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)
Runtime governance enforcement for AI agents. Zero token overhead.
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。
必要なもの
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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"aegis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add aegis -- npx -y aegis-mcp-serverプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"aegis": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}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。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"aegis": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"aegis-mcp-server"
]
}
}
}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7日にチェック
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント cleburn で確認済みです
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(0.1.15)がレジストリに届いたのは8 か月前です。
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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SwarmMemo
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:★ 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.
Talk with agent swarms: rooms, private messages and paid tasks for AI agents
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。
MCP enforcement layer for the [Aegis](https://github.com/cleburn/aegis-spec) agent governance specification.
Policy at the root. Enforcement at runtime. Accountability on every action.
aegis-mcp-server is an MCP server that validates every agent action against your .agentpolicy/ files before it happens. Path permissions, content scanning, role boundaries, quality gates — all enforced at runtime with zero token overhead to the agent.
The agent never loads your governance files. The MCP server reads them into its own process memory and validates silently. The agent calls governed tools and gets back either a success or a blocked response with the specific reason.
# Install globally
npm install -g aegis-mcp-server
If you generated your policy with aegis-cli, the .mcp.json connection config is already in your project root. Just install the MCP and open your agent — it connects automatically.
When starting a new agent session in a governed project, use this as your first prompt:
Call aegis_policy_summary now. This is your governance contract — it defines your
role, your boundaries, and which tools to use. Do not take any action until you have called this tool and received confirmation from the user to proceed.
For initial builds, the Aegis CLI generates a custom handoff prompt tailored to your project — use that instead.
The MCP starts without a pre-assigned role. When the agent calls aegis_policy_summary, it receives the list of available roles — including the built-in construction role and all specialist roles from .agentpolicy/roles/. The agent presents them to the user, the user picks, and the agent calls aegis_select_role to lock in. All enforcement uses the selected role for the rest of the session.
This is the default behavior — no configuration needed beyond the .mcp.json that aegis init creates automatically.
The construction role is always available for initial builds and major restructuring. When selected:
.agentpolicy/ files serve as the blueprint — the agent reads constitution, governance, and role files to understand the project's architecture, conventions, and quality standardsstate/overrides.jsonl with a timestamp and human_confirmed: trueaegis_complete_task to run quality gates and close construction mode — the closing timestamp is logged alongside the opening entryConstruction mode is not a bypass — the agent still follows the governance files as its blueprint. It's a speed optimization for greenfield builds where enforcing write restrictions on every file would be counterproductive.
If you know which role to assign at startup:
{
"mcpServers": { "aegis": { "command": "aegis-mcp", "args": ["--project", ".", "--role", "backend"] } } }
The MCP locks to that role immediately. aegis_policy_summary returns the role's boundaries directly, skipping role selection.
| Tool | What it does | Token cost |
|---|---|---|
aegis_policy_summary | Role boundaries and governance summary (or available roles in universal mode) | ~200 tokens |
aegis_select_role | Select a role (including construction) in universal mode | Tiny |
aegis_check_permissions | Pre-check if an operation is allowed | Tiny |
aegis_write_file | Governed write with path + content validation | Same as a normal write |
aegis_read_file | Governed read with path validation | Same as a normal read |
aegis_delete_file | Governed delete with path validation | Tiny |
aegis_execute | Governed command execution | Command output only |
aegis_complete_task | Run quality gates and close construction mode if active | Gate results only |
aegis_request_override | Execute a blocked action after human confirmation | Tiny |
Traditional approach: load governance files into the agent's context window. Token cost scales with policy complexity.
Aegis MCP approach: the server loads policy into its own process memory. The agent calls tools and gets structured results. A project with 200 lines of governance has the same token cost as one with 20 lines. The complexity is absorbed by the server, not the agent.
writable, read_only, forbidden path listspre_commit flags mapped to build_commands and executedoverrides.jsonlWhen an action is blocked and the governance override behavior is warn_confirm_and_log:
override_token and the specific policy violatedaegis_request_override with the token and the user's rationalehuman_confirmed: trueImmutable policies (e.g., HIPAA compliance, ITAR data sovereignty, audit completeness) return override_available: false and cannot be overridden. The user must modify the governance through aegis init.
The Aegis MCP does not override the agent's native directives. It introduces itself through tool descriptions, explains why governance is active, and asks the agent to seek user permission to route write operations through Aegis tools. The user's authority is the enforcement mechanism.
Native tools for reading, searching, and exploring the codebase work fine without governance gating. Only write, delete, and execute operations benefit from routing through Aegis.
Agent ──→ aegis-mcp-server ──→ File System
│ ├── Loads .agentpolicy/ into process memory (once) ├── Watches for policy changes (auto-reload) ├── Validates every tool call against policy ├── Returns success or blocked with override option └── Logs all enforcement decisions to overrides.jsonl
Three artifacts, one governance framework:
MIT