Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Drive a self-hosted Reelsaw: turn long videos into vertical clips, edit, re-render and export them.
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 …”.
Abre Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config y pega esto en claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add reelsaw -- docker run -i --rm ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0 reelsaw mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"reelsaw": {
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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": {
"reelsaw": {
"type": "stdio",
"command": "docker",
"args": [
"run",
"-i",
"--rm",
"ghcr.io/osbytes/reelsaw:0.32.0",
"reelsaw",
"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.
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 6 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub osbytes, 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 (0.32.0) llegó al registro ayer.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Docker en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, topo^alpin
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.
Avalanche bulletins and mountain weather forecasts for any place in the Alps.
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.
Self-hosted, AI-powered long-form → short-form video clipper. Paste a YouTube link or upload a video; Reelsaw transcribes it, asks an LLM for the most clippable moments, then renders vertical 9:16 clips with word-highlight captions and a hook overlay. A hosted service at app.reelsaw.com runs the same code (Free, then $12 / $29 / $59 a month, metered in source minutes).
Pure TypeScript. Any AI vendor via the AI SDK. One-step deploy with Docker Compose.
One video through the five queues: ingest → transcribe → refine ×3 → pick moments → render. A worker restarts mid-render and resumes from its last save. Full-quality MP4 , or play it on reelsaw.com .
demo-framing.mp4
Auto reframing in one clip: split → face → stack → fit
Pipeline
provider:model string: OpenAI, Anthropic, Google, Groq, Deepgram, AssemblyAI, Vercel AI Gateway, or any OpenAI-compatible server (Ollama, vLLM, LM Studio, local Whisper servers). Fully local with no API keys is supported.ANALYZE_PAIRWISE_PASSES, default 3 so the top 3 you see first are placed reliably) with positions swapped to cancel judge bias. Cost: at most Σ(n−1−p) pairs × 2 calls, i.e. 48 calls for the top 10 with 3 passes (18 with 1); pairs met twice are judged once. No target count: in auto mode weak picks are dropped by a gate relative to the run, not a fixed number, because pointwise scores do not transfer between judge models: a clip is dropped below max(ANALYZE_MIN_SCORE_FLOOR = 25, median − ANALYZE_SCORE_MAD_K = 1 × MAD) of the pooled rubric totals, and the best clip is always kept (ANALYZE_SCORE_RULE=absolute restores the old fixed 45). The threshold and its median/MAD are in the project's candidates artifact. Candidates whose scoring failed are never compared with rubric totals; they only fill in when fewer than 3 scored clips survive. Optional "at most N" cap, and "Find clips about …" keeps only on-topic moments. Click a clip's score for the breakdown. ANALYZE_JUDGE_MODEL lets a different model score and compare (less self-preference than judging its own hooks). ANALYZE_CONCURRENCY, ANALYZE_SCORE_SAMPLES, ANALYZE_PAIRWISE tune cost (auto: 1 call at a time, 1 sample, no pairwise for a self-hosted judge; 4 / 3 / on for cloud).onnxruntime-node) samples each clip at 4 fps and picks a layout per segment (clips are split at scene cuts and face-presence changes, so a picture-in-picture intro can be "fit" and the talking head after it "face"; shot cuts are detected on every clip, and a multi-camera edit that alternates a close-up with a wide shot every second or two changes layout at each cut): face (crop follows the speaker with "heavy tripod" smoothing: dead zone, capped pan speed, instant snap at scene cuts), split (two speakers stacked), stack (slides/screen on top, the webcam tile below — the picture-in-picture box of a Zoom, Teams, Meet or OBS recording, not a face-sized crop that reaches into the slides), or fit (whole frame over a blurred background when there is no face, e.g. graphics and b-roll, or when three or more people share the frame). With two people in a wide shot the crop follows whoever is talking (mouth motion correlated with the audio envelope, minimum 2.5 s per shot), falling back to a split when detection isn't confident. Override per project, per clip or per section, including a hand-set crop. Reference for every layout, its triggers, caveats and fixtures: docs/LAYOUTS.md.Editing
crop / crop2 / contentCrop on update_clip); "Use for all clips…" copies one clip's framing to the project (apply_framing). Add, drag and remove transitions; ⌘/Ctrl+Z / ⇧⌘Z undo and redo every edit.list_deleted plus purge_project / purge_clip / purge_asset / purge_layer_template; reelsaw purge-project, purge-clip, library purge, templates purge). Minutes, hourly creates and first-video-free are never refunded. Re-picking moments keeps every clip you made or edited (text, bounds, framing, style, intro/outro) and only replaces untouched AI picks, which can be restored too. The same through MCP (delete_clip, delete_clips, restore_project, restore_clip, list_deleted) and the CLI (reelsaw deleted, restore, delete-clip, delete-clips, restore-clip, purge, purge-project, purge-clip).reelsaw decisions export, export_decisions, the decisions suite). Settings → Learning turns it off or forgets everything; deleting a project (or "Delete forever") can forget what it learned from that project, applied when it is purged, even automatically. It never leaves your instance. See docs/specs/decision-log.md..txt (title, description, tags, caption), a .youtube.json (YouTube Data API v3 videos.insert body, private by default) and a .tiktok.json (Content Posting API post_info, SELF_ONLY) per clip, plus manifest.json, clips.csv (with rendered duration) and a README. Descriptions carry a timestamped link to the exact moment in the parent video.video_url, Zapier/Make file fields or a person. The link answers with the file itself (a plain 200, no redirect), serves the clip's latest render, lasts 90 days by default (MEDIA_LINK_TTL_DAYS; "Never" where MEDIA_LINK_ALLOW_NEVER), and can be revoked one at a time, per clip or project, or all at once under Settings → ShareSolo se muestra el principio; lee el resto en el repo