Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
Descripción del creador (original en inglés)
End-of-day US equity data: MA200 deviation rankings, market breadth, chart-pattern win rates.
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": {
"pattern-vista": {
"command": "uvx",
"args": [
"pattern-vista"
]
}
}
}Ejecuta esto en tu terminal
claude mcp add pattern-vista -- uvx pattern-vistaPégalo en .cursor/mcp.json de tu proyecto, o en ~/.cursor/mcp.json
{
"mcpServers": {
"pattern-vista": {
"command": "uvx",
"args": [
"pattern-vista"
]
}
}
}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": {
"pattern-vista": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"pattern-vista"
]
}
}
}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 xsf0221, 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 (0.2.1) llegó al registro hace 2 meses.
Las apps compatibles con MCP, como Claude Desktop, Claude Code, Cursor y VS Code. También necesitas Python (uv) en tu computadora.
En la misma categoría: Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms
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.
Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.
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.
Command-line access to Pattern Vista — K-line pattern historical win-rates and MA200 deviation rankings — built to be called by AI agents as easily as by humans.
Output is JSON by default (so an agent can parse it directly); add --table for a human-readable view.
pip install pattern-vista # or: uvx pattern-vista whoami
Generate a key at https://www.pattern-vista.com (Account → API keys), then:
pv config set-key pv_live_xxxxxxxx
export PATTERN_VISTA_API_KEY=pv_live_xxxxxxxx
Resolution order: --api-key flag → PATTERN_VISTA_API_KEY → stored config.
pv whoami # validate key, show account + tier
pv deviation --over --limit 20 # stocks furthest ABOVE their 200-day average pv deviation --under # stocks furthest BELOW (mean-reversion longs) pv patterns --limit 20 # latest recommended patterns + 20-day win-rate pv ticker AAPL # one symbol: current deviation + recent patterns pv stretch --days 120 # market breadth: % of the universe above its MA200
pv deviation --under --table
$ pv deviation --under --limit 3
{ "is_billed": true, "rows": [ {"ticker": "XYZ", "snapshot_date": "2026-05-27", "close": 41.2, "ma200": 58.9, "deviation": -0.3005}, ... ] }
A free account sees the top 2 rows of each list and patterns without the historical win-rate. A paid subscription unlocks the full lists (up to 100) and hist_win_w20. The tier is enforced server-side from the key — see is_billed in every response.
from pattern_vista import PatternVistaClient
pv = PatternVistaClient(api_key="pv_live_xxxx") under = pv.deviation("under", limit=20) # dict: {"is_billed": ..., "rows": [...]} aapl = pv.ticker("AAPL")
The PatternVistaClient core has no CLI dependency — it is what backs the MCP server below, so the two can never return different things.
The same data as tools your agent can call directly. No install needed if you have uv:
{
"mcpServers": { "pattern-vista": { "command": "uvx", "args": ["--from", "pattern-vista[mcp]", "pattern-vista-mcp"], "env": { "PATTERN_VISTA_API_KEY": "pv_live_xxxxxxxx" } } } }
Drop that into your MCP client's config (Claude Desktop, Claude Code, Cursor, or anything else that speaks MCP over stdio). If you would rather install it:
pip install 'pattern-vista[mcp]' # then use "command": "pattern-vista-mcp"
Or run it in a container. -i is required — the transport is stdio, so without an attached stdin the server has nothing to read and exits straight away:
docker build -t pattern-vista-mcp .
docker run -i --rm -e PATTERN_VISTA_API_KEY=pv_live_xxxxxxxx pattern-vista-mcp
| Tool | Answers |
|---|---|
market_stretch | Is the market broadly extended or depressed right now, and how does that rank against its own history? |
deviation_ranking | Which symbols are furthest below (or above) their own 200-day average? |
recommended_patterns | What did last night's scan flag, and has that pattern bucket historically beaten SPY? |
ticker_report | Everything held on one symbol. |
account_status | Which account is this key, and is it on a paid tier? |
Auth resolves exactly as the CLI's does: PATTERN_VISTA_API_KEY, else the key saved by pv config set-key. Tiering stays server-side — a free key gets 2 rows and a null hist_win_w20, so check is_billed in the response before treating a short list as a quiet market.
Works with both generations of the MCP Python SDK (mcp 1.x's FastMCP and 2.x's MCPServer).
(close − MA200) / MA200, refreshed nightly over an S&P 500 + Nasdaq 100 + major-ETF universe. Split-distorted and implausible values are filtered out before ranking.pv stretch, market_stretch) is the share of that same universe closing above its own MA200, one reading per trading day, with the history behind it. Free for every tier — it is the same number the public page at https://www.pattern-vista.com/market/stretch publishes.hist_win_w20) is the share of settled past signals of the same pattern type, direction and shape that beat SPY over the following 20 trading days — the same per-signal record listed at https://www.pattern-vista.com/track-record. Null when fewer than 10 have settled.MIT