Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Analyze test coverage from LCOV files - makes AI agents coverage-aware without wasting tokens
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": {
"test-coverage": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"test-coverage-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add test-coverage -- npx -y test-coverage-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"test-coverage": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"test-coverage-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": {
"test-coverage": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"test-coverage-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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub goldbergyoni, 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 (1.1.0) llegó al registro hace 12 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, SwarmMemo
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.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
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.
Make your agents coverage-aware as they code for you
“Hey, I’m a coding agent. I just created flashy nifty feature… but oops, I downgraded the coverage 🤓. How could I know that?”
“Hey, I’m a testing agent. I was tasked to cover some code with testing, but how can I find which areas are not covered?😳”
Give your coding and testing agent eyes: MCP server that provides instant, reliable, token-efficient test coverage data for any programming language (LCOV based)
__
🚀 Just launched (November 2025) ! I spend great time these days on polishing this library. If you find this valuable, a ⭐ star helps signal to other developers that this project is worth their attention
When AI coding agents work on your code without proper coverage tooling, they face three critical issues:
This MCP server solves all three problems by providing:
Test Coverage: This project maintains 95% test coverage and we're targeting 100% soon.
Ask for overall project coverage or coverage for specific files:
// Get overall project coverage
coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }
// Get coverage for specific files coverage_file_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info", filePath: "src/utils/parser.ts", }); // Returns: { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }
Establish a baseline at session start, then measure your progress:
// At session start - record current coverage as baseline
start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: "Recording started"
// ... agent writes code and tests ...
// Check coverage impact get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" }); // Returns: { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }
Why baseline tracking? Without it, agents would need to keep initial coverage in their stateful memory throughout the session, consuming valuable context window space.
npm install -g test-coverage-mcp
Add this MCP server to your AI coding tool's configuration:
macOS: Edit ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }
After updating, restart Claude Desktop.
Create or edit .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }
Create or edit .vscode/mcp.json in your workspace:
{
"servers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }
Requires VS Code 1.99+ or Visual Studio 17.14+. Enterprise users need "MCP servers in Copilot" policy enabled.
macOS: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json Windows: Edit %APPDATA%\Codeium\Windsurf\mcp_config.json Linux: Edit ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
"mcpServers": { "test-coverage": { "command": "npx", "args": ["-y", "test-coverage-mcp"] } } }
Or use the GUI: Settings → Advanced Settings → Cascade → Add Server
coverage_summaryGet overall project coverage from an LCOV file.
Input:
{
lcovPath?: string // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info" }
Output:
{
linesCoveragePercentage: number, // 0-100 branchesCoveragePercentage: number // 0-100 }
Example:
coverage_summary({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// { linesCoveragePercentage: 87.5, branchesCoveragePercentage: 82.1 }
coverage_file_summaryGet coverage for a specific file.
Input:
{
lcovPath?: string, // Optional. Defaults to "./coverage/lcov.info" filePath: string // Required. Path to the file }
Output:
{
path: string, linesCoveragePercentage: number, // 0-100 branchesCoveragePercentage: number // 0-100 }
Example:
coverage_file_summary({
lcovPath: "./coverage/lcov.info", filePath: "src/utils/parser.ts", }); // { path: "src/utils/parser.ts", linesCoveragePercentage: 92.0, branchesCoveragePercentage: 88.5 }
start_recordingRecord current coverage as a baseline for later comparison.
Input:
{
lcovPath: string; // Required. Path to LCOV file to record }
Output:
"Recording started";
Example:
start_recording({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// "Recording started"
get_diff_since_startCompare current coverage against the recorded baseline.
Input:
{
lcovPath: string; // Required. Path to current LCOV file }
Output:
{
linesPercentageImpact: number, // Positive = improvement, negative = regression branchesPercentageImpact: number // Positive = improvement, negative = regression }
Example:
get_diff_since_start({ lcovPath: "./coverage/lcov.info" });
// { linesPercentageImpact: +2.3, branchesPercentageImpact: +1.8 }
Agent: "Let me check the current test coverage before I start working"
[Uses coverage_summary tool] Agent: "Current coverage is 87.5% lines and 82.1% branches. I'll aim to maintain or improve this."
Agent: "I'll record the baseline coverage first"
[Uses start_recording tool]
Agent: "Now I'll add the new authentication feature with tests" [Writes code and tests]
Agent: "Let me check the coverage impact" [Uses get_diff_since_start tool] Agent: "Great! Coverage increased by 2.3% for lines and 1.8% for branches."
Agent: "Let me check coverage for the file I just modified"
[Uses coverage_file_summary with filePath: "src/auth/validator.ts"] Agent: "The validator.ts file now has 95% line coverage and 92% branch coverage."
This MCP server:
This server supports all standard LCOV file formats, including:
SF:, end_of_record)DA: entries)BRDA:, BRF:, BRH:)./coverage/lcov.infostart_recording before calling get_diff_since_start# Install dependencies
npm install
npm run build
npm test
npm run lint
npm run inspect
Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request.
MIT © Yoni Goldberg
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