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

Launch Engine — Business Execution OS

von ZionHopkinsVersion 1.1.0i★ –iLäuft auf deinem Computer
Name in der Registryio.github.ZionHopkins/launch-engine

Installieren

Überblick

Beschreibung vom Entwickler (englisches Original)

Agentic pipeline — 39 tools from idea to revenue for solo founders.

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).
  • Das trägst du selbst ein: LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR

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": {
    "launch-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR": "your-value"
      }
    }
  }
}

Führe das in deinem Terminal aus

claude mcp add launch-engine --env LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR=your-value -- npx -y launch-engine-mcp

Trag die leeren Werte ein, bevor du ihn startest.

In Cursor öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

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

{
  "mcpServers": {
    "launch-engine": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_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 VS Code öffnen

Oder kopier die Einstellungen selbst

In .vscode/mcp.json in deinem Projekt einfügen

{
  "servers": {
    "launch-engine": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "launch-engine-mcp"
      ],
      "env": {
        "LAUNCH_ENGINE_PROJECT_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.

Werte, die du selbst einträgst

  • LAUNCH_ENGINE_PROJECT_DIR env
    Path to your project directory where pipeline-state.json and assets/ live

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 ZionHopkins 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 32537 Server in dieser Kategorie
  • Neuer in der Registry veröffentlicht als 5 % der anderen 32537 Server in dieser Kategorie
  • Basischecks gleich gut wie oder besser als bei 100 % der anderen 32537 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 Launch Engine — Business Execution OS 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 (1.1.0) kam vor 7 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, TF Rooms

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

TF Rooms

von tfrooms.com

Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.

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.

Asset Factory

Agentic pipeline that transforms ideas to revenue — for solo founders and bootstrappers.

npx -y asset-factory-mcp

Why Asset Factory?

Most MCP servers give you one tool. A GitHub integration. A database query. A Slack bot.

Asset Factory gives you 42 tools that work as a pipeline — the entire playbook from raw idea to validated revenue, running inside the AI client you already use.

  • No more blank-page paralysis. Start with scout and the system tells you exactly what to do next, every step of the way.
  • Every stage feeds the next. Buyer research flows into offer design. Offer design flows into campaign copy. Campaign copy flows into validation. Nothing is wasted.
  • Math before assets. Unit economics are validated before you build anything. You'll never spend weeks building an offer that can't work at your budget.
  • Test ideas for $50, not $5,000. rapid_test gives you signal in 3-5 days with a landing page and paid traffic — before you commit to the full pipeline.
  • Your AI becomes a co-founder, not a chatbot. It doesn't just answer questions. It executes a structured business system with you.

Install

npm install -g asset-factory-mcp

Or run directly without installing:

npx -y asset-factory-mcp

Quick Start

Claude Desktop

Add to your claude_desktop_config.json:

{

"mcpServers": { "asset-factory": { "command": "npx", "args": ["-y", "asset-factory-mcp"], "env": { "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project" } } } }

Cursor

Add to your MCP settings (.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "asset-factory": { "command": "npx", "args": ["-y", "asset-factory-mcp"], "env": { "ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR": "/path/to/your/project" } } } }

From Source
git clone https://github.com/ZionHopkins/asset-factory-mcp.git

cd asset-factory-mcp npm install npm run build node dist/index.js

How It Works

Asset Factory is a two-layer tool system:

Layer A — 42 SOP Tools (read-only): Each tool validates prerequisites against pipeline-state.json, loads upstream context from previous stages, checks learnings.json for patterns, and returns full SOP instructions enriched with that context. Your AI executes the instructions.

Layer B — 3 Utility Tools (mutations): update_pipeline_state, save_asset, capture_learning. These handle all state writes and file creation. Your AI calls them after executing each SOP.

The Pipeline

Five entry points:
  1. scout → Full pipeline (research → offer → build → deploy → validate)
  2. rapid_test → Quick $50-100 test (signal in 3-5 days)
  3. passive_deploy → Marketplace assets (after research)
  4. tournament → Batch-evaluate 3-5 ideas through Layer 1 simultaneously
  5. portfolio_triage → Rank existing pipelines by profit velocity, select top N
Full Pipeline Flow
LAYER 1 (Strategist):

scout → autonomy → market_intel → research → build_blocks → stress_test → unit_economics

LAYER 2 (Builder): name_lock → platform + product → deploy → qa → validate_prep

LAYER 3 (Validator): validate_check (daily) → validate_decide → feedback → iterate

TRAFFIC (Paid): traffic_strategy → channels → creative_test → funnel_optimize → scale

ORGANIC GROWTH (runs parallel with paid): content_engine → content_repurpose → seo_check (monthly)

BOLD ACTION (post-QA): bold_action → credibility compression playbook

REVENUE PHASE MANAGEMENT (optional overlay): portfolio_triage → revenue_review (weekly) Phases: Signal → Cash → Repeat → Scale

CROSS-CUTTING: status | daily_check | lessons | voice_extract | dream_100 | tournament

Each tool checks prerequisites automatically. If you try to run research before completing market_intel, you'll get a clear STAGE_BLOCKED message telling you exactly what to run first.

Tools Reference

SOP Tools (42)
ToolDescriptionPrerequisites
scoutMarket scanning — takes a raw idea, determines viabilityNone (entry point)
autonomyAgent Autonomy Score — AI-buildable product viabilityscout
market_intelDeep market research with competitive scoringscout, autonomy
researchTherapeutic Buyer Engine — deep persona researchmarket_intel
build_blocks7 Building Blocks from buyer researchresearch
stress_testOffer scoring across 10 dimensionsbuild_blocks
unit_economicsCPA, LTV, break-even modelingstress_test
name_lockLock business/product namestress_test, unit_economics
platformTech stack selection and scoringstress_test
productProduct architecture designstress_test, name_lock
deploySales pages, emails, ad copy generationname_lock, platform, product
qa7-check persona alignment gatedeploy
validate_prepValidation deployment packagedeploy, qa
validate_checkDaily 60-second health checkvalidate_prep
validate_decideEnd-of-window verdictvalidate_prep
feedbackPerformance diagnosis and fix routingdeploy
traffic_strategyTraffic channel research and scoringdeploy
channelsChannel setup and configurationtraffic_strategy
creative_testAd creative variation testingchannels
funnel_optimizeCRO testing across conversion funnelchannels
scaleSystematic scaling of validated channelscreative_test
traffic_analyticsPerformance reporting and attributionchannels
dream_100Relationship strategy and outreachresearch
passive_deployMarketplace asset scoring and specsresearch
passive_checkScheduled performance checkspassive_deploy
passive_compoundDeploy related assets around anchorspassive_deploy
passive_portfolioQuarterly portfolio reviewpassive_deploy
rapid_testQuick idea test — landing page + adsNone (entry point)
rapid_checkDaily metrics vs. thresholdsrapid_test
rapid_graduateGraduate test to full pipelinerapid_check
rapid_statusDashboard of all rapid testsNone
statusPipeline status reportNone
daily_check5-minute daily operations pulseLive campaigns
lessonsPattern library — capture and retrieveNone
voice_extractBrand voice extraction from contentqa
content_engineTopic cluster research, SEO/GEO content generationqa, validate_prep
content_repurposeSingle-pass multi-platform content repurposingcontent_engine
seo_checkMonthly SEO/GEO audit with AI citation trackingcontent_engine
tournamentBatch-evaluate 3-5 ideas through Layer 1None (entry point)
bold_actionBold Action Playbook — highest-leverage irreversible credibility moveqa
portfolio_triageRank pipelines by Profit Velocity Score, enforce active capNone (entry point)
revenue_reviewWeekly revenue phase assessment (Signal → Cash → Repeat → Scale)None (entry point)
Utility Tools (3)
ToolDescription
update_pipeline_stateUpdate pipeline-state.json with dot-notation paths
save_assetSave files to assets/[market-name]/ directory
capture_learningCapture reusable patterns to learnings.json

Project Directory Structure

Asset Factory creates and manages files in your project directory:

your-project/

├── pipeline-state.json # Pipeline progress tracking ├── learnings.json # Pattern library across pipelines └── assets/ └── [market-name]/ ├── research/ # Scout reports, buyer research, market intel ├── building-blocks/ # The 7 Building Blocks ├── product/ # Product Architecture Blueprint ├── copy/ # Sales letters, email sequences ├── campaigns/ # Landing pages, ad copy ├── traffic/ # Traffic strategy, creative tests, analytics ├── validation/ # Deployment packages, daily checks, verdicts ├── voice/ # Brand voice calibration ├── passive-portfolio/ # PADA outputs ├── rapid-test/ # Rapid test assets ├── bold-action/ # Bold Action playbook └── content/ # Organic growth engine outputs ├── pillar/ # 2,000-4,000 word guides ├── spokes/ # 1,000-2,000 word pages ├── repurposed/ # Multi-platform assets per source ├── schema/ # JSON-LD files ├── seo-config/ # robots.txt, sitemap, brand signals └── audits/ # Monthly SEO/GEO audit reports

Configuration

The project directory is resolved in order:

  1. ASSET_FACTORY_PROJECT_DIR environment variable
  2. --project-dir= CLI argument
  3. Current working directory

First Use

When you run status with no existing pipeline, you'll see:

Three paths available:

1. rapid_test — $50-100 paid traffic test in 3-5 days

2. scout — Full active pipeline with deep research and validation

3. passive_deploy — Marketplace assets (requires research first)

Best Practices

Getting Started
  • Start with `status` — always run this first. It reads your pipeline state and tells you exactly where you are and what to do next.
  • New idea? Use `rapid_test` first — don't run the full pipeline on an unvalidated idea. Spend $50-100 to get signal in 3-5 days. If it graduates, then run scout.
  • One pipeline at a time — you can run multiple rapid tests in parallel, but focus on one full pipeline at a time. Context switching kills momentum.
During the Pipeline
  • Follow the order — the prerequisite system exists for a reason. Each stage feeds the next. Skipping market_intel means research has no competitive context. Skipping stress_test means you might build assets for a broken offer.
  • Don't skip `qa` — it catches promise-product misalignment, unattributed statistics, and persona drift. Every asset that touches a buyer must clear the QA gate.
  • Run `daily_check` every day during validation — it takes 60 seconds and catches problems before they burn budget.
  • Use `lessons` after every major decision — verdicts (ADVANCE/KILL), graduated rapid tests, creative test winners. The pattern library makes every future pipeline smarter.
Working with the AI
  • Let the AI execute the full SOP — each tool returns complete instructions. Don't interrupt midway. Let it finish the research, generate the deliverables, and save the files.
  • Review Tier 3/4 decisions carefully — the system will pause and ask for your input on market selection, pricing, kill decisions, and anything involving real money. These pauses are intentional.
  • Trust the math — unit_economics will tell you if the numbers work at your budget. If the verdict is NON-VIABLE, don't try to force it. Move on or adjust the offer.
Scaling
  • Validate before you scale — scale requires proven creative winners with 30+ conversions. Scaling unvalidated campaigns is the fastest way to burn money.
  • Compound your learnings — passive assets that reach ANCHOR status should trigger passive_compound. One proven asset can spawn 5-10 related assets.
  • **Run traffic_analytics w

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

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