Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.
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 …”.
Funciona en Claude para web, escritorio y móvil:
https://www.metamodel.app/api/mcpAbre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpclaude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-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": {
"metamodel": {
"type": "http",
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-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.
ChatGPT solo se conecta a servidores en internet:
https://www.metamodel.app/api/mcpLos nombres de los menús pueden variar un poco según el plan y con el tiempo.
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.
Todavía no hemos leído la lista de herramientas de este servidor; revisamos los endpoints por turnos.
Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 8 nov 2026
Quien lo publicó (joegra2003) no es el dueño del repo (metamodel-app); puede que otra persona lo haya listado
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Todavía no hemos leído este repo en GitHub
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; revisamos los endpoints por turnos
Aún sin revisar; leemos la lista de herramientas cuando revisamos el endpoint
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 0 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.
Funciona de las dos formas: instálalo en tu computadora o conéctate a la versión en la nube.
El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (1.2.0) llegó al registro hace 4 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. Se conecta por URL, así que también funcionan las apps que aceptan servidores MCP remotos, como ChatGPT en modo desarrollador.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Winecellarbuilders
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.
Find the team for your wine room.
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.
An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.
All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.
No install. Add the URL as a custom connector:
https://www.metamodel.app/api/mcp
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpWorks on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Any MCP-compatible client can connect via stdio:
npx -y metamodel-mcp
metamodel_list_projectsBrowse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.
readOnlyHint: truemetamodel_get_schemaDiscover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token (from metamodel_list_projects) |
metamodel_computeRun a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token |
model | string | No | Target a specific model. When omitted, returns all models (recommended). |
inputs | object | No | Input values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults. |
Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"
Tool call: metamodel_list_projects()
Response (truncated):
{
"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }
Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"
Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })
Response (truncated):
{
"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }
Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.
Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"
Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })
Response:
{
"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }
One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.
To test against a local MetaModel instance:
# Clone and build
cd packages/mcp-server npm install npm run build
node dist/index.js --url http://localhost:3000
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000
MetaModel's MCP server is stateless and read-only:
Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy
MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.
MIT
metamodel_list_projects.metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.