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

Templetry

de Templetryversión 1.11.1i★ –iSe ejecuta en tu computadora
Nombre en el registroio.github.Templetry/templetry-mcp

Instalar

Resumen

Descripción del creador (original en inglés)

Scaffold, plan, update and extend projects from Templetry templates.

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

Instalación

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

Antes de instalar

¿Qué app usas?

Elige tu app arriba. La recordamos, así que la próxima vez el botón dirá “Instalar en …”.

Descargar el archivo .mcpb del creador

El enlace lleva al archivo del propio creador; no lo alojamos ni lo reempaquetamos. Abre el archivo y Claude Desktop lo instalará.

Ejecuta esto en tu terminal

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.

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 Templetry, 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 32435 servidores de esta categoría
  • Publicado en el registro más recientemente que el 83% de los otros 32435 servidores de esta categoría
  • Revisiones básicas iguales o mejores que el 100% de los otros 32435 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 Templetry?

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 (1.11.1) llegó al registro hace 7 días.

¿Qué apps pueden usarlo?

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

¿Qué puedo usar en su lugar?

En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Apify MCP Server

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

Extract data from any website with thousands of scrapers, crawlers, and automations on Apify Store ⚡

Se ejecuta en la nubeActualizado 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.

Templetry Engine

The core of Templetry: a pure Go library + thin CLI that renders ready-to-work repositories from compilable templates.

Scaffold, edit, then update: the template's new commit is merged three ways (base render, your project, new render), so its changes land and your edit stays. Recorded from the real CLI against a small fixture template (see Development).

Status: 🚀 stable v1 ([latest release](https://github.com/Templetry/engine/releases/latest)) — the manifest, directives, answers-file and registry schemas plus the CLI surface are stable public API under the compatibility policy (ADR-0013).

Since v1.0: templetry update (three-way merge), templetry verify in Docker, lazy pieces (pieces/add), YAML/TOML patches, feature requires/conflicts and presets, multi-forge template hosting (github:, gitlab:, gitea: source schemes) and the templetry-mcp server. Since v1.10 forms carry a taxonomy (kinds/languages/frameworks) and templetry list filters on it. Output paths are hardened against escapes and platform quirks; the directive scanner is fuzz-tested.

Principles (from the wiki)

  • The engine doesn't know what a framework is — all knowledge lives in each template's template.yml (ADR-0002).
  • Templates compile — three transformation mechanisms: identity-map renaming, comment directives, structured patches (ADR-0003).
  • Pure core, effectful edges — deterministic: same inputs, byte-identical output.

Architecture

PackageResponsibility
manifestParse + validate template.yml, derive casings
sourceObtain the template as an in-memory FileSet
planner(manifest, inputs, FileSet) → Plan — pure
opsOperation types as data
renderExecute a Plan against a virtual file tree
verifyRun the template's verify command in Docker
updateThe update cycle: re-render with recorded inputs, diff, three-way merge
answersThe .templetry-answers.yml record: one deterministic reader/emitter
pieceLazy pieces (ADR-0014): decoupled units with their own lifecycle
cmd/templetryThin CLI: list, init, plan, render, verify, update, pieces, add, version
cmd/templetry-mcpMCP server (stdio): the engine's verbs as tools for AI agents

Design rationale: study I · study II.

Install

Pick one (Homebrew, Scoop, the install script and the release archives also ship templetry-mcp):

  1. Homebrew (macOS, Linux) — brew install Templetry/tap/templetry (tap).
  2. Scoop (Windows) — scoop bucket add templetry https://github.com/Templetry/scoop-bucket then scoop install templetry (bucket).
  3. Install script (macOS, Linux) — curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Templetry/engine/main/install.sh | sh (see install.sh; TEMPLETRY_VERSION pins a tag, TEMPLETRY_BIN_DIR picks the folder).
  4. Binary — download your platform's executable from Releases, rename it to templetry (or templetry.exe) and put it on your PATH.
  5. Go toolchain — go install github.com/Templetry/engine/cmd/templetry@latest (installs to $(go env GOPATH)/bin).
  6. From source — clone and go build -o templetry ./cmd/templetry.

Then:

templetry list                                  # browse the official catalog

templetry list --kind database --language go --tags # filter it templetry init kmp/single-module --out my-app \ --set "project_name=My App" --set "base_package=com.me.myapp" templetry plan --template --set key=value --feature name templetry render --template --out --set key=value templetry verify --template --set key=value # render to a temp dir and compile it in Docker templetry update ./my-app # preview a template update (--apply to write) templetry pieces ./my-app # lazy pieces the template ships templetry add axios-api ./my-app --set api_base=/v2 # adopt a piece into a living project

MCP server (AI agents)

templetry-mcp (in the same releases) speaks the Model Context Protocol over stdio — no dependencies, no configuration. It exposes seven tools: list_templates, get_form_schema, plan, render, update, list_pieces and add_piece, so an agent can browse the catalog, scaffold a ready-to-work project, adopt pieces and keep it all updated. Copy-paste configuration for the common clients follows; the server is a plain executable, so any other MCP client works the same way. It is listed on the official MCP registry as io.github.Templetry/templetry-mcp and published automatically after each release.

Where the binary is

If templetry-mcp is on your PATH, use the bare name templetry-mcp as the command. Some apps (Claude Desktop especially) do not inherit your shell PATH, so give them the absolute path:

Installed withPath
Homebrew, Apple Silicon/opt/homebrew/bin/templetry-mcp
Homebrew, Intel Mac / Linux/usr/local/bin/templetry-mcp (Linux brew: /home/linuxbrew/.linuxbrew/bin/templetry-mcp)
install.sh~/.local/bin/templetry-mcp (or /usr/local/bin/templetry-mcp when run as root); write the full home path in JSON, ~ is not expanded
Scoop (Windows)C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe
Downloaded release binarywherever you put it

where templetry-mcp (Windows) or command -v templetry-mcp prints the right one.

Claude Code
claude mcp add templetry -- templetry-mcp            # this project, private to you

claude mcp add --scope user templetry -- templetry-mcp # every project claude mcp list

Claude Desktop

Edit claude_desktop_config.json (Settings > Developer > Edit Config; macOS ~/Library/Application Support/Claude/, Windows %APPDATA%\Claude\) and restart the app:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "/opt/homebrew/bin/templetry-mcp" } } }

On Windows use "command": "C:\Users\ \scoop\shims\templetry-mcp.exe".

Cursor

.cursor/mcp.json in a project, or ~/.cursor/mcp.json for all projects:

{

"mcpServers": { "templetry": { "command": "templetry-mcp" } } }

VS Code

.vscode/mcp.json in the workspace (or "MCP: Open User Configuration" for every workspace). Note the key is servers, not mcpServers:

{

"servers": { "templetry": { "type": "stdio", "command": "templetry-mcp" } } }

The server takes no arguments and no environment; to work against a private catalog the agent passes registry on each tool call.

Documentation

Usage guides live in the wiki: getting started, using templates, using pieces, keeping projects updated, authoring templates, AI agents and MCP. Normative behaviour is in spec/.

Development

go build ./...

go test ./... # CI also runs -race and golangci-lint v2

update merges with git merge-file, so git must be on PATH for its tests. No test touches the network or needs Docker:

  • internal/forgetest is an in-memory GitHub (codeload tarballs and the commits API) behind http.DefaultClient, so init → edit → update runs end to end against templates the test publishes, commit by commit.
  • internal/fakedocker puts a copy of the test binary on PATH as docker, recording what verify would have run.
  • Both binaries are tested in-process: templetry through run(args, stdout, stderr) and templetry-mcp through serve(in, out), a JSON-RPC session over pipes.

The demo above is recorded the same way, so it always shows real output. To regenerate it:

TEMPLETRY_DEMO_CAST=$PWD/docs/demo.cast go test ./cmd/templetry -run TestRecordDemo -count=1

npx svg-term-cli@2.1.1 --in docs/demo.cast --out docs/demo.svg --window --no-cursor

License

Apache License 2.0 — use it for anything, including commercially, with an explicit patent grant. The templates and the desktop app live in their own repos under MIT.

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