Spec Driven Development
de formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
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竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
把 AI 答案/竞品内容当语料，找出反复出现的说法、被反复引用的信源与答案同质化程度，含对照组自检
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
- UsoiAún sin medir★ –
Qué puedes hacer con él
Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.
- Conexión: –
- Transporte:
- 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.
El creador no incluyó detalles de instalación en el registro. Consulta el README del creador más abajo.
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 7 nov 2026
- ✓ Superada
El creador coincide con el repo
El nombre en el registro se verificó con el dominio savantcat.cn (el registro comprueba quién es dueño del dominio)
- … 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 32583 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 56% de los otros 32583 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32583 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 竞品内容 Pattern 雷达 · AI 答案里的重复说法?
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 (1.0.1) llegó al registro hace 32 días.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, sync. labs
Alternativas
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
Remote Desktop Commander
de desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar
sync. labs
de synchronicity-labs
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
Computadora o nubeActualizado hoy
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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.
竞品内容 Pattern 雷达 · pattern-radar
合尘猫（savantcat.cn） 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商：把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。
官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把「AI 答案 / 竞品内容」当语料，找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。
纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。
已托管为公网 MCP 服务，不用装任何东西就能用：https://savantcat.cn/mcp-radar
python radar.py --selftest # 必跑：对照组自检python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md
它回答的问题
- AI 对这个问题已经形成什么固定说法？（重复 Pattern + 覆盖率）
- 谁在这类答案里占位？（主体覆盖率）
- AI 实际上把谁当信源？（被反复引用的域名）
- 答案空间固化到什么程度？（同题相似度）
口径（重要，别误用）
- Pattern = 覆盖度：出现在越多回答里，越像「AI 对这个问题的默认说法」。覆盖率 = 覆盖回答数 / 总回答数。
- 阈值不是拍脑袋的：先取语料的高覆盖 n-gram 作种子，向左右逐字扩展成完整短语（所以给出的是「百度智能云」而不是碎片「度智能云」）。
- 空阈值用零假设模拟得出：把每篇答案的字符内部打乱（保留长度与字频、摧毁短语），重算最大覆盖，取 p95；真实阈值 = max(空阈值+1, 3)。这是自校准的，不是经验常数。
- 占位符域名会被剔除：答案正文里的「你的域名」这类模板文字不是信源，报告中标 ⚠️ 且不进结论。
对照组标定结果（v1.0.0 实测）
--selftest 造两份答案已知的语料：
| 对照组 | 期望 | 实测 |
|---|---|---|
| A 健康组（注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次） | 检出 | ✅ 检出，覆盖 100%；信源识别正确 |
| B 病态组（每条只用互不重叠的字，真无重复） | 零误报 | ✅ 检出 0 个 |
| 负对照（A 语料字符打乱） | 恒为 0 | ✅ 0 个（链路不造伪 Pattern） |
| 样本闸门（5 条样本） | 必须拒 | ✅ 拒答并说明原因 |
对照组本身也被验证：自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」，不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了（12 条答案共用同一模板串）。
边界（明说，不含糊）
- 只做字符级 n-gram，不做语义聚类。同义不同形（「AI 客服」vs「智能客服」）不会合并。
- 不判情绪、不判内容好坏、不预测流量或 ROI。覆盖率高 ≠ 评价好。
- 样本 < 12 条直接拒绝出分，不硬凑。低于这个量算出来的是噪声，比没有更误导。
- 换语料形态（英文、长文）需重新标定：当前阈值是在中文短答案（每篇数百字）上标定的。
- 只读：不修改任何输入文件（可用 md5 前后比对自证）。
- 引用 URL 只做提取与域名统计，不做可达性验证（打不开可能是反爬，不等于幻觉）。
输入格式
两种都吃：
geo-monitor的记录：{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}- 纯数组：
[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]
空答案会被丢弃并计数，不当成数据。
报告骨架
一、AI 答案里的重复 Pattern（含零假设阈值）二、竞品占位（谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置） 三、AI 反复引用的信源（信源池占位，占位符已剔除） 四、答案空间同质化程度（同题两两相似度） 五、最该先修的一件事（只给一条） 附录：口径与边界
第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作，不是十条清单。
怎么接入
用远程端点（推荐，零安装） —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可：
{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}三个工具：analyze_patterns（主分析）· self_check（先验尺子可用）· explain_method（口径与边界）。
本地 stdio（要改代码或离线用）：
python server.py # stdiopython server.py --http --port 8768 # streamable-http
相关
- 🏠 更多作品与实战记录：https://savantcat.cn
- 🧩 全部 MCP 端点与接入方式：https://savantcat.cn/mcp/
- 📄 这个服务的详情页：https://savantcat.cn/mcp-radar.html
License
MIT — 见 LICENSE。
作者
合尘猫 · 一个人 + 一个 AI 分身的 AI 落地实践 —— 知识库 · AI 客服合规 · 内容自动化。
版本
- v1.0.0（2026-10-04）首版。阈值口径：零假设 p95 自校准 + 逐字扩展短语 + 碎片剔除 + 占位符识别。