Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
Local MCP runtime for policy-governed, verified agent actions with durable receipts.
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": {
"melra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add melra -- npx -y @melra/cli servePégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"melra": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}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": {
"melra": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@melra/cli",
"serve"
]
}
}
}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 XAGI-Lab, 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 (0.3.0-alpha.14) llegó al registro hace 21 días.
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, sync. labs
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.
Lipsync videos, dub them into other languages, make talking videos and open sync. Studio.
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.
Modular Execution Layer for Reliable Autonomy
An open-source local execution runtime for agent tool calls you route through MELRA. It checks each call against policy, requests approval when needed, verifies declared evidence, and keeps a redacted receipt of what runs to an outcome. For each task, MELRA dispatches mutations at most once; uncertain outcomes are parked for reconciliation instead of replay. Exactly-once external effects still depend on the provider. Calls made through other tools remain outside MELRA's control.
Works with
26-second demo · Quick start · How it works · See what it is doing · Docs · Contribute · Discussions · Product Hunt launch
https://github.com/user-attachments/assets/e5cf895d-7ea6-4797-a1ef-e69cc5860d3f
[!WARNING]
MELRA is alpha software. The local runtime is tested end to end, but APIs may
change before
1.0. Use an isolated workspace, keep domain and command allowlists
narrow, and read every approval before you give it.
You need Node.js 22.13 or newer, or 23.4 or newer. From the project the agent should work in, one command sets everything up:
cd ~/project
npx @melra/cli@alpha setup
That directory becomes the agent's workspace, the boundary for its file and command operations. setup shows it, and asks before making your home directory, a directory holding it, or / the workspace; set MELRA_WORKSPACE to choose another.
In a terminal, setup is a short wizard. It writes a safe local policy, finds the agent apps on your machine, asks which one should use MELRA, and writes MELRA into that app's own config file, keeping everything else in it (and saving a .bak first):
Which MCP client should use MELRA?
Choose 1-26 [1]: 1 Write it into ~/project/.mcp.json? [Y/n]
✓ Workspace ~/project ✓ Policy ~/.melra/policy.json ✓ Claude Code ~/project/.mcp.json
Next: Start claude in this workspace and approve the 'melra' server when it asks; 'claude mcp list' then shows it connected. Or start it with 'melra launch claude-code', so MELRA's are the only tools it has that change anything.
Then restart your agent app (Claude Code asks you to approve a project's server once) and ask it to do something, for example *"use melra to show me the system info"*. That's it.
Prefer flags, a container, or building from source?
| How | Command |
|---|---|
| One client, no questions | npx @melra/cli@alpha setup --client cursor --write |
| Print the config instead of writing it | npx @melra/cli@alpha setup --client codex |
| Install globally | npm install -g @melra/cli@alpha && melra setup |
| Container (no Node needed) | docker run --rm ghcr.io/xagi-lab/melra:alpha doctor |
| Prebuilt release | download from releases, verify against SHA256SUMS, then node melra/dist/bin.js doctor |
| From source | git clone https://github.com/XAGI-Lab/melra.git && cd melra && corepack enable && pnpm install --frozen-lockfile && pnpm build && pnpm melra setup |
| One file, no Node needed *(experimental)* | from a checkout: pnpm build:sea, then ./dist-sea/melra setup; see single executable |
| Check what you installed | npm audit signatures verifies registry signatures; npm provenance links each package to its GitHub Actions build (see npm packages) |
Every command prints readable output in a terminal and plain JSON when piped or with --json, so scripts keep working. MELRA creates /payload.key with private permissions on first start; back it up with the SQLite files, because losing it makes persisted payloads unreadable. See installation for every install path, environment variable, and the hardened Docker invocation.
[!CAUTION]
This project publishes only under the
@melra/npm scope (@melra/cliis the CLI)
and on its releases, where the Python
SDK's wheel is. An unscoped npm package
melraor a PyPI packagemelrais
not this project's. Install from that scope, from this repository, or from the
releases.
If MELRA helps, star the repository so other agent builders can find it. Trying it in Cursor or another client? Share the client and its version, your OS, and your MELRA version (npx @melra/cli@alpha version) in issue #184; partial test results are useful too.
AI agents no longer just talk. They edit files, run commands, click through websites and call APIs on your behalf. Four questions come with that, and most agents answer them differently, or not at all:
Every action MELRA receives is checked against your policy, and checked again at the moment it runs. Risky changes wait for your exact approval.
"No error" is not success. An action counts only when the evidence you declared holds: the file exists, the exit code is 0, the page says what it should. For a file change or a memory delete MELRA also checks the end state itself: a written file holds exactly the bytes sent.
Every mutation MELRA dispatches is recorded before it runs and runs at most once. After a crash, MELRA settles it from its evidence or the provider; what it cannot settle waits in recovery_required and is never replayed.
Every action MELRA runs to an outcome leaves a redacted, append-only receipt and a certificate that carries its own digest, so you can audit what ran, who asked, and why it was allowed.
MELRA answers those questions in one place for tool calls routed through it, across supported agents. It sits underneath your agent for those calls, the way an operating system sits underneath your apps:
<img src="docs/assets/read
Solo se muestra el principio; lee el resto en el repo