Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Verify signed AIFeed permissions, fetch token-budgeted markdown, and verify assets for AI agents.
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": {
"aifeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aifeed-mcp-server"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add aifeed -- npx -y aifeed-mcp-serverPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"aifeed": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aifeed-mcp-server"
]
}
}
}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": {
"aifeed": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aifeed-mcp-server"
]
}
}
}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 denyn1, 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 (1.0.0-draft.2) llegó al registro hace 2 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, Agent Data Tools: Utilities
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.
103 tools: JSON repair, CSV, hashes, cron, dates, units, validators. 25 free calls.
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.
AIFeed
English · Bahasa Indonesia · 中文
Signed content permissions for the AI web.
Declare, sign, and revoke what AI agents may do with your content — and let agents prove it.
▶ Watch: How AIFeed stops web scraping waste
Website · Protocol flow · Benchmark · Complete guide · Paper (PDF)
Publisher side — sign what agents may do with your content:
npx aifeed keygen --out .aifeed # Ed25519 key pair
npx aifeed site build ./public --domain example.com \ --key .aifeed/aifeed-private.pem --llms --inject # manifest + page markdown + index npx aifeed validate ./public --domain example.com # verify locally
Prefer zero config? npx aifeed init --domain example.com --dir ./site creates the keys, a signed manifest, and the DNS/host setup guide in one step.
Agent side — verify any domain in 3 lines:
npm install @aifeed/verify
const { verifyRemote } = require('@aifeed/verify');
const out = await verifyRemote('example.com'); // discovery → signature → DNS anchor console.log(out.result, out.anchor.status); // VERIFIED anchored
TypeScript: import { verifyRemote } from '@aifeed/verify';
Where to go next: Why AIFeed? · agent quickstart · publisher AI guide · Studio publisher app · npm: aifeed CLI · @aifeed/verify
AI agents now drive a large and growing share of web traffic, but the signals that say what they may do are unsigned text files. Anyone can edit them, nothing binds them to a domain, and there is no way to revoke them. The asymmetry is measurable:
robots.txt rules in a single half-year (one vendor).AIFeed replaces "please respect this file" with a cryptographically verifiable declaration, plus lean agent-ready content that cuts cost on both sides.
/.well-known/ai.json: per-use permissions (training, retrieval, quote, …), crawl limits, license, revision._aifeed TXT) so a manifest cannot be spoofed by another domain.pk2 cross-check), keep a bounded overlap, cut over, then revoke the old key permanently. Runbook: docs/rotation.md.For AI agents: the check-first guide (discovery → verification → permission decisions → delta → failure handling) is in docs/agent-quickstart.md, with a runnable example at examples/agent/compliant-agent.js.
Independent Python package (standard library only):
pip install aifeed
from aifeed import verify
report = verify.verify_directory('./my-site', domain='example.com') print(report['result'], report['errors'])
Prefer the repository? The same CLI is here (zero dependencies, Node ≥ 20):
cd aifeed-protocol
node bin/cli.js keygen --out keys/ node bin/cli.js validate https://example.com node bin/cli.js site build ./public --domain example.com --key keys/aifeed-private.pem
| Profile | Media type | Extension | Notes |
|---|---|---|---|
| AIFeed Markdown (native) | text/aifeed+markdown | .aifeed.md | In-band signed policy block, token budget, translation alternates, triage metadata |
| MAKO (compatibility) | text/mako+markdown | .mako.md | External MAKO trust profile, served from the same signed bytes with its own signature context |
Dual-stack origins serve both; cross-format replay is rejected by design.
All numbers are reproducible from committed artifacts (npm run bench:mako, npm run bench:enforcement); the test environment is a single machine on loopback networking with a synthetic 60-page corpus. Honest baseline included.
| What | Result | Label |
|---|---|---|
| Conversion to markdown profiles vs HTML | −68.83 % transferred bytes | measured |
| Delta consumption (10 % pages changed) | −95.73 % vs HTML crawl | measured |
| Publisher egress bytes / CPU / peak connections | −55.19 % / −56.23 % / −88.24 % | measured (simulation) |
| AI-side received bytes (all profiles / compliant client) | −54.84 % / −72.93 % | measured (simulation) |
| Unchanged pages skipped | 14 of 18 | measured (simulation) |
| Signature verification cost | 0.70 ms / page | measured |
The 30-day live pilot has not run yet; projections per 1,000 tenants are labeled as model extrapolations, and vendor claims of up to 94 % token reduction require semantic summarization this project does not perform automatically.
| Path | Contents |
|---|---|
lib/ + bin/ | Zero-dependency reference implementation and CLI |
packages/ + clients/python/ | Published packages: CLI (aifeed), SDK (@aifeed/verify), MCP server, build plugins (@aifeed/frameworks), PyPI aifeed verifier |
conformance/ | Conformance vectors: 34 manifest · 39 MAKO · 11 AIFeed Markdown |
wp-plugin/ | WordPress plugin: signed manifest, AIFeed Markdown + MAKO dual-stack, /llms.txt |
spec/ | Specifications EN/ID: manifest v0.1/v0.2, AIFeed Markdown v1.0 |
schema/ | JSON Schemas for manifests, signatures, AIFeed Markdown, MAKO |
paper/ | Preprint: LaTeX source, PDF, claim ledger, arXiv bundle |
docs/ | Agent quickstart, deploy and namespace guides, Indonesian project notes |
studio/ | Zero-dependency local publisher app: crawl, declare, build, verify, export, and rotate |
docs/REFERENCE.md | Reference implementation details, what gets verified, CLI quickstart |
spec/en · spec/id · schemasdocs/REFERENCE.mdAGENTS.mddocs/architecture.md · Release guide: docs/release.mddocs/agent-quickstart.mddocs/publisher-ai-guide.mdstudio/README.mdskills/aifeed/SKILL.md (installable via ClawHub: npx clawhub install aifeed)docs/penjelasan-aifeed.html (source of https://aifeed.md/penjelasan.html)SECURITY.mdGOVERNANCE.mddocs/deploy-site.mdpaper/ARXIV-SUBMISSION.md0.1/0.2, AIFeed Markdown 1.0, MAKO 0.2.Specifications CC BY 4.0 · reference code and plugin MIT · vectors CC0. Contact: — security reports per SECURITY.md.