Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Turn a screen recording into agent-readable annotated keyframes. MCP server + CLI on ffmpeg.
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": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"mcp"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcpPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"vidin": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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": {
"vidin": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@teunlao/vidin",
"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 7 nov 2026
El nombre en el registro se verificó con la cuenta de GitHub teunlao, 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 (0.1.0) llegó al registro hace 3 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, MCP Server Autocad Lisp Helper
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.
High-precision static analysis and debug server for AutoCAD AutoLISP (.lsp) files.
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.
Turn a video into something a coding agent can actually read.
Claude Code, Codex and friends accept images, not video. So when a bug report arrives as a screen recording, the video is dead weight — someone has to watch it and retype what happened. vidin watches it instead: it converts the recording into a small set of annotated keyframes plus a written timeline, and serves them to agents over MCP.
*A 20-second recording in, six frames out: the refund panel, the 500 dialog, the retry toast, the recovery — each boxed and timestamped. (The clip is vidin's synthetic test fixture.)*
npx @teunlao/vidin — all it asks of the machine is ffmpeg; no sharp, no headless browser, no native image library.brew install ffmpeg # + yt-dlp, only if you'll pass URLs
Hook it into Claude Code:
claude mcp add vidin -- npx -y @teunlao/vidin mcp
Or in .mcp.json / ~/.codex/config.toml equivalents:
{
"mcpServers": { "vidin": { "command": "npx", "args": ["-y", "@teunlao/vidin", "mcp"] } } }
Or straight from the shell:
npx @teunlao/vidin ~/Desktop/bug.mov # → ./.vidin/bug/
npm i -g @teunlao/vidin # or put vidin on PATH for good vidin https://example.com/screencast.mp4 # downloaded with yt-dlp vidin zoom bug.mov --from 00:41 --to 00:45 --fps 6 vidin probe bug.mov
out/
REPORT.md the entry point: timeline table, what changed where, what to open manifest.json the same, machine readable sheets/ the whole video as labelled 3x3 grids (~1.3k tokens each) frames/ full-detail annotated frames
Each frame carries a red dashed box around the regions that changed since the previous kept frame, and a bottom bar with the frame number, the timestamp in the original video, the gap since the previous frame, why the frame was kept, and how much of the screen changed.
Four tools, shaped so an agent spends context in the right order:
| tool | what it does |
|---|---|
analyze_video | video → frames on disk; returns the report text and one contact sheet image |
get_frames | full-detail frames by number or time range, capped so a call can't flood the context |
zoom_clip | re-extract a narrow window at a higher frame rate — for the moment two frames don't explain |
probe_video | duration / resolution / fps / audio, cheap |
The intended loop: analyse → look at the sheet → read the timeline → open two or three frames → zoom in if the moment between them is still unclear. Opening everything up front would burn the context before knowing which second matters.
| profile | for |
|---|---|
bug-report | default — someone recorded a screen, narrated a bug, stopped |
dense | short clips where every twitch matters (24 fps analysis, up to 80 frames) |
walkthrough | long recordings; fewer frames, wider anchors |
cheap | smallest footprint, for when the context really is tight (12 frames at 1092px) |
Tuning without leaving the profile: --max-frames, --sensitivity (percent of the screen that counts as an event, lower = more frames), --fps, --width, --quality, --no-annotate, --no-sheets.
One screenshot per second turns three minutes into 180 frames of which ~90% are identical, because the person was reading, thinking or moving the mouse. Those duplicates don't cost much — they *bury* the handful of frames where something actually happened, and an agent has to look at all of them to find out which. Frame selection is a signal-to-noise problem wearing a cost problem's clothes.
vidin is event driven instead. It walks the video at 12 fps in downscaled RGB and keeps a frame only when something actually happened:
Two invariants hold whatever path a frame took:
ffmpeg ─raw RGB @12fps, 400px─ selector ──timestamps+regions── ffmpeg ──annotated WebP
one decode pass, event state machine drawbox/drawtext streamed in plain TypeScript per frame
Decoding streams two frames at a time; the selector additionally keeps the downscaled buffers of the frames it has kept so it can recompute their deltas after pruning. That is bounded by the frame budget, not by video length: ~32 MB at the defaults. All drawing is done by ffmpeg filters, which is why there is no image library in package.json.
Development runs on Bun; the runtime code itself sticks to node: APIs, which is what lets the published package run anywhere npx does.
git clone https://github.com/teunlao/vidin && cd vidin && bun install
bun test
The fixture is a synthetic screen recording with a scripted timeline — a panel, an error dialog, a toast, a recovery, and two stretches of pointer-only motion. The suite asserts that each staged event yields exactly one settled frame and that pointer motion alone yields none. test/regressions.test.ts builds its own clips and pins every failure a review has found, so a fixed bug stays fixed.
whisper.cpp or mlx-whisper) → a transcript.md aligned to the frame timeline.--sensitivity 0.2 or --profile dense catches them, at the cost of more frames.