Node version, codex install status, doctor verdict, and whether login was needed.

How it works

you ──▶ Claude Code ──▶ plan ready ──▶ ExitPlanMode

│ inspectrum plan-gate (hook) │ Codex reviews the plan (read-only sandbox, your ChatGPT sub) │ ┌─────────────────────┴──────────────────────┐ APPROVE ✅ REVISE / REJECT ❌ │ │ your approval dialog findings go back to Claude, appears as usual it revises, gate runs again (max 2 rounds)

Built to be boring and safe:

  • Fails open. Codex not installed, logged out, timed out, network down — the plan proceeds with a visible warning. Operational errors don't block your work; the gate degrades, it doesn't brick.
  • Never auto-approves. A green review still lands on *your* approval dialog. The gate can delay it (while Claude revises) but can never click it — you keep the final call.
  • No wasted reviews. Within a session, an unchanged plan is hash-cached and not re-reviewed; only real revisions spend a round.
  • Read-only reviewer. Codex runs in a pinned read-only sandbox (codex exec -s read-only --ephemeral), and sandbox-weakening flags in your config are stripped. The reviewer reads; it doesn't write.
  • Kill switch. [plan_gate] enabled = false in ~/.inspectrum/config.toml, or disable the plugin per project.

Why a separate reviewer?

  • Plans are leverage. A flaw caught before execution can be cheaper to fix than the same flaw found after a difficult-to-reverse change.
  • Separation makes the check inspectable. The author and reviewer run independently, and findings remain attributed.
  • Cross-provider value is a hypothesis. Claude and GPT can raise different objections, but Inspectrum has not yet proved that this produces a net reliability gain after false positives, triage, cost, and latency.
  • Use an existing subscription. No separate API bill when using your ChatGPT subscription; reviews consume your existing Codex subscription allowance. API-key backends are billed by their provider.

What's in the box

🚦 Plan gateEvery Claude Code plan reviewed by Codex before it reaches you — automatic, max 2 revision rounds
🔍 On-demand review/inspectrum:review or "Review this plan with Inspectrum" from any MCP host
🧑⚖️ Multi-reviewer + judgeRun codex + gemini + claude in parallel; a judge consolidates into one verdict
📋 One verdictapprove / revise / reject + findings by severity, with reviewer attribution
🗂️ Session logsMarkdown record of every review — verdict, findings, revised plan — under ~/.inspectrum/sessions/ (0700 perms)
🩺 `inspectrum doctor`One command to check your reviewer is installed, authenticated, and resolving the right model — fails loudly if Codex is logged out

Works with

Your agentYour reviewerSetup
Claude CodeCodex (GPT)Plugin — 2 commands above
Codex app / CLIClaudecodex mcp add inspectrum -- npx -y inspectrum@latest + config below
Claude Desktop (macOS)Codex (GPT)Download inspectrum-0.2.3.mcpb, open, confirm. The earlier v0.2.0 bundle was incomplete — use the v0.2.3 asset, not npm/stdio.
CursorCodex (GPT)

Codex app / CLI setup — use Claude as your reviewer

Paste this into the Codex app or CLI:

Set up Inspectrum so I can review my plans with Claude. Use normal

approvals only.

Steps:

  1. Run node --version. If < 20, stop and tell me to install Node 20+ from https://nodejs.org first.
  2. Run claude --version. If "command not found", run npm install -g @anthropic-ai/claude-code and verify again.
  3. If ~/.inspectrum/config.toml does not exist, create it with:

[defaults] reviewers = ["claude"]

  1. Run codex mcp add inspectrum -- npx -y inspectrum@latest
  2. Run npx -y inspectrum@latest doctor and show me the output.
  3. Pop open a Terminal window with claude already running so I can confirm or complete login, by executing: osascript -e 'tell application "Terminal" to do script "claude"' Then tell me:
  • "If claude shows its chat prompt, you're already logged in — close the Terminal window. Inspectrum is ready."
  • "If claude shows /login or opens a browser, complete the sign-in with your Claude account, then close the Terminal window. Inspectrum is then ready." (The ⚠ claude line in the doctor stays even after login because claude doesn't expose a status command we can detect — harmless.)

Do NOT use sudo, edit shell profiles, push git changes, read .env or credentials, or publish packages. Report back: Node version, claude install status, doctor verdict, and whether login was needed.

Needs a Claude Pro/Max subscription — no API key.

Tuning

Which model reviews, at which effort? On the Codex side, precedence is:

Setting1st (wins)2nd3rd
model[reviewers.codex] model in ~/.inspectrum/config.tomlmodel in ~/.codex/config.tomlcodex built-in default

| reasoning effort | [reviewers.codex] effort | model_reasoning_effort

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

PopNx fragen