Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
List the models each AI provider's API serves and see which are new since the last check.
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.
¿Qué app usas?
Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.
Descargar el archivo .mcpb del creador
El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.
Ejecuta esto en tu terminal
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.
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 markksantos, 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 (1.2.0) llegó al registro hace 6 días.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas MCPB 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.
List the models each AI provider's API serves, and see what's new since the last time you looked. One command, no dependencies, Node 18+. It also runs as an MCP server, so Claude or Cursor can check for you.
New models often show up in a provider's /models list before any announcement. ai-model-watch saves each provider's list, and on the next run prints only the model IDs that weren't there before. Run it by hand, from cron, or in CI with --exit-code.
$ ai-model-watch -p openrouter
2026-10-17T09:26:01.231Z OpenRouter: 2 new
The first run records a baseline (OpenRouter: 470 models recorded as the baseline), so you only hear about changes after that.
| Provider | Endpoint | Key |
|---|---|---|
| OpenRouter | GET https://openrouter.ai/api/v1/models | none, works out of the box |
| OpenAI | GET https://api.openai.com/v1/models | OPENAI_API_KEY |
| Anthropic | GET https://api.anthropic.com/v1/models (paginated) | ANTHROPIC_API_KEY |
| Google Gemini | GET https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models (paginated) | GEMINI_API_KEY or GOOGLE_API_KEY |
| Mistral | GET https://api.mistral.ai/v1/models | MISTRAL_API_KEY |
| xAI | GET https://api.x.ai/v1/models | XAI_API_KEY |
| DeepSeek | GET https://api.deepseek.com/models | DEEPSEEK_API_KEY |
Listing models is free on every one of these APIs. Nothing is generated and no tokens are spent. A provider whose key isn't set is skipped. Keys are sent only to that provider, never across a redirect, and never printed.
brew install markksantos/tap/ai-model-watch # macOS / Linux (Homebrew)
npx github:markksantos/ai-model-watch
git clone https://github.com/markksantos/ai-model-watch && node ai-model-watch/bin/ai-model-watch.js
ai-model-watch [options] -p, --providers openrouter,openai,anthropic,gemini,mistral,xai,deepseek (default: all with a key) -s, --state where the last-seen lists live (default: ~/.cache/ai-model-watch/state.json) -w, --watch keep running and check every N seconds (minimum 60) --removed also print models that disappeared --json JSON output --exit-code exit 1 when anything new appears (for cron and CI) -q, --quiet print only new models --mcp run as an MCP server on stdio
--mcp runs it as a Model Context Protocol server on stdio, so an assistant can ask what's new itself. Two tools:
check_new_models: the model IDs each provider started listing since the last check (same state file as the CLI).list_models: what one provider lists right now, with an optional substring filter.Claude Code:
claude mcp add ai-model-watch -- npx -y github:markksantos/ai-model-watch --mcp
Or as a Claude Code plugin (this repo is its own marketplace):
/plugin install ai-model-watch --marketplace markksantos/ai-model-watch
On Claude Code versions older than 2.1.275, run /plugin marketplace add markksantos/ai-model-watch, then /plugin install ai-model-watch@ai-model-watch. The plugin passes any provider keys set in your environment through to the server, and adds an ai-model-watch skill so Claude reaches for the tools when you ask whether a model is out yet.
The skill on its own (Claude Code, Cursor, Codex and other agents), from claude-plugins.dev:
npx skills-installer install @markksantos/ai-model-watch/ai-model-watch
Claude Desktop, one click: download ai-model-watch-1.2.0.mcpb and open it. Desktop asks for the optional keys in its settings.
Claude Desktop, Cursor and other clients (mcpServers in their JSON config):
{
"mcpServers": { "ai-model-watch": { "command": "npx", "args": ["-y", "github:markksantos/ai-model-watch", "--mcp"] } } }
OpenRouter works without a key. To include another provider, add its key from the Providers table to an env object in the same entry.
*/15 * * * * OPENAI_API_KEY=... ANTHROPIC_API_KEY=... ai-model-watch -q >> ~/model-drops.log
examples/github-action.yml runs the check on a schedule, caches the state file between runs, and fails the job (so GitHub emails you) when a new model appears.
npm install github:markksantos/ai-model-watch, then:
const { check, fetchProvider } = require('ai-model-watch');
const report = await check({ providers: ['openrouter', 'anthropic'] }); for (const p of report.providers) { for (const m of p.added || []) console.log(p.label, m.id); }
fetchProvider(id, { env, fetch }) returns { status: 'ok' | 'skipped' | 'error', models: [{ id, name, created }] }. check() diffs against the state file and saves the new lists. A provider that errors keeps its last good list. Errors include HTTP and network failures, a redirect, a body that isn't that provider's list shape, a malformed model ID, and pagination that doesn't finish. So a bad response never empties the saved list or makes the next run report the whole catalog as new.
A model ID in a /models list means the provider lists it. It doesn't prove the model answers requests yet, and some providers list models days before they are generally available. created is whatever date the provider reports, not when the model appeared.
The hosted version, [ArtificialWatch](https://artificialwatch.com), polls these APIs plus the public catalogs every 60 seconds and confirms a detection on a second sweep before anything fires. Then it alerts you by email and Chrome push (free), or by text or phone call. Use it if you'd rather not keep a cron job running.
MIT