Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Build, run, inspect, and verify finite-element simulations with AgentFEM.
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.
AGENTFEM_MCP_ROOTS, AGENTFEM_COMMANDNecesitas
¿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": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add agentfem --env AGENTFEM_MCP_ROOTS=your-value --env AGENTFEM_COMMAND=your-value -- uvx agentfem-mcpCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "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": {
"agentfem": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "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.
AGENTFEM_MCP_ROOTS envAGENTFEM_COMMAND 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 haoming-luo, 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 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, Foliosio
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.
Read your support inbox, tag conversations and save draft replies from your AI agent. Never sends.
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.
One finite-element platform. Any compatible agent. Evidence intact.
AgentFEM MCP gives Codex, Claude, and other MCP-compatible agents a small, stable tool surface for building and running inspectable finite-element projects. AgentFEM remains the deterministic scientific engine; the agent interprets intent and explains evidence.
Install from PyPI · Discover in the official MCP Registry · Read the AgentFEM agent guide
Already using an AI assistant in the terminal? You can use AgentFEM directly through its CLI. Choose between CLI, MCP, and skills →
For a supported desktop client on macOS or Linux, download the tiny AgentFEM-0.1.0.mcpb connection bundle from the 0.1.0 release. It installs only the interface; the AgentFEM scientific runtime remains the single source of solver capabilities, upgrades, and results.
It exposes seven tools—not hundreds of solver internals:
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_system | Inspect the installed runtime and a compact capability map |
create_project | Start from a version-matched AgentFEM template |
validate_project | Report process success and scientific acceptance separately |
inspect_project | Read project and recent-run identity |
submit_run | Launch an isolated serial or MPI process |
get_run_status | Observe a durable background job |
get_result_summary | Read a compact result and trust state; request full evidence only when needed |
Want to see the underlying workflow before installing?
AgentFEM must already be installed. With uvx, Codex needs one command and the adapter remains isolated from the numerical environment:
codex mcp add agentfem \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Or install the lightweight adapter in the active environment:
python -m pip install agentfem-mcp
The 0.1.0 lifecycle is acceptance-tested with the public AgentFEM 0.3.3 CLI contracts and the current 0.3.7 development line.
Give your agent a project root, not your whole home directory.
Codex officially supports local stdio MCP servers. Confirm the connection with codex mcp list, then begin with:
Use AgentFEM to create, validate, run, verify, and briefly explain a 2D
cantilever. Keep the project and result paths visible.
On macOS or Linux, open the release's .mcpb file in a supporting desktop client and choose the one project folder the connection may access. AgentFEM must already be installed. Windows support currently uses the explicit WSL2 configuration from the AgentFEM guide rather than claiming a native bridge.
Claude Code:
claude mcp add agentfem --scope user \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Claude Desktop configuration:
{
"mcpServers": { "agentfem": { "command": "agentfem-mcp", "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "/absolute/path/to/AgentFEMProjects" } } } }
If a desktop app cannot see the activated conda environment, set AGENTFEM_COMMAND to the absolute agentfem executable. The official macOS runtime, AgentFEM WSL2 runtime, and common agentfem-env/fenicsx-env layouts are also detected automatically.
VS Code can place the same local server in .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "agentfem": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "agentfem-mcp", "agentfem-mcp"], "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "${workspaceFolder}" } } } }
The server is model-neutral. A DeepSeek or other model can use it through any host that implements local MCP tools. ChatGPT connectors require a public HTTPS server; AgentFEM will add that route only with a real authenticated compute and artifact boundary, rather than silently uploading local models through this adapter.
The repository's minimal, unprivileged Dockerfile exists for MCP directory startup and tool-introspection checks. It intentionally contains the public MCP adapter, not a second AgentFEM solver distribution. Real simulations should use the installed AgentFEM runtime and an explicit local project root.
This repository contains a portable AgentFEM workflow skill and a local Codex marketplace under .agents/plugins/. It combines scientific operating guidance with the same MCP server; it does not create a second solver interface.
AI agent
│ seven typed MCP tools ▼ AgentFEM MCP ── process + path boundary │ versioned JSON contracts ▼ AgentFEM CLI → Study → Model → Step → SimulationResult ▼ FEniCSx / PETSc / MPI
completed, verified, and validated remain different scientific states.| Variable | Meaning |
|---|---|
AGENTFEM_MCP_ROOTS | Approved project roots separated by the platform path separator |
AGENTFEM_COMMAND | Absolute path to a specific agentfem executable |
With no root configured, the server restricts access to its working directory. The default maximum is 16 MPI ranks and can only be changed by the server operator, not by an agent tool call.
python -m pip install -e '.[test]'
ruff check . pytest python -m build
See SECURITY.md for the trust boundary and CONTRIBUTING.md for contribution expectations. The first release evidence records protocol, package, and real-solver acceptance separately.
AgentFEM MCP is Apache-2.0 licensed and maintained as an official companion to AgentFEM.