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)
Replicate models, collections, versions, and predictions: browse and run.
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": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add modelrun -- npx -y @reneturcios/modelrun 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": {
"modelrun": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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": {
"modelrun": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@reneturcios/modelrun",
"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, Dechonet MCP
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.
30 security tools for AI agents: phishing links, exposure maps, DNS, SSL, PQC, history, pivots.
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。
modelrun is a small workbench for Replicate. It follows the shape of the service: models live under an owner and a name, each model has versions with their own input schemas, collections gather models worth browsing, and a prediction is one run of a version — or of an official model — with a free-form input object. From that shape modelrun lists and reads models, walks collections and version history, starts predictions, watches them, cancels them, and reports the account the token belongs to. One binary serves a command-line interface and a stdio MCP server.
A Replicate API token is required. Put it in the REPLICATE_API_TOKEN environment variable; it is sent to the API as an Authorization: Bearer header and never appears in output. When the variable is missing, every call fails with an error that names it, before any request is made.
Replicate documents no search endpoint, so modelrun offers none: discovery is list_models and list_collections, narrowed by reading the model you care about with get_model.
npx @reneturcios/modelrun models
Or run the container image:
docker run -i -e REPLICATE_API_TOKEN ghcr.io/cloudcorprecords/modelrun
The container defaults to the MCP server (see below). Pass CLI arguments to use it as a CLI instead.
export REPLICATE_API_TOKEN=<redacted>
modelrun models modelrun model meta meta-llama-3-70b-instruct modelrun collections modelrun collection text-to-image modelrun versions stability-ai sdxl modelrun version stability-ai sdxl db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf modelrun predict --model meta/meta-llama-3-70b-instruct '{"prompt":"Explain tides in one sentence."}' modelrun predict --version db21e45d3f7023abc2a46ee38c23973f6dce16bb082a930b0c49861f96d1e5bf '{"prompt":"a lighthouse at dawn"}' modelrun prediction zt3k9examplepredictionid modelrun predictions modelrun cancel zt3k9examplepredictionid modelrun account
modelrun --version
Each command prints the upstream JSON payload. Exit codes: 0 on success, 1 when a call fails (including a missing REPLICATE_API_TOKEN or an API error), 2 for usage errors.
One bin serves both faces. The mcp subcommand starts a stdio MCP server:
npx -y @reneturcios/modelrun mcp
MCP client configuration:
{
"mcpServers": { "modelrun": { "command": "npx", "args": ["-y", "@reneturcios/modelrun", "mcp"], "env": { "REPLICATE_API_TOKEN": "r8_..." } } } }
| Tool | Input | What it returns |
|---|---|---|
list_models | cursor (optional) | One page of models. |
get_model | owner, name (required) | The model, with its description and latest version summary. |
list_collections | (none) | The curated collections. |
get_collection | slug (required) | The collection and the models it contains. |
list_model_versions | owner, name (required) | The model's versions. |
get_model_version | owner, name, versionId (required) | The version, with its input/output schema. |
create_prediction | input (required), exactly one of version / model, webhook (optional) | The created prediction. |
get_prediction | predictionId (required) | The prediction, with status and output. |
list_predictions | cursor (optional) | One page of the account's predictions. |
cancel_prediction | predictionId (required) | The canceled prediction. |
get_account | (none) | The account that owns the token. |
All calls use the Replicate API under https://api.replicate.com/v1. create_prediction passes the input object through unchanged; for community models pass a version ID, and for official models pass model as owner/name — exactly one of the two, which the tool enforces before any request.
npm install
npm run build # tsc -> dist/ npm test # node test runner over test/*.test.ts, no network (fake fetch fixtures) npm run dev # run the CLI from source via tsx
MIT — see LICENSE.