Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Dockerfile layer and waste analyzer: layer sizes biggest first, with deterministic waste flags.
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": {
"layercheck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add layercheck -- npx -y @reneturcios/layercheck mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"layercheck": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"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": {
"layercheck": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/layercheck",
"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, AI Deprecations
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.
AI model shutdown dates, replacements, change feed and webhook alerts for 8 providers.
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.
Every RUN, COPY, and ADD in a Dockerfile leaves a layer in the image, and layers are where image size and build-cache pain live. layercheck reads a Dockerfile as plain text — no docker daemon, no build — and reports what it finds:
\ continuations joined and blank lines and # comments skipped, each marked with whether it produces a layerdocker history reports them) — the total size and the layers ranked biggest first, so the fattest layer is the first thing you seeCONSECUTIVE_RUN — a RUN immediately after another RUN; the two could be one layerBROAD_COPY_EARLY — a COPY . . (or ./) placed before the dependency install step, busting its cache on every source changeAPT_LEFTOVER — apt-get install without removing /var/lib/apt/lists in the same RUNADD_LOCAL — ADD used for an ordinary local file, where COPY is the clearer instruction (remote URLs and archives are fine)If the supplied sizes do not line up with the number of layer-producing instructions, layercheck says so and names both counts instead of silently misaligning them.
npx @reneturcios/layercheck analyze --dockerfile Dockerfile
npx @reneturcios/layercheck analyze --dockerfile Dockerfile --sizes sizes.json npx @reneturcios/layercheck --version
sizes.json is a JSON array of numbers: the size in bytes of each layer-producing instruction, in Dockerfile order. The analysis is printed as one JSON object: {layer_count, total_size_bytes, instructions, biggest_layers, waste_flags}.
Exit codes: 0 on success, 1 on a runtime error (including an unreadable file or a sizes length mismatch), 2 on a usage error.
npx -y @reneturcios/layercheck mcp
MCP client config:
{
"mcpServers": { "layercheck": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/layercheck", "mcp"] } } }
analyze_dockerfile_layers — Analyze a Dockerfile's layers and flag wasted ones.dockerfile (string, required) — the Dockerfile textlayer_sizes (array of numbers, optional) — size in bytes of each layer-producing instruction, in Dockerfile order; its length must equal the number of layer-producing instructionsdocker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/layercheck
docker run --rm -v "$PWD:/w" ghcr.io/cloudcorprecords/layercheck analyze --dockerfile /w/Dockerfile
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # tsx --test test/*.test.ts (pure local, no network) npm run dev # run the CLI from source
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