Prototipo · Versión preliminar: todos los servidores del registro oficial, sincronizados cada 30 minutos. Las reseñas y las cuentas llegarán en una etapa posterior.
PopNx MCPServidores MCP para quienes usan IA · explicados con palabras sencillas

Modelbound MCP

de ModelBoundversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.ModelBound/modelbound-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert across IDEs.

Los tres pilares de PopNx MCP

Estos tres nunca se combinan en una sola puntuación: las opiniones, las mediciones y la popularidad son cosas distintas.

Qué puedes hacer con él

Todavía no escribimos un resumen sencillo para este. Abajo están los datos que leímos del registro.

  • Conexión: Se ejecuta en tu computadora
  • Transporte: stdio
  • Categoría: Otros
  • Debes completar: MODELBOUND_API_KEY

Instalación

Elige la app de IA que usas y copia la configuración.

Antes de instalar

Los valores marcados como secretos son llaves de tu cuenta. Nunca los compartas ni los pegues en un chat.

Necesitas

  • npmNode.js instalado (para el comando npx)

¿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": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "your-value"
      }
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add modelbound --env MODELBOUND_API_KEY=your-value -- npx -y modelbound-mcp

Completa los valores vacíos antes de ejecutarlo.

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json

{
  "mcpServers": {
    "modelbound": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "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.

Abrir en VS Code

O copia la configuración tú

Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto

{
  "servers": {
    "modelbound": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "modelbound-mcp"
      ],
      "env": {
        "MODELBOUND_API_KEY": "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.

Valores que debes completar

  • MODELBOUND_API_KEY secreto env
    ModelBound API key for optional cloud sync features. Get one at https://modelbound.co/settings/api-keys

Esta configuración se genera a partir de la ficha del creador en el registro. Si el README dice otra cosa, sigue el README.

Qué puede hacer

Se ejecuta en tu computadora; la lista de herramientas aparece en tu app de IA después de instalarlo.

Revisiones básicasi

Revisamos información que cualquiera puede ver; no hemos leído el código. Las revisiones que no aplican no se cuentan. · Revisado el 6 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub ModelBound, dueña del repo

  • … Aún sin revisar

    Sigue en mantenimiento

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • … Aún sin revisar

    Tiene licencia

    Todavía no hemos leído este repo en GitHub

  • – No aplica

    El endpoint responde

    Este se ejecuta en tu computadora; no hay endpoint en internet

  • – No aplica

    Inicio de sesión con OAuth

    Se ejecuta en tu computadora y usa ajustes locales en su lugar

  • … Aún sin revisar

    Sin instrucciones ocultas en las descripciones de herramientas

    Se ejecuta en tu computadora; solo podemos leer listas de herramientas de endpoints en internet

Comparado con otros en Otrosi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 32461 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 10% de los otros 32461 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32461 servidores de esta categoría

Comparado con todos los servidores activos de esta categoría en el registro. Las estrellas solo cuentan cuando quien lo publica es dueño del repo.

Preguntas frecuentes

¿Es seguro Modelbound MCP?

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.

¿Qué claves o códigos necesita?

Debes completar: MODELBOUND_API_KEY

¿Se ejecuta en mi computadora o en la nube?

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).

¿Sigue en mantenimiento?

El repo de GitHub cambió por última vez –, y la última versión (0.1.2) llegó al registro hace 6 meses.

¿Qué apps pueden usarlo?

Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Node.js en tu computadora.

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, dotnet-mcp

Alternativas

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

Spec Driven Development

de formulahendry

MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.

Se ejecuta en tu computadora★ 440MITActualizado hace 14 meses
Instalar

Remote Desktop Commander

de desktop-commander

Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.

Se ejecuta en la nube★ 211Actualizado ayer
Instalar

dotnet-mcp

de Skymly

MCP server for .NET symbols, XAML, source generators, and restricted workspace edit

Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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README del creador

Abrir el README

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.

modelbound-mcp

Local-first MCP server for agent skills. Validate, lint, diff, and convert agent skill files across Cursor, Claude, Codex, Kiro, Windsurf, VS Code, and Amazon Q — no account required. Optional cloud sync with ModelBound.

Why ModelBound?

AI tools come and go. You might use Cursor today, switch to Claude Code tomorrow, and try Kiro next week — but your skills, rules, and context shouldn't be locked into any one of them. ModelBound gives you a single place to store and manage your agent skills, so you can move between tools freely without rebuilding your setup each time. Write a skill once, sync it everywhere, and get more value out of every AI subscription you're already paying for.

What it does

modelbound-mcp is a small Model Context Protocol server you run locally over stdio. It exposes tools to your IDE / agent using dot-notation naming for navigable discovery:

Local (no API key, no network):

  • ide.detectLayout — find which IDE conventions your repo uses
  • skills.listLocal, skills.readLocal, skills.writeLocal
  • skills.lint — front-matter, token count, broken links, TODO scan, pass / warn / fail checks (scanner h5)
  • skills.flightCheck — Flight Check offline safety scan (injection, exfiltration, secrets, destructive commands, wildcard tools, loop hazards); same rules as npx modelbound check
  • skills.checks — deterministic safety/quality checks without full lint (no numeric score)
  • skills.scaffold — create a skill with default scope constraints
  • skills.reviewStatus, skills.reviewRequest, skills.reviewApprove, skills.reviewReject, skills.reviewGate
  • skills.validateFormat — agentskills.io compliance
  • skills.convert — translate between IDE formats (e.g. Cursor → Claude)
  • skills.diff — compare a local skill with its cloud counterpart

Cloud (with `MODELBOUND_API_KEY`):

  • cloud.pullSkill, cloud.pushSkill, cloud.search
  • cloud.listSkills — now accepts ai_type and source_platform filters; every row includes ai_type, source_platform, source_path, and repo
  • cloud.resourceTree — returns the team's full hierarchy grouped by platform → top-level dir (.claude/skills, .cursor/rules, .kiro/steering, …) → files. Use this before cloud.listSkills when an orchestrator needs to map context before loading.
  • cloud.installMarketplaceSkill
  • optimization.health
Resource hierarchy

Orchestrators that juggle multiple AI platforms can call cloud.resourceTree once to get a complete map of available skills, rules, hooks, steering files, and system prompts — grouped exactly how each platform expects them on disk. Pair it with the new ai_type / source_platform filters on cloud.listSkills to load only the slice you need. See examples/resource-tree.ts.

The cloud tools are a thin JSON-RPC proxy to mcp.modelbound.co. All business logic stays server-side; this repo never touches your data or secrets.

Migration from 0.1.x — old snake_case names (detect_ide_layout, pull_skill, …) were removed in 0.2.0. The hosted ModelBound MCP server still accepts both forms forever for backward compatibility.

Anti-slop (0.4.x) — trust scanner bumped to h5 with scope-limit, unbounded-wording, dependency, and refactor findings. skills.readLocal now returns checks, scanner_version, review_state, and review_meta. Override default scope limits via .modelbound/task-budgets.json. Use skills.reviewGate in CI to block unapproved skills.

Install

npx modelbound-mcp

Or install globally:

npm i -g modelbound-mcp

Use as an MCP server

Cursor (.cursor/mcp.json)
{

"mcpServers": { "modelbound": { "command": "npx", "args": ["-y", "modelbound-mcp"], "env": { "MODELBOUND_API_KEY": "mb_live_..." } } } }

MODELBOUND_API_KEY is optional. Without it, local tools still work.

See examples/ for Claude Desktop, Kiro, Windsurf, and VS Code configs.

Use as a CLI

modelbound-mcp detect                                  # which IDE layouts exist here?

modelbound-mcp ls # list every skill file modelbound-mcp lint .cursor/rules/ # lint a directory modelbound-mcp lint .codex/skills/ # lint Codex skills modelbound-mcp validate ./SKILL.md # agentskills.io compliance modelbound-mcp convert --from cursor --to claude ./rule.mdc > out.md

Tests

npm test              # unit tests (registry parity, checks, review, harness)

npm run smoke # local MCP tools + CLI subcommands (+ cloud if MODELBOUND_API_KEY set) npm run test:e2e # offline anti-slop / review lifecycle

CLI vs MCP tool mapping: docs/PARITY.md.

Contributing

We want help. Specifically:

  • New IDE adapters — Zed, Aider, Continue, JetBrains AI, Cline. See CONTRIBUTING.md for the ~50 line recipe.
  • Linter rules — token estimation accuracy, dead-link detection, format-specific gotchas.
  • Format converters — fidelity improvements between adapter pairs.

Browse good first issues and the roadmap.

Related projects

ProjectDescription
ModelBound CLI · npmTerminal + CI for token optimization, skill pipeline, and version management
Cursor Extension · MarketplaceVS Code/Cursor extension for rules sync and MCP bridge
Cursor PluginCursor slash commands for pipeline, safety checks, and versions
Claude Code PluginClaude Code plugin for pipeline, hooks, and skill sync
Dev PacksOpen-source curated AI context packs for engineering teams

Also on Smithery (stdio via npx modelbound-mcp) and the MCP Registry. Install hub: modelbound.co/connect

License

MIT © ModelBound

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