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

Mercury Spec Ops

de n0zer0d4yversión 0.1.2i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.n0zer0d4y/mercury-spec-ops

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Modular MCP server for dynamic prompt generation and software development analysis tools

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: Búsqueda y memoria de IA

Instalación

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

Antes de instalar

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": {
    "mercury-spec-ops": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
      ]
    }
  }
}

Ejecuta esto en tu terminal

claude mcp add mercury-spec-ops -- npx -y @n0zer0d4y/mercury-spec-ops

Abrir en Cursor

O copia la configuración tú

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

{
  "mcpServers": {
    "mercury-spec-ops": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
      ]
    }
  }
}

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": {
    "mercury-spec-ops": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"
      ]
    }
  }
}

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.

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 7 nov 2026

  • ✓ Superada

    El creador coincide con el repo

    El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub n0zer0d4y, 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 Búsqueda y memoria de IAi

  • Más estrellas que el 0% de los otros 5653 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 1% de los otros 5653 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 5653 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 Mercury Spec Ops?

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?

El registro no indica ninguna clave obligatoria, aunque algunos servidores te piden iniciar sesión la primera vez que los usas.

¿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 12 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: Context7, Codebase Memory, Exa

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

Context7

de upstash

Up-to-date docs for AI agents

Computadora o nube★ 64.224MITActualizado ayer
Instalar

Codebase Memory

de DeusData

Codebase knowledge graph for AI agents — 162 languages, sub-ms queries, 99% fewer tokens.

Se ejecuta en tu computadora★ 48.148MITActualizado hace 21 días
Instalar

Exa

de exa-labs

Connect AI agents to Exa for web search, content fetching, and multi-step research.

Se ejecuta en la nube★ 5213MITActualizado hace 2 meses
Instalar

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.

Mercury Spec Ops MCP Server: Prompts and Resources as _Tools_

The first MCP server to expose dynamic, AI-invocable tools for prompt generation and template assembly.

Transform how AI assistants interact with specialized content. Instead of static prompts and resources, Mercury Spec Ops provides 6 programmable tools that enable AI to dynamically generate technology-specific prompts and comprehensive templates on-demand. Built on a sophisticated modular architecture with 31 technology stacks, 10 analysis dimensions, and 34 template sections—all accessible through simple tool calls.

Features

This MCP server provides a modular, extensible architecture with:

Prompts (Enhanced with Enum Support)
  1. PRD Prompt - Generate Product Requirements Document with modular technology-specific analysis
  2. Codebase Analysis Prompt - Analyze codebases with modular technology/focus-specific analysis
  3. Bug Analysis Prompt - Analyze bugs with modular severity/technology-specific analysis
Resources (Modular Templates)
  1. PRD Template - Modular PRD template with technology-specific sections
  2. Codebase Analysis Template - Modular codebase analysis template with technology/focus-specific sections
  3. Bug Analysis Template - Modular bug analysis template with severity/technology-specific sections

Key Capabilities

Enum-Based Input Validation
  • Technology Stack (31 total):
  • Languages (11): JavaScript, TypeScript, Python, Java, Go, Rust, C#, PHP, Ruby, Swift, Kotlin
  • Runtimes (1): Node.js
  • Frontend (3): React, Angular, Vue
  • Backend (7): Express, NestJS, Django, Flask, Spring, Laravel, Rails
  • Databases (4): MongoDB, PostgreSQL, MySQL, Redis
  • Cloud (3): AWS, Azure, GCP
  • DevOps (2): Docker, Kubernetes
  • Analysis Focus (10 total): architecture, security, performance, testing, documentation, maintainability, scalability, reliability, code-quality, dependencies
  • Bug Severity (4 total): low, medium, high, critical
  • Target Audience: developers, business-users, enterprise, startup, healthcare, finance, and more
Programmatic Prompt Assembly
  • Base prompts + 31 technology modules + 10 focus modules + 4 severity modules
  • Automatic module selection based on input parameters
  • Priority-based module ordering
  • Multi-value support: Analyze multiple technologies and focus areas simultaneously
  • Comma-separated input: "node.js,react,postgresql" or "security,performance,code-quality"
  • Custom instruction integration
  • Intelligent fallback to base prompts
Modular Template System
  • Template sections with dependency resolution
  • Technology-specific template sections
  • Focus-specific template sections
  • Custom section support

Installation

Option 1: Local Development
  1. Clone and install dependencies:
git clone https://github.com/n0zer0d4y/mercury-spec-ops.git

cd mercury-spec-ops npm install npm run build

  1. Run the server locally:
npm run mcp
Option 2: Install from npm
npm install -g @n0zer0d4y/mercury-spec-ops

Or use directly with npx (no installation required):

npx @n0zer0d4y/mercury-spec-ops

Usage

Integration with MCP Clients

Configure the server in your MCP client (Claude Desktop, Cursor, etc.):

Using npx (Recommended - No Installation)

For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }

For Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@n0zer0d4y/mercury-spec-ops"] } } }

Using Local Installation

For Claude Desktop (claude_desktop_config.json):

{

"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }

For Cursor (~/.cursor/mcp.json):

{

"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": ["/path/to/mercury-spec-ops/dist/src/server.js"] } } }

Windows Local Path Example (Cursor):

{

"mcpServers": { "mercury-spec-ops": { "timeout": 60, "type": "stdio", "command": "node", "args": [ "C:\\Development\\Projects\\MCP-Servers\\mercury-spec-ops\\dist\\src\\server.js" ] } } }

Important Notes:

  • npx: Automatically fetches the latest version from npm (recommended for most users)
  • Local: Replace the path with your actual project location and run npm run build first
  • Restart: Restart your MCP client after configuration changes

Workflow Examples

Example 1: Enhanced Codebase Analysis
  1. User Prompt: "Analyze this Node.js/TypeScript codebase focusing on security and performance"
  2. Claude Desktop Action:
  • Calls the codebase-analysis-prompt with technology_stack: "node.js,typescript" and analysis_focus: "security,performance"
  • System programmatically assembles: base prompt + Node.js module + TypeScript module + security module + performance module
  • The prompt instructs Claude to first read the resource://codebase-analysis-template
  • Template builder assembles: base template + Node.js sections + TypeScript sections + security sections + performance sections
  • Claude reads the dynamically assembled template
  • Claude analyzes the codebase and generates a comprehensive technology-specific report
Example 2: Enhanced Bug Analysis
  1. User Prompt: "Analyze this critical security bug in React application"
  2. Claude Desktop Action:
  • Calls the bug-analysis-prompt with technology_stack: "react", severity_level: "critical", and bug_type: "security"
  • System assembles: base prompt + React module + security module + critical severity module
  • Template includes: general sections + React-specific + security-specific + critical-severity sections
  • Claude reads the bug analysis template
  • Claude analyzes the bug and generates a comprehensive technology and severity-specific report
Example 3: PRD Generation with Technology Support
  1. User Prompt: "Help me create a PRD for a React-based task management application"
  2. Claude Desktop Action:
  • Calls the prd-prompt with project details and technology_stack: "react"
  • System assembles: base prompt + React module
  • Template builder includes: base PRD template + React-specific considerations
  • Claude reads the technology-enhanced PRD template
  • Claude generates a comprehensive PRD with React-specific sections

Prompt Details

PRD Prompt
  • Name: prd-prompt
  • Arguments:
  • project_name (required): Name of the software project
  • project_description (required): Brief description of the project
  • target_audience (optional): Target audience for the product (enum values)
  • project_type (optional): Type of project (enum values)
  • key_features (optional): Key features to include in the PRD
  • technology_stack (optional): Technology stack to be used (enum values)
  • custom_instructions (optional): Custom instructions for PRD generation
Codebase Analysis Prompt
  • Name: codebase-analysis-prompt
  • Arguments:
  • repository_path (required): Path to the repository to analyze
  • technology_stack (required): Technology stack used in the codebase (enum values)
  • analysis_focus (optional): Focus areas for analysis (enum values)
  • custom_instructions (optional): Custom instructions for codebase analysis
Bug Analysis Prompt
  • Name: bug-analysis-prompt
  • Arguments:
  • repository_path (required): Path to the repository with bugs to analyze
  • bug_description (required): Description of the bug or issue to analyze
  • affected_components (optional): Components affected by the bug
  • severity_level (optional): Severity level of the bug (enum values)
  • bug_type (optional): Type of bug (enum values)
  • technology_stack (optional): Technology stack used in the affected components (enum values)
  • custom_instructions (optional): Custom instructions for bug analysis

Resource Details

PRD Template
  • URI: resource://prd-template
  • Format: Markdown
  • Content: Modular PRD template with technology-specific sections that dynamically assemble based on input parameters
Codebase Analysis Template
  • URI: resource://codebase-analysis-template
  • Format: Markdown
  • Content: Modular codebase analysis template with technology and focus-specific sections that assemble based on analysis parameters
Bug Analysis Template
  • URI: resource://bug-analysis-template
  • Format: Markdown
  • Content: Modular bug analysis template with severity and technology-specific sections that assemble based on bug parameters

Development

Project Structure
src/

├── server.ts # Main MCP server implementation ├── types/ │ ├── enums.ts # All enum definitions (31 tech + 10 focus) │ └── index.ts # Type definitions and exports ├── prompts/ │ ├── modules/ # 45 modular prompt components │ │ ├── technology/ # 31 technology-specific modules │ │ │ ├── languages/ # 11 language modules │ │ │ ├── runtimes/ # 1 runtime module │ │ │ ├── frameworks/ # 10 framework modules (3 frontend, 7 backend) │ │ │ ├── databases/ # 4 database modules │ │ │ ├── cloud/ # 3 cloud platform modules │ │ │ └── tools/ # 2 DevOps tool modules │ │ ├── analysis-focus/ # 10 focus-area modules │ │ └── bug-severity/ # 4 severity-specific modules │ ├── base-prompts/ # Base prompt templates │ └── prompt-builder.ts # Programmatic prompt assembly ├── resources/ │ ├── templates/ # Modular template components │ │ ├── prd/ # 10 PRD template modules │ │ ├── codebase-analysis/ # 8 codebase analysis modules │ │ └── bug-analysis/ # 4 bug analysis modules │ └── template-builder.ts # Programmatic template assembly └── tests/ # Comprehensive test suite (66 tests) ├── utils/ # Utility function tests (enum parser) ├── prompts/ # Prompt builder tests ├── resources/ # Template builder tests └── types/ # Enum and type tests

Testing

The project includes a comprehensive test suite with 88% coverage:

# Run all tests

npm test

Run tests in watch mode

npm run test:watch

Run tests with coverage report

npm run test:coverage

Run tests with interactive UI

npm run test:ui

Test MCP integration

npm run t

Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo

Pregunta a PopNx