Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Find untested functions: link tests to code, score coverage, record proven runs locally.
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.
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": {
"gapproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add gapproof -- npx -y @reneturcios/gapproof mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"gapproof": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"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.
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"gapproof": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/gapproof",
"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.
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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub CloudCorpRecords, 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.
El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.
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 (0.1.0) llegó al registro hace 4 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js, Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp
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.
MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit
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.
gapproof is a local test-gap analysis tool for a code repository. It walks the sources, extracts the functions it finds, checks which of them are mentioned by a test, and reports the gaps: functions no test appears to cover. Recorded test runs add a second, stronger signal — a function named by a passing run (directly, or through the test that links it) counts as *proven*, not just linked — and the two signals combine into a single coverage score.
This package is a clean-room rebuild, and a labelled core subset: it covers 12 of the 18 tools documented for the original Orangepro MCP server (orangepro_*). The omitted tools are listed under "Scope" below.
There is no AST, no parser, and no network call anywhere. The engine is a set of documented heuristics:
node_modules, .git, dist, and dot-directories. Files ending in .ts, .tsx, .js, .jsx, or .py are classified as tests when they live under test/, tests/, or __tests__/, or are named *.test.*, *.spec.*, test_*.py, or *_test.py; all others are sources.function name(, export function name(, and const name = (...) => (also let/var, the function keyword form, and an optional async). Python: def name(. A Python name not starting with _ counts as exported; a TS/JS name counts as exported when declared with export.orangepro_record_run appends a run (test, outcome: "pass" | "fail", optional functions) to the persisted graph. A function is *proven* when a passing run names the function, or names a test file / test case that links it.60% × linked ratio + 40% × proven ratio, reported on a 0–100 scale with one decimal place.[A-Z]+-\d+ are read from source *comments only* (//, /* … */, #) and associated with the functions defined in the same file.State lives in one file: /.gapproof/graph.json, written by orangepro_start and orangepro_record_run. Everything else reads the repository (and that graph, when runs matter) without writing.
npx @reneturcios/gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/gapproof
The container defaults to the MCP server. Pass CLI arguments to use it as a CLI instead. No API key is needed — the original's optional model key only powers its AI test-generation tools, which this subset omits.
The CLI mirrors the tools: one subcommand per tool, taking its arguments as a single JSON object.
gapproof orangepro_start '{"root":"/path/to/repo"}'
gapproof orangepro_analyze_sources '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_find_test_gaps '{"root":"/path/to/repo","limit":10}' gapproof orangepro_status '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof orangepro_record_run '{"root":"/path/to/repo","test":"math.test","outcome":"pass"}' gapproof orangepro_export_evidence_pack '{"root":"/path/to/repo"}' gapproof --version
Exit codes: 0 on success, 1 on an analysis or validation error, 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/gapproof mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "gapproof": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/gapproof", "mcp"] } } }
All tools take root (the repository path) unless noted.
| Tool | Extra input | What it returns |
|---|---|---|
orangepro_start | — | Analyzes the repo, persists .gapproof/graph.json (preserving recorded runs), and returns {root, sources, functions, tests, linked, unlinked} counts. |
orangepro_analyze_sources | — | The same walk without persisting: per-file function lists plus the total function count. |
orangepro_find_test_gaps | limit (optional) | Unlinked functions as [{function, file, exported}], exported first, then in file order. |
orangepro_status | — | With a persisted graph: {exists: true, generated_at, counts}. Without one: {exists: false} plus a fresh, unstored snapshot. |
orangepro_doctor | — | {root_exists, has_manifest, source_files, test_files, issues}; a manifest is package.json or pyproject.toml at the root. |
orangepro_graph_score | — | {score, linked_ratio, proven_ratio, functions} — 60% linked + 40% proven. |
orangepro_stats | — | {files, functions, tests, test_files, linked, unlinked, proven, runs}. tests counts individual test cases; test_files counts files. |
orangepro_rtm | — | [{id, functions, covered}] for requirement ids found in source comments; covered means every associated function is linked. Empty when no ids appear. |
orangepro_changed_impact | files (required array) | {changed_functions, affected_tests, unlinked_changed} for the given repo-relative changed files. |
orangepro_record_run | test, outcome (required), functions (optional) | Appends a run to the graph (running a fresh analysis first when no graph exists) and returns {recorded: true, runs_total}. |
orangepro_explain_test | test (required) | Locates a test file by name substring and returns {test, file, linked_functions, proven_functions, content_excerpt} (excerpt ≤ 400 chars). |
orangepro_export_evidence_pack | — | {generated_at, root, score, stats, gaps, runs}, returned to the caller — nothing is written. |
Omitted from this core subset: orangepro_prove_loop, orangepro_prove, orangepro_generate_tests, orangepro_update_graph, orangepro_ai_links, and orangepro_ai_flows. Those are the original's proof-execution and AI-assisted tools; the AI flows need a model key in the original. This subset reproduces the local analysis surface only, with the heuristic limits stated above: name-based linking can miss indirect coverage and can credit a coincidental mention, and comment-based RTM extraction only sees ids written in comments.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, in-memory fixture repo, no network, no disk npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.