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)
Bounded planner-coder-reviewer workflows: status, verified run, and configured checks.
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": {
"agenttrio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agenttrio -- npx -y @reneturcios/agenttrio mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"agenttrio": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"mcp"
]
}
}
}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": {
"agenttrio": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/agenttrio",
"mcp"
]
}
}
}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6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 CloudCorpRecords 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(0.1.0)がレジストリに届いたのは4 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Node.js, Dockerも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Symantec Cloud DLP AIops
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.
Governed Symantec Cloud DLP — 14 MCP tools, read-only with audit.
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。
agenttrio runs bounded agent workflows made of three roles — a planner, a coder, and a separate read-only reviewer — against a local Ollama backend. It reports the workspace status, runs one task through the trio behind a host-enforced verification gate, and runs the workspace's configured checks. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server with exactly three tools.
Work is bounded by the operator config: model turns per role, coder → verification → reviewer cycles, total tool calls, and context size all have explicit budgets, and a run is only verified when the gate below passes — never on the model's say alone.
agenttrio reads an operator-reviewed TOML file. Passing --config explicitly approves loading that file; a workspace config.toml or .flow.toml is never auto-loaded. The only auto-loaded location is $XDG_CONFIG_HOME/flow/config.toml.
workspace_dir = "/absolute/path/to/workspace"
[ollama] base_url = "http://127.0.0.1:11434" model = "qwen2.5-coder:7b" timeout = 120
[models] planner = "qwen2.5-coder:7b" coder = "qwen2.5-coder:7b" reviewer = "qwen2.5-coder:7b"
[agent] max_iterations = 6 max_cycles = 2 max_tool_calls = 64 max_context_chars = 100000
[checks.test] cmd = ["npm", "test"] timeout = 60000 required = true kind = "test" filetypes = ["ts"]
Notes that matter:
timeout values are milliseconds; the Ollama timeout is seconds.--workspace overrides the config's workspace, and --model overrides every role's model.ollama.allow_remote = true.run and check require --trusted, which is what allows project edits and explicitly configured named checks.ollama serve and pull a tool-capable model (for example ollama pull qwen2.5-coder:7b) before expecting runs to work.npx @reneturcios/agenttrio status --config /path/to/operator.toml
Or run the container image:
docker run -i ghcr.io/cloudcorprecords/agenttrio
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead; mount your config and workspace into the container if you use it that way.
agenttrio status --config operator.toml
agenttrio run "Fix the failing parser test" --config operator.toml --trusted agenttrio check --config operator.toml --trusted agenttrio check test --config operator.toml --trusted
agenttrio --version
Reports print as JSON. Exit codes follow the documented scheme: 0 on success, 1 for a runtime failure (including an unverifiable run configuration), and 2 for usage errors. Arguments are validated before any configuration is read, so a malformed invocation is always a usage error.
A run is reported verified: true only when all of these hold:
"approved": true).If the gate fails, the cycle repeats (coder → checks → reviewer) up to max_cycles, and the final report says verified: false with a note naming which condition failed.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server (newline-delimited JSON-RPC):
npx -y @reneturcios/agenttrio mcp --config /path/to/operator.toml --trusted
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "agenttrio": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/agenttrio", "mcp", "--config", "/path/to/operator.toml", "--trusted"] } } }
Replies carry the report as a JSON text block plus structuredContent; failures are returned as isError results. The server is deliberately sequential.
The tool list is intentionally only these three tools.
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
flow_status | {} | The status report: workspace, Ollama reachability and available models, per-role models, agent budgets, and configured checks. |
flow_run | {"task": "..."} | The run report: planner/coder output, check results, reviewer decision, cycles used, and the verified gate verdict. |
flow_check | {} or {"name": "configured-name"} | The check report: every result for the checks that ran and whether they all passed. Omit name to run all configured checks. |
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake executor/fetch/runner only) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.