Spec Driven Development
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
作者による説明(英語の原文)
Retrieve FDA docket comments, attachments and draft/final guidance for reviewable analysis.
この3つを1つのスコアにまとめることはしません。意見、測定、人気はそれぞれ別のものだからです。
このサーバーのやさしい解説はまだ書いていません。以下はレジストリから読み取った事実です。
使っているAIアプリを選んで、設定をコピーしてください。
どのアプリを使っていますか?
上でアプリを選んでください。選んだアプリを覚えておくので、次からはボタンに「…にインストール」と表示されます。
リンク先は作者自身のファイルです。私たちが置いたり再パッケージしたりしたものではありません。ファイルを開くと、Claude Desktopがインストールします。
ターミナルでこれを実行します
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
これはパソコンで動くサーバーですが、ChatGPTがつなげるのはインターネット上のサーバーだけです。ほかのアプリを選んでください。
選んだアプリは、この端末のCookieに保存されます。アカウントは不要です。
この設定は、作者のレジストリ登録情報から作成しています。READMEと違う場合は、READMEに従ってください。
パソコンで動くサーバーです。インストールすると、ツール一覧がAIアプリに表示されます。
誰でも見られる情報をチェックしており、コードは読んでいません。当てはまらない項目は数に入れていません。 · 2026年11月8日にチェック
レジストリ名はドメイン blackswancausallabs.com で確認済みです(レジストリがドメインの所有を確認しています)
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
これはパソコンで動くため、インターネット上のエンドポイントはありません
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
パソコンで動くサーバーです。ツール一覧を読み取れるのは、インターネット上のエンドポイントがある場合だけです
レジストリでこのカテゴリにある有効なすべてのサーバーと比較しています。スターは、公開者がリポジトリの所有者である場合だけ数えます。
当てはまる基本チェック1項目のうち1項目に合格しました。コードは読んでいません。キーやトークンを追加する前に、サーバーがどんなアクセスを求めているかを確認し、必要な権限だけを持つキーを使ってください。
レジストリには必須のキーは載っていません。ただし、最初に使うときにサインインを求めるサーバーもあります。
あなたのパソコンで動きます。必要なときにAIアプリが起動し、データは作者のサーバーを通りません(サーバー自体がオンラインサービスを呼び出す場合を除きます)。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.0)がレジストリに届いたのは11 日前です。
Claude Desktop、Claude Code、Cursor、VS CodeなどのMCP対応アプリで使えます。パソコンにMCPBも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, VMware Storage
同じカテゴリで、ほかの作者が作ったサーバー。スターの多い順。
カードの見方:↓ 週あたりのダウンロードi★ GitHubスターi3つの柱:レビュー · チェック · 利用状況i更新=最新バージョンをレジストリに公開した日i
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.
VMware vSphere storage with 16 MCP tools: datastores, iSCSI, vSAN, FC multipath.
作者のリポジトリから書かれたとおりにコピーしたものです。PopNx MCPは内容を確認・推奨していません。HTML、画像、スクリプトは取り除いています。リンクはこのサイトの外へ移動します。
Regulatory intelligence from FDA regulations.gov dockets: who commented, what they asked for, and what changed between the draft and final guidance.
Black Swan Causal Labs · blackswancausallabs.com
Retrieval lives in the MCP server. Judgment lives in skills. Humans sit at the checkpoints.
| Layer | Component | Status |
|---|---|---|
| Data | regintel-mcp server (this repo, MIT) | Phase 1 built. Fetch, cache, extract, diff. No interpretation. |
| Method | skills: submitter-taxonomy, comment-theming, draft-final-concordance | Built |
| Orchestration | /docket-analysis with 4 human checkpoints | Built; first run on FDA-2020-D-2307 |
| Output | Docket Lens explorer (reads one analysis.json; PolyForm Noncommercial) | Built for FDA-2020-D-2307 |
Python 3.11 or later.
git clone https://github.com/Black-Swan-Causal-Labs/regintel-mcp.git
cd regintel-mcp python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install -e . cp .env.example .env # then paste your key into .env
API key: get a free key at https://open.gsa.gov/api/regulationsgov/ and put it in .env as REGULATIONS_GOV_API_KEY=.... .env is gitignored. The key is sent only as the X-Api-Key header and never appears in logs, the cache or any output. DEMO_KEY is fine for single lookups but too rate-limited for a full corpus pull. Personal keys allow 1,000 requests/hour.
Register with an MCP client. MCP is an open standard, so the server works with any compatible assistant (Claude, OpenAI Codex, others). For Claude Code, from the repo directory:
claude mcp add regintel-mcp -- "$(pwd)/.venv/bin/python" -m regintel_mcp
When installed as a Claude plugin, .mcp.json starts the server from the plugin root.
Every tool reads the local SQLite cache (data/cache.sqlite) first. It only touches the network on a cache miss or when called with refresh=true.
| Tool | Does |
|---|---|
search_dockets(query, agency="FDA", docket_type?, limit=25) | Keyword search over dockets |
get_docket(docket_id) | Docket metadata and total comment count |
list_documents(docket_id) | Notices, draft and final guidance, meeting material, with every file URL |
list_comments(docket_id, include_withdrawn=false) | All comments, paginated internally. Flags is_stub, duplicate_of and agency_duplicate_count (flags only; nothing is dropped) |
get_comment(comment_id) | Body, submitter fields, attachments and extracted attachment text |
build_corpus(docket_id, with_attachments=true) | Pulls every comment and attachment into the cache. Resumable. Reports stubs, duplicates, OCR needs and failures |
get_guidance_text(ref) | A guidance document (doc ID or URL) split into numbered sections |
diff_guidance(draft_ref, final_ref) | Section-aligned draft-vs-final diff with paragraph changes and moved-paragraph detection |
export_corpus(docket_id) | Writes output/ /corpus.jsonl for skills and subagents |
For long pulls outside a chat: .venv/bin/python -m regintel_mcp build-corpus FDA-2020-D-2307.
How the diff works: the text layer is extracted with pdfplumber. Running headers, draft line numbers, footnotes and the table of contents are removed. Sections are split on the guidance's own Roman, letter and number headings, then matched draft→final by heading (parent-qualified first) and then by heading plus text similarity. Paragraphs are diffed within each matched section, and paragraphs that moved to a different section are labelled. Everything is deterministic: there are no model calls in the server.
API behaviour verified against the live service is recorded in docs/api-notes.md.
Docket Lens (explorer/template.html) is a single page that reads one analysis.json and shows three linked views: who spoke, what they asked for (a themes × submitter-type heatmap that opens the verbatim requests), and what changed (draft vs final by section, with each request's call). Build a docket's copy with:
.venv/bin/python scripts/build_analysis.py FDA-2020-D-2307
.venv/bin/python scripts/build_explorer.py FDA-2020-D-2307
Then open explorer/FDA-2020-D-2307/index.html through any static server, e.g. python3 -m http.server --directory explorer/FDA-2020-D-2307. The explorer is licensed separately under PolyForm Noncommercial 1.0.0 (explorer/LICENSE, explorer/NOTICE).
sh scripts/build_site.sh FDA-2020-D-2307
cd site && npx wrangler pages deploy public --project-name docket-lens
site/functions/_middleware.js puts HTTP Basic Auth in front of every request, including analysis.json. Credentials are Pages secrets, never files: npx wrangler pages secret put DEMO_USER --project-name docket-lens, and the same for DEMO_PASS. If either secret is missing, the site serves nothing (it fails closed). It is a demo gate, not access control for sensitive data.
output/FDA-2020-D-2307/, decisions in decisions/.docs/smoke-test-FDA-2021-D-0548.md.This tool measures concordance, not impact. Changes between draft and final guidance also come from FDA's internal review, ICH M14, other guidances and the evolving science. When the final text moves in the direction a commenter asked for, that does not show the comment caused the change. Every output from this project carries that caveat.
Server: MIT (see LICENSE). The Explorer template is licensed separately under PolyForm Noncommercial 1.0.0.
© 2026 Black Swan Causal Labs · https://blackswancausallabs.com
The Docket Lens retrieval server has an MCP bundle for Registry distribution. See Registry installation and release instructions. The bundle requires uv, your Regulations.gov API key, and a writable working folder.