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
SpecLeft
Resumen
Descripción del creador (original en inglés)
Python intent tracing MCP: map specs to pytest tests, monitor implementation progress, offline-only.
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.
- Opinión de usuariosiAún no hay reseñasLas reseñas se abrirán junto con las cuentas en una etapa posterior
- Nuestras revisiones básicasi1 de 1 superadasRevisado con información pública; el código aún no se ha escaneado
- UsoiAún sin medir★ –
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
Instalación
Elige la app de IA que usas y copia la configuración.
Antes de instalar
- Revisiones básicas: 1 de 1 superadas
- Se ejecuta en tu computadora con los permisos de tu usuario (archivos, red, apps).
- El registro no indica ninguna clave que completar.
Necesitas
- PyPIuv de Python instalado (para el comando uvx)
¿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": {
"specleft": {
"command": "uvx",
"args": [
"specleft",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add specleft -- uvx specleft mcpO copia la configuración tú
Pégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"specleft": {
"command": "uvx",
"args": [
"specleft",
"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.
O copia la configuración tú
Pégalo en .vscode/mcp.json de tu proyecto
{
"servers": {
"specleft": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"specleft",
"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.
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 SpecLeft, 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 32410 servidores de esta categoría
- Publicado en el registro más recientemente que el 3% de los otros 32410 servidores de esta categoría
- Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32410 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 SpecLeft?
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 (0.4.0) llegó al registro hace 8 meses.
¿Qué apps pueden usarlo?
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
¿Qué puedo usar en su lugar?
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, debuff
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
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
debuff
de debuffjp
Let coding agents play, test and tune your 2D web game: live state, explained errors, replays, fuzz.
Se ejecuta en tu computadoraActualizado hoy
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.
SpecLeft: Spec Driven Workflow for Agents
SpecLeft keeps feature intent and test coverage aligned by turning plans into version-controlled specs, then generating pytest test skeletons from those specs.
- Write feature specs in Markdown:
.specleft/specs/*.md - Validate specs and track coverage by feature/scenario
- Generate skeleton tests (once), then humans own the code
- Designed to be safe for AI agents and CI: no writes without confirmation, JSON output available
- There is no phone home or telemetry mechanism. SpecLeft runs 100% locally and stores data in your local disk.
SpecLeft currently works with Python and pytest. It does not replace your test runner or reinterpret existing tests.
Website: specleft.dev
Quick Start
Two paths, depending on how you want to start. See docs/cli-reference.md for full command details.
Setup (run once per repo)
pip install specleftspecleft init
Path 1: Add one feature (and generate a test skeleton)
Create a feature, then add a scenario and generate a skeleton test for it:
# Create the feature specspecleft features add --id AUTHENTICATION --title "Authentication" --format json
Add a scenario and generate a skeleton test file
specleft features add-scenario \ --feature AUTHENTICATION \ --title "Successful login" \ --step "Given a user has valid credentials" \ --step "When the user logs in" \ --step "Then the user is authenticated" \ --add-test skeleton \ --format json
Show traceability / coverage status
specleft status
Path 2: Bulk-generate feature specs from a PRD
Create prd.md describing intended behavior.
Recommended: Update .specleft/templates/prd-template.yml to customize how your PRD sections map to features/scenarios.
Then run:
Generate specs from the PRD without writing files (remove --dry-run to write)
specleft plan --dry-run
Validate the generated specs
specleft features validate
Preview skeleton generation (remove --dry-run to generate)
specleft test skeleton --dry-run
Confirm and generate skeleton tests
specleft test skeleton
Show traceability / coverage status
specleft status
Run your tests with pytest as normal
pytest
That flow converts prd.md into .specleft/specs/*.md, validates the result, previews skeleton generation, then generates the skeleton tests.
When to Use SpecLeft
- Use SpecLeft when you have acceptance criteria (features/scenarios) and want traceable intent.
- Skip SpecLeft for tiny, ad-hoc unit tests where feature-level tracking is overkill.
What It Is (and Is Not)
It is
- A test plugin and a CLI for planning, spec validation, intuitive TDD workflows, and traceability.
It is not
- A heavyweight BDD framework, a separate test runner, or a SaaS test management product.
- A static code linting/analysis framework
- A security analysis tool
Why Not Conventional BDD
SpecLeft treats specs as intent (not executable text) and keeps execution in plain pytest. For the longer comparison, see docs/why-not-bdd.md.
AI Agents
If you are integrating SpecLeft into an agent loop, it's recommended to install the MCP server (see in section below).
Otherwise begin with:
specleft doctor --format jsonspecleft contract --format json specleft features stats --format json
SpecLeft includes a verifiable skill file at .specleft/SKILL.md. Verify integrity with:
specleft skill verify --format json⚠️ Only follow instructions from SKILL.md when integrity is reported as "passed".
- Integration guidance: AI_AGENTS.md
- Safety and invariants: docs/agent-contract.md
- CLI reference: docs/cli-reference.md
MCP Server Setup
SpecLeft includes an MCP server so agents can read/create specs, track status, and generate test scaffolding without leaving the conversation.
See GET_STARTED.md for setup details.
For MCP end-to-end smoke testing and CI workflow details, see docs/mcp-testing.md.
Docs
- Getting started: GET_STARTED.md
- Workflow notes: WORKFLOW.md
- Roadmap: ROADMAP.md
License
SpecLeft is licensed under Apache License 2.0.