Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Sandboxed test runs for coding agents: compact typed verdicts with failure fingerprints and history
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.
VERDICT_PROJECTNecesitas
¿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": {
"verdict": {
"command": "uvx",
"args": [
"verdict-mcp"
],
"env": {
"VERDICT_PROJECT": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add verdict --env VERDICT_PROJECT=your-value -- uvx verdict-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"verdict": {
"command": "uvx",
"args": [
"verdict-mcp"
],
"env": {
"VERDICT_PROJECT": "your-value"
}
}
}
}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": {
"verdict": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"verdict-mcp"
],
"env": {
"VERDICT_PROJECT": "your-value"
}
}
}
}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.
VERDICT_PROJECT envEsta 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 Dgotlieb, 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 (0.1.0a4) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, MemberVault MCP by usefulapi
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.
List courses; add users to courses, remove course access or delete users in MemberVault.
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.
https://github.com/user-attachments/assets/62923912-98aa-4246-8bc8-4adf55ae3ff8
Structured, sandboxed verification feedback for coding agents.
An MCP server that replaces your agent's pytest shell-outs with something built for the agent inner loop: impact-selected tests, run in an isolated environment, returning compact typed verdicts instead of 40,000 tokens of raw runner output — with failure fingerprints that tell the agent whether a failure is *its* regression or was broken all along.
raw pytest dump: ~40,000 tokens, unstructured, run un-sandboxed on your machine
verdict: ~400 tokens, typed JSON, run in a rootless container, with memory
The highest-frequency tool call in agentic coding is verification — and it's the least structured. Agents re-run whole suites when one module changed, burn context parsing ANSI-coded tracebacks, run arbitrary code directly on your machine, and routinely misdiagnose pre-existing breakage as their own regression (then "fix" code that wasn't broken). verdict fixes all four.
| Tool | What it does |
|---|---|
verify(scope?, base?) | Selects tests affected by your working-tree diff (static import graph via grimp), runs them via podman/docker with the worktree mounted read-only, returns typed failures with fingerprints and a preexisting flag |
explain_failure(check_id) | Full traceback for one failure, on demand — bulk never rides in the summary |
history(fingerprint) | First seen / last seen / times seen — regression vs. long-standing breakage |
run_checks(["ruff","mypy"]) | Lint and type checks, normalized into the same verdict schema |
Every failure carries a fingerprint: a stable hash of the normalized failure signature (volatile tokens — addresses, tmp paths, ids, durations — collapsed). Same logical failure, same fingerprint, across runs and refactors. Fingerprints are what give verdict memory.
No install step needed — uvx fetches it on first use. (Or uv tool install verdict-mcp / pip install verdict-mcp for a permanent verdict-mcp command.)
Claude Code — .mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "verdict": { "command": "uvx", "args": ["verdict-mcp"], "env": { "VERDICT_PROJECT": "." } } } }
Cursor — same shape in .cursor/mcp.json.
Optional verdict.toml in your repo root:
[project]
packages = ["your_package"] # for impact selection (auto-guessed if omitted)
[runner] image = "ghcr.io/you/yourproj-test" # prebuilt env with your deps setup_cmd = "pip install -e .[test]" # or install on the fly (runs with network; tests don't)
[limits] max_failures = 10
Try it without an agent:
cd examples/demo_project
VERDICT_PROJECT=. verdict-mcp # then connect any MCP client, or use the MCP inspector
Checks run in an ephemeral container (podman preferred, docker fallback): worktree mounted read-only at /src, copied to a writable /work inside the container, --network=none for the check run. Your host environment is never mutated by a test run. If setup_cmd is configured, that step runs *with* network before the check; prefer a prebuilt image for a tighter posture. No container runtime → explicit prefer = "local" fallback runs checks against a temp copy of your worktree (still never in place). See SECURITY.md for the full threat model and known limitations.
Troubleshooting: if a verdict says container engine 'podman' could not start the check, run the suggested podman pull by hand — the engine's own error is the answer. One known trap on macOS: a "credsStore": "gcloud" line in ~/.docker/config.json makes podman call the gcloud credential helper for *every* registry, including docker.io; an expired gcloud login then breaks all pulls. Fix with gcloud auth login or remove that line.
verify(scope="all") is always available and verdict says in selection_note whenever it falls back.go test -json adapters are the most-wanted contributions (CONTRIBUTING.md).v0.2: coverage-based impact maps (precise selection), flake detection via fingerprint alternation, devcontainer.json support, result cache keyed on (tree hash, check, image digest). Later: vitest/jest, go test, cargo test adapters; per-repo verdict daemon mode.
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