Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Free context-engineering audits for AI agents. BYOK Anthropic key. Top-3 findings per scan.
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
ANTHROPIC_API_KEYLos valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.
Necesitas
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"audit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add audit --env ANTHROPIC_API_KEY=your-value -- npx -y @archonics/mcp-auditCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"audit": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"audit": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@archonics/mcp-audit"
],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}Tu navegador te pide permiso para abrir la app; luego la app muestra la configuración y te pide confirmar. Los valores de las claves quedan vacíos para que los completes tú.
Este se ejecuta en tu computadora, y ChatGPT solo puede conectarse a servidores en internet. Elige otra app.
Tu elección se guarda en una cookie en este dispositivo; no necesitas cuenta.
Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub archonics, dueña del repo
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Superó 1 de 1 revisiones básicas aplicables. No hemos leído el código. Antes de agregar una clave o un token, revisa qué acceso pide el servidor y usa una clave que tenga solo los permisos que necesitas.
Debes completar: ANTHROPIC_API_KEY
Se ejecuta en tu computadora. Tu app de IA lo inicia cuando hace falta, y los datos no pasan por los servidores del creador (a menos que el propio servidor llame a un servicio en línea).
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.4) llegó al registro hace 6 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, AvaHR
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
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.
Read hiring data and create inactive assessment and questionnaire drafts for human review.
Copiado tal cual del repo del creador. PopNx MCP no lo ha revisado ni lo respalda. Se quitaron HTML, imágenes y scripts. Los enlaces llevan fuera de este sitio.
Free-tier context engineering audits for production AI agents, delivered as MCP tools you can call from Claude Desktop, Cursor, Claude Code, or any MCP-compatible client.
What you get: top-3 findings on your system prompts, tool definitions, or context packing, on demand, no account needed.
What it costs: nothing. The free scan is genuinely free. Upgrade paths to the $49 Instant Audit and $750 Full Audit are surfaced in the response footer; they're not paywalls on this tool.
Most production agent failures aren't model failures — they're context engineering failures. Ambiguous instructions, underspecified tools, bloated context, no regression tests on prompt changes. Those problems are spottable by a trained reader. Archonics has trained that reader and published it as an MCP tool so you can get a second opinion on your agent's context without filing a support ticket.
The underlying audit engine applies Archonics Audit Methodology v1.0, the same spec that drives our paid audits.
audit_system_promptPaste a system prompt. Get back the three most important context engineering issues in it, ranked by severity, with specific recommendations.
Covers: role clarity, instruction conflicts, negative space, priority structure when instructions conflict, token efficiency, format specification precision, failure-mode coverage.
audit_tool_definitionPaste a tool/function definition. Get back the three most important issues affecting how reliably the model will call it.
Covers: description quality (the "when to use this tool" question), parameter schema precision, parameter documentation, error response design, discoverability.
audit_context_packingPaste a representative context payload (or describe it structurally). Get back the three most important efficiency and quality issues.
Covers: content inventory, redundancy across sections, freshness/relevance, ordering, truncation risk, prompt-cache utilization.
Add to your claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "archonics-audit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archonics/mcp-audit"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key-here" } } } }
Add to your .cursor/mcp.json:
{
"mcpServers": { "archonics-audit": { "command": "npx", "args": ["-y", "@archonics/mcp-audit"], "env": { "ANTHROPIC_API_KEY": "your-anthropic-api-key-here" } } } }
claude mcp add archonics-audit npx -y @archonics/mcp-audit
Then set ANTHROPIC_API_KEY in your environment.
The audit engine runs on Claude. You bring your own API key so:
If you'd rather not bring your own key, use the $49 Instant Audit at agent.market — we cover the API costs and return a full-methodology audit PDF.
Submitted content is processed ephemerally. No prospect content is retained on Archonics infrastructure or used to train any model. The API call pattern is: your client → your Anthropic API key → Anthropic → your client. Archonics servers are not in this path.
Aggregated, anonymized patterns across many audits may inform improvements to the methodology — "18 of 20 audited systems lacked prompt-regression tests" — but specific content never feeds that process.
Details: archonics.ai/privacy
If the free scan surfaces issues worth fixing, two paid tiers go deeper:
MIT. Use it, fork it, audit yourself.