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)
Give your AI agent the ability to respond with live, interactive apps that evolve.
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。
SAC_API_KEY, SAC_API_BASE, SAC_MODEL, SAC_SEARCH_API_KEY「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"sac": {
"command": "uvx",
"args": [
"sac-sdk"
],
"env": {
"SAC_API_KEY": "your-value",
"SAC_API_BASE": "your-value",
"SAC_MODEL": "your-value",
"SAC_SEARCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add sac --env SAC_API_KEY=your-value --env SAC_API_BASE=your-value --env SAC_MODEL=your-value --env SAC_SEARCH_API_KEY=your-value -- uvx sac-sdk動かす前に、空欄の値を入力してください。
プロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"sac": {
"command": "uvx",
"args": [
"sac-sdk"
],
"env": {
"SAC_API_KEY": "your-value",
"SAC_API_BASE": "your-value",
"SAC_MODEL": "your-value",
"SAC_SEARCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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": {
"sac": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"sac-sdk"
],
"env": {
"SAC_API_KEY": "your-value",
"SAC_API_BASE": "your-value",
"SAC_MODEL": "your-value",
"SAC_SEARCH_API_KEY": "your-value"
}
}
}
}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。
SAC_API_BASE envSAC_MODEL env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
公開者(dynsoft.ai)がリポジトリの所有者(Software-As-Content)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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0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。
入力が必要なもの:SAC_API_KEY, SAC_SEARCH_API_KEY
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(0.1.2)がレジストリに届いたのは6 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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, zanadir
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.
Find what a repository's CI is missing, and which security checks cannot fail the build.
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。
AI agents can reason, code, and call APIs — but when they need to communicate back to you, all they have is text. SaC (Software as Content) is the missing interaction layer: your agent responds with a live, persistent, interactive app that evolves as the conversation continues. Not a screenshot, not a markdown wall — a real UI you click, explore, and shape together with your agent.
pip install sac-sdk
sac serve
First time? It'll ask for your API key and save it. Then open http://localhost:18420, type *"3-day Tokyo trip planner with budget"*, and watch a live React app stream in. Click buttons. Ask it to evolve. This is SaC running a built-in agent loop — no external agent needed.
SaC plugs into the agent you already use — through MCP, Skill, or code.
pip install sac-sdk
sac setup claude-code # registers SaC as an MCP server
Restart Claude Code. Then try:
*"Help me understand this codebase using a visualized and interactive app using SaC MCP."*
Setup details →
pip install sac-sdk
sac setup codex # installs the SaC skill sac serve # keep running in a terminal
Setup details →
pip install sac-sdk
sac setup openclaw # installs the SaC skill sac serve # keep running in a terminal
Setup details →
from sac import SaC
sac = SaC() conv = sac.conversation() app = await conv.generate("3-day Tokyo itinerary") print(app.url) # user opens this
Your agent ──▶ SaC ──▶ User sees a live app at a URL
◀── User clicks a button / types a message Your agent ──▶ SaC ──▶ Same URL, app evolves in place ◀── ...
One URL, one conversation. The agent doesn't generate a new page every turn — it evolves the existing app. Users keep their context; the agent keeps its state.
Two channels, one loop: every response is either a UI update (the app evolves) or a chat reply (a text bubble). Users can click buttons in the app OR type in the chat — both go back to the agent through the same callback.
SaC is for tasks where exploration and interaction matter more than a final answer.
Good fit: trip planning, data analysis dashboards, comparison shopping, project planning, research, financial reviews, decision aids, internal tools
Not the right tool for: simple Q&A, one-shot automations ("set an alarm"), conversations that are purely text
Every layer is pluggable:
from sac import SaC, FileStore
sac = SaC( llm=YourLLMProvider(...), # any class implementing LLMProvider search=YourSearchProvider(...), # any class implementing SearchProvider store=FileStore(".sac"), )
Prompts live in src/sac/runtime/prompts/ and the default design system is in src/sac/renderer/design-systems/default/.
src/sac/
├── sac.py / conversation.py Entry + Conversation primitive ├── runtime/ Generate + Evolve pipeline, prompts, providers ├── server/ │ ├── http/ FastAPI + SSE streaming + viewer │ └── mcp/ MCP stdio server (Claude Code integration) └── renderer/ iframe sandbox + design system
Full architecture →
v0.1.2 — alpha. The core protocol (generate → evolve → callback loop) is stable and runs in production at sac.dynsoft.ai. The SDK surface is being polished toward v1.0.
Issues and PRs welcome. Highest-leverage contributions right now:
src/sac/runtime/prompts/src/sac/renderer/design-systems/For local dev: pip install -e .
Apache-2.0