Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Se ejecuta en tu computadora
Gguf MCP
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Inspect local GGUF/safetensors models: quantization, params, VRAM fit — headers only.
Los tres pilares de PopNx MCP
Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiMuy nuevo↓ 69/sem · ★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: Se ejecuta en tu computadora
- Transporte: stdio
- Categoría: Otros
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- npmNode.js instalado (para el comando npx)
¿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": {
"gguf": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"gguf-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add gguf -- npx -y gguf-mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gguf": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"gguf-mcp"
]
}
}
}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.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"gguf": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"gguf-mcp"
]
}
}
}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.
Qué puede hacer
Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.
Revisiones básicasi
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub arose26, dueña del repo
- … Aún sin revisar
Sigue en mantenimiento
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- … Aún sin revisar
Tiene licencia
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
- – No aplica
El endpoint responde
Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet
- – No aplica
Inicio de sesión con OAuth
Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar
- … Aún sin revisar
Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas
Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet
Comparado con otros en Otrosi
- Más estrellas que el 0% de los otros 18486 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 20% de los otros 18486 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 18486 servidores de esta categoría
Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.
Preguntas frecuentes
¿Es seguro Gguf MCP?
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.
¿Qué claves o códigos necesita?
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?
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).
¿Sigue en mantenimiento?
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.1) llegó al registro hace 3 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Compose Preview Catalogs
Alternativas
Servidores de la misma categoría hechos por otros creadores, ordenados por estrellas.
Cómo leer una tarjeta:↓ Descargas por semanai★ Estrellas de GitHubiTres pilares: reseñas · revisiones · usoiActualizado = fecha en que se publicó la última versión en el registroi
Remote Desktop Commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Se ejecuta en la nube✓ desktopcommander.app
Compose Preview Catalogs
Browse, inspect and render Jetpack Compose Material 3 and Wear component catalogs.
Se ejecuta en la nube
README del creador
Abrir el README
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.
gguf-mcp
An MCP server that inspects local model files — GGUF and safetensors — so Claude and other LLMs can answer questions about the models on your disk:
- *"What is this .gguf? Architecture, quantization, parameter count?"*
- *"Will this model fit in my 12 GB GPU at 8k context?"*
- *"What tensors are inside, with what shapes?"*
- *"Show me its chat template / RoPE settings / tokenizer config."*
Headers only. The parser never touches tensor data, so inspecting a 70 GB model takes milliseconds and a few MiB of I/O. No network, no API keys, no telemetry — your files never leave your machine.
Quick start
Claude Code
claude mcp add gguf -- npx -y gguf-mcpClaude Desktop — add to claude_desktop_config.json:
{"mcpServers": { "gguf": { "command": "npx", "args": ["-y", "gguf-mcp"] } } }
The same npx invocation works in Cursor, Windsurf, and any other MCP client.
Tools
| Tool | What it does |
|---|---|
inspect_model | One-call summary: format, architecture, parameters, quantization, context length, file size, tensor count |
list_tensors | Tensor names, shapes, and storage types — filterable (attn, blk.0, ...) |
estimate_vram | Fit check: exact weights size + modeled fp16 KV cache for your chosen context length |
get_metadata | The GGUF key-value store (or safetensors __metadata__), filterable by key |
Paths can be a .gguf file, a .safetensors file, a *.safetensors.index.json, or a model directory (sharded HuggingFace layouts are aggregated across shards). Extension-less GGUF blobs — like the ones in Ollama's ~/.ollama/models/blobs — are detected by magic bytes.
Design notes
- Context-friendly by construction. A tokenizer vocabulary is 100k+ strings; metadata arrays are returned as
{count, sample}summaries and long strings (chat templates) are truncated with a marker. The full data stays on disk where it belongs. - Honest estimates.
estimate_vramreports exact on-disk weight bytes plus the standard KV-cache formula (2 × layers × context × KV heads × head dim × 2 bytes), and says what it excludes rather than faking precision. - Defensive parsing. Magic checks, version checks (incl. big-endian detection), truncation detection, and sanity caps on header sizes — malformed files produce specific, actionable errors.
- Zero runtime dependencies beyond the MCP SDK and zod. The GGUF binary reader and safetensors parser are hand-rolled and unit-tested against synthetic files built in the test suite — no fixtures, no downloads.
Development
npm installnpm test # offline unit tests (vitest) — synthetic model files npm run build # tsc → dist/ node scripts/smoke.mjs # end-to-end: generates models, drives the server over stdio
Architecture: src/gguf.ts (binary header parser + VRAM math) and src/safetensors.ts (JSON header + shard index) are pure logic with no MCP imports; src/index.ts is the MCP wiring and path/format detection.
Out of scope
Tensor statistics (would require reading data), PyTorch .bin (pickle — unsafe by design), ONNX, and remote HuggingFace queries (HuggingFace has an official MCP server for that).
License
MIT