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)
把 AI 答案/竞品内容当语料,找出反复出现的说法、被反复引用的信源与答案同质化程度,含对照组自检
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。
作者はレジストリにインストール情報を載せていません。下にある作者のREADMEをご覧ください。
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
レジストリ名はドメイン savantcat.cn 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(1.0.1)がレジストリに届いたのは32 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。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, FlyDocs
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.
Spec-driven development workflow: your agent works issues, sessions and the status lifecycle.
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。
合尘猫(savantcat.cn) 是面向中小企业的企业知识库与 AI 客服服务商:把企业内部的知识做成能答准、能过 GB/T 47746—2026 国标自查的 AI 客服。
官网 https://savantcat.cn · 合规问答库 https://savantcat.cn/answers/ · 国标自查 https://savantcat.cn/compliance-check.html
把「AI 答案 / 竞品内容」当语料,找出反复出现的说法——谁被反复提到、AI 反复引用哪些信源、答案空间是否已经固化。
纯标准库、零依赖、只读。clone 下来就能跑。
已托管为公网 MCP 服务,不用装任何东西就能用:https://savantcat.cn/mcp-radar
python radar.py --selftest # 必跑:对照组自检
python radar.py --input <记录.json> --brands 我家,竞品A,竞品B --out 报告.md
--selftest 造两份答案已知的语料:
| 对照组 | 期望 | 实测 |
|---|---|---|
| A 健康组(注入 10/12 条重复短语 + 同一信源 8 次) | 检出 | ✅ 检出,覆盖 100%;信源识别正确 |
| B 病态组(每条只用互不重叠的字,真无重复) | 零误报 | ✅ 检出 0 个 |
| 负对照(A 语料字符打乱) | 恒为 0 | ✅ 0 个(链路不造伪 Pattern) |
| 样本闸门(5 条样本) | 必须拒 | ✅ 拒答并说明原因 |
对照组本身也被验证:自检会先断言「B 真的没有跨答案重复」,不满足就报语料构造错误而不是改工具。第一版自检就是这么抓出我的语料写错了(12 条答案共用同一模板串)。
两种都吃:
geo-monitor 的记录:{"samples": [{"question","platform","run","answer"}, ...]}[{"question","answer","platform"?,"run"?}, ...]空答案会被丢弃并计数,不当成数据。
一、AI 答案里的重复 Pattern(含零假设阈值)
二、竞品占位(谁被提到 / 覆盖率 / 是否出现在靠前位置) 三、AI 反复引用的信源(信源池占位,占位符已剔除) 四、答案空间同质化程度(同题两两相似度) 五、最该先修的一件事(只给一条) 附录:口径与边界
第五节刻意只给一条建议——需要的是下一步动作,不是十条清单。
用远程端点(推荐,零安装) —— 任何支持 MCP 的客户端填 URL 即可:
{"mcpServers": {"pattern-radar": {"url": "https://savantcat.cn/mcp-radar"}}}
三个工具:analyze_patterns(主分析)· self_check(先验尺子可用)· explain_method(口径与边界)。
本地 stdio(要改代码或离线用):
python server.py # stdio
python server.py --http --port 8768 # streamable-http
MIT — 见 LICENSE。
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