Spec Driven Development
作者：formulahendry
MCP Server that facilitates spec-driven development workflows, not just Vibe Coding.
パソコンで動く★ 440MIT14 か月前更新
インストール
Sports Context Protocol
概要
作者による説明（英語の原文）
Self-learning operational context layer for AI sports agents. Profile 001: golf.
PopNx MCPの3つの柱
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。
- 利用者の声iレビューはまだありませんレビューは今後のステップで、アカウント機能と一緒に始まります
- 私たちの基本チェックi1項目中1項目に合格公開情報からチェック。コードはまだスキャンしていません
- 利用状況i未計測★ –
できること
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。
- 接続方法: パソコンで動く
- トランスポート: stdio
- カテゴリ: その他
インストール
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。
インストールの前に
- 基本チェック：1項目中1項目に合格
- あなたのパソコンで、あなたのユーザーと同じ権限（ファイル、ネットワーク、アプリ）で動きます。
- レジストリには、入力が必要なキーは載っていません。
必要なもの
- npmNode.jsのインストール（npxコマンドに必要）
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": {
"sports-context-protocol": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sports-context-protocol -- npx -y sports-context-protocolまたは、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sports-context-protocol": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}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。
または、設定を自分でコピーする
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"sports-context-protocol": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"sports-context-protocol"
]
}
}
}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。
できること
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。
基本チェックi
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
- ✓ 合格
作者とリポジトリが一致
レジストリ名は、リポジトリを所有するGitHubアカウント Dswane で確認済みです
- … 未チェック
今もメンテナンスされている
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- … 未チェック
ライセンスがある
このリポジトリはまだGitHubから読み取っていません
- – 対象外
エンドポイントが応答する
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
- – 対象外
OAuthでサインイン
パソコンで動き、代わりにローカルの設定を使います
- … 未チェック
ツールの説明に隠れた指示がない
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
その他のほかのサーバーとの比較i
- このカテゴリのほかの32655件のうち0%よりスターが多い
- このカテゴリのほかの32655件のうち10%より最近レジストリに公開
- 基本チェックの結果が、このカテゴリのほかの32655件のうち100%と同じかそれ以上
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。
よくある質問
Sports Context Protocolは安全ですか？
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。
どんなキーやコードが必要ですか？
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。
パソコンで動きますか、それともクラウドですか？
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）。
今もメンテナンスされていますか？
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン（0.1.2）がレジストリに届いたのは6 か月前です。
どのアプリで使えますか？
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。
代わりに使えるものは？
同じカテゴリには：Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, SuperCollider
代わりの候補
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
Remote Desktop Commander
作者：desktop-commander
Remote Desktop Commander: use files, terminal and processes on your own computers from any AI app.
クラウドで動く★ 211一昨日更新
インストール
SuperCollider
作者：Tok
Make sound with SuperCollider: synths, drums, chords, melodies and soundscapes over OSC.
パソコンで動く今日更新
インストール
作者のREADME
READMEを開く
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。
SCP Golf — Profile 001 of the Sports Context Protocol
The context, safety, and memory layer for sports agents. Golf first.
Before a sports agent acts, it checks SCP. Then SCP learns from what happened.
SCP — Sports Context Protocol — is an open context layer for AI agents operating in sports. Every sport venue has the same five things underneath: inventory, rules, actions, consequences, and memory. SCP is the standard way an agent reads those before it acts, and learns from the outcome after.
SCP Golf is Profile 001 — the first working profile. Golf is the cleanest wedge because an agent cannot safely book, price, move, or recommend anything at a course without understanding tee-sheet state, protected inventory, pricing policy, pace risk, events, and operator memory. Golf makes the problem impossible to ignore.
This repository is SCP Golf Alpha: a synthetic demo course, a local MCP server, booking and pricing safety checks, soft holds, a decision ledger, and a self-learning memory. No real course data, no integrations, no database.
- Protocol-level spec:
docs/SCP_CORE_SPEC.md - The profile system:
docs/SCP_PROFILES.md - This profile:
docs/SCP_GOLF_PROFILE.md
Why golf agents need this
AI golf agents are coming — answering calls, booking tee times, quoting prices, moving reservations. The problem: most agents only know the conversation. They do not know the *course*: the tee-sheet state, the member protections, the league blocks, the pricing floor, the pace risk, the operator's preferences, and what happened the last time a similar decision was made.
SCP Golf gives them that, and then it learns.
What the alpha does
- Models one synthetic course — Harbor Ridge Golf Club — for Saturday, June 6, 2026: a 67-slot tee sheet with member, league, and outing blocks.
- Exposes the course as 11 MCP resources (read-only context).
- Exposes 9 MCP tools for safe booking, pricing, soft holds, decision logging, outcome feedback, and learning insights.
- Exposes 4 MCP prompts (reusable workflows).
- Logs every decision to a ledger and learns from outcomes — operator overrides, pace issues, price rejections — so the next similar decision is better.
Install
npm installnpm run build npm run typecheck npm run test
Run
npm run dev # runs the MCP server on stdio (tsx, no build needed)npm start # runs the compiled server from dist/
Test it interactively with the MCP Inspector:
npx @modelcontextprotocol/inspector npm run devThe tools
| Tool | What it does |
|---|---|
get_course_context | Full operating context — read this before acting. |
get_available_inventory | Available tee times near a preferred time. |
check_booking_action | Is a booking allowed, blocked, risky? Writes a decision. |
check_pricing_action | Is a quoted/discounted price allowed? Writes a decision. |
create_soft_hold | Temporary hold on a tee time before confirmation. |
write_decision_event | Log a decision directly. |
submit_outcome_feedback | The learning tool. Feed an outcome back to SCP. |
get_learning_insights | What SCP has learned. |
explain_action | Explain a result for golfer / operator / developer. |
The resources
scp://course/demo and its children: context, tee-sheet, booking-policy, pricing-policy, events, weather, pace, decision-ledger, learning-memory, soft-holds.
The self-learning loop
This is the heart of SCP. It is operational learning — no model training.
- An agent calls a tool. SCP builds a decision fingerprint (a bucketed, deterministic description of the *kind* of decision).
- SCP checks rules and learned memory keyed on that fingerprint.
- SCP recommends a safe action and logs a decision event.
- Feedback arrives via
submit_outcome_feedback. - SCP scores the outcome and updates its learning memory.
- The next decision with a matching fingerprint is shaped by that memory.
The demo moment: ask for Saturday ~09:00, have an operator override the result once, ask again — SCP now recommends the operator's preferred time. See docs/LEARNING_LOOP.md.
Docs
docs/SCP_CORE_SPEC.md— the protocol, sport-agnostic.docs/SCP_PROFILES.md— the profile system and roadmap.docs/SCP_GOLF_PROFILE.md— Profile 001 primitive mapping.docs/SCP_GOLF_SPEC.md— golf implementation detail.docs/QUICKSTART.md— run and test locally.docs/DEMO_PROMPTS.md— 10 demo prompts.docs/LEARNING_LOOP.md— how the learning works.docs/ROADMAP.md— phases beyond the alpha.
Status
Alpha. Synthetic data. Booking safety first. Self-learning from decision outcomes. Not partnered with any course, not integrated with any provider, not live with any operator.
License
MIT