Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
MCP server for Fabric AI patterns
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.
FABRIC_PATH, YTDLP_PATHNecesitas
¿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": {
"fabric": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "your-value",
"YTDLP_PATH": "your-value"
}
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add fabric --env FABRIC_PATH=your-value --env YTDLP_PATH=your-value -- npx -y @angrydad67/fabric-mcp-serverCompleta los valores vacíos antes de ejecutarlo.
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"fabric": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "your-value",
"YTDLP_PATH": "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": {
"fabric": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@angrydad67/fabric-mcp-server"
],
"env": {
"FABRIC_PATH": "your-value",
"YTDLP_PATH": "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.
FABRIC_PATH envYTDLP_PATH 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 mpzarde, 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 (1.0.0) llegó al registro hace 9 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, OpenTakeoff
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.
Construction takeoff for AI agents: load plans, set scale, measure, count, export with provenance.
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.
Model Context Protocol (MCP) server for Fabric - Daniel Miessler's AI-powered content processing framework.
This MCP server allows Claude (via Claude Desktop or Warp CLI) to use Fabric's extensive collection of AI patterns for content analysis, summarization, learning, coding, security analysis, and more.
See the official Fabric installation guide for detailed instructions.
# macOS
brew install yt-dlp
pip install yt-dlp
fabric-mcp.mcpb from Releasesrun_fabric_patternIf you don't have Fabric installed, follow the official Fabric installation guide.
Required only if you want to fetch YouTube transcripts:
# macOS
brew install yt-dlp
pip install yt-dlp
pip install yt-dlp
# Test Fabric
fabric --version fabric --listpatterns
yt-dlp --version
The easiest way to install:
fabric-mcp.mcpb from ReleasesThe .mcpb file is a self-contained bundle that includes everything needed.
If you want to build from source:
git clone https://github.com/mpzarde/fabric-mcp.git
cd fabric-mcp npm install npm run build
Then either:
./build-mcpb.sh (creates fabric-mcp.mcpb you can install)Note: If you installed using the
.mcpbbundle (Option 1), Claude Desktop configures this automatically. This section is only needed for manual builds.
Add to your Claude Desktop configuration file:
macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json
Windows: %APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }
Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.
Optional environment variables (if needed):
"env": {
"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }
Note: Manual configuration is required for Warp. Build from source or extract the
.mcpbbundle first.
Add to your Warp MCP configuration file:
macOS/Linux: ~/.warp/mcp_config.json
{
"mcpServers": { "fabric": { "command": "node", "args": ["/absolute/path/to/fabric-mcp/dist/index.js"] } } }
Replace `/absolute/path/to/fabric-mcp/` with your actual project path.
Optional environment variables (if needed):
"env": {
"FABRIC_PATH": "/custom/path/to/fabric", "YTDLP_PATH": "/custom/path/to/yt-dlp" }
After configuration:
warp mcp reloadThese tools streamline common workflows by fetching content and applying patterns in one step. Benefits:
These patterns are exposed as dedicated tools with the fabric_ prefix:
fabric_extract_wisdom - Extract key insights and quotes from contentfabric_summarize - Create concise summariesfabric_analyze_claims - Analyze and fact-check claimsfabric_analyze_paper - Analyze academic papersfabric_create_quiz - Generate quiz questionsfabric_to_flashcards - Convert content to flashcardsfabric_summarize_git_diff - Summarize git diffs for reviewsfabric_create_coding_project - Generate project structure from ideasfabric_explain_code - Explain code in simple termsfabric_analyze_logs - Analyze log filesfabric_analyze_incident - Analyze security incidentsfabric_improve_writing - Improve writing qualityExtract wisdom from a YouTube video:
User: Can you extract the key insights from this video?
https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ
Claude: [Uses get_youtube_transcript + fabric_extract_wisdom]
Summarize an article:
User: Summarize this article: [paste article text]
Claude: [Uses fabric_summarize]
Create flashcards from lecture notes:
User: Convert these lecture notes into flashcards: [paste notes]
Claude: [Uses fabric_to_flashcards]
Analyze a git diff:
User: Review this git diff and summarize the changes:
[paste git diff output]
Claude: [Uses fabric_summarize_git_diff]
For efficiency, use the combined tools that fetch and analyze in one step:
User: Extract wisdom from this YouTube video:
https://www.youtube.com/watch?v=example
Claude: [Uses analyze_youtube_video with pattern='extract_wisdom']
User: Summarize this article: https://example.com/article
Claude: [Uses analyze_url with pattern='summarize']
User: Explain the code in /path/to/script.py
Claude: [Uses analyze_file with pattern='explain_code']
Claude can chain multiple patterns together:
User: Get the transcript from this video, extract the wisdom,
then create flashcards from it. https://www.youtube.com/watch?v=example
Claude: [1. Uses get_youtube_transcript] [2. Uses fabric_extract_wisdom on transcript] [3. Uses fabric_to_flashcards on extracted wisdom]
Based on Daniel Miessler's Fabric patterns:
create_coding_project or similar patterns)summarize_git_diff)run_fabric_pattern with agility_story)to_flashcards)create_quiz)analyze_malware)analyze_logs)run_fabric_pattern)Ask Claude: "Run a health check" - this will verify:
Error: Failed to spawn fabric: ENOENT
Solutions:
which fabric and fabric --versionFABRIC_PATH in your MCP configError: Pattern not found: pattern_name
Solutions:
fabric --updatepatternsextract_wisdom not extractWisdom)Error: Failed to fetch YouTube transcript
Solutions:
brew install yt-dlp (macOS) or pip install yt-dlpyt-dlp --versionYTDLP_PATH in your MCP configSolutions:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json%APPDATA%/Claude/claude_desktop_config.jsondist/index.js is absolute~/Library/Logs/Claude/mcp-server-fabric.logError: Fabric command timed out
Solutions:
# Build TypeScript only
npm run build
./build-mcpb.sh
npm run watch
# Build the project
npm run build
node dist/index.js
echo '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"health_check","arguments":{}}}' | node dist/index.js
┌─────────────────┐
│ Claude/Warp │ └────────┬────────┘ │ MCP Protocol (stdio) ▼ ┌─────────────────┐ │ MCP Server │ ← This project │ (Node.js) │ └────────┬────────┘ │ Direct CLI calls ▼ ┌─────────────────┐ │ Fabric CLI │ │ (fabric cmd) │ └────────┬────────┘ │ ▼ ┌─────────────────┐ │ AI Patterns │ │ OpenAI/etc. │ └─────────────────┘
The MCP server:
MIT
Contributions welcome! Please open an issue or PR.
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo