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)
Connect any AI coding app to enterprise data sources. One binary, one JSON config.
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。
OE_MCP_CONFIG_PATH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": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenthrium/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add oe --env OE_MCP_CONFIG_PATH=your-value -- npx -y @openenthrium/oe-mcp --stdio '${OE_MCP_CONFIG_PATH}'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": {
"oe": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenthrium/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "your-value"
}
}
}
}ブラウザがアプリを開いてよいか確認し、そのあとアプリが設定を表示して確認を求めます。キーの値は空欄のままなので、自分で入力してください。
プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"oe": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@openenthrium/oe-mcp",
"--stdio",
"${OE_MCP_CONFIG_PATH}"
],
"env": {
"OE_MCP_CONFIG_PATH": "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。
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7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 enthrium 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。
入力が必要なもの:OE_MCP_CONFIG_PATH
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(1.6.6)がレジストリに届いたのは3 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, TF Rooms
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.
Live room availability, rates and stay quotes for 12 New Leaf motels in Twin Falls, Idaho.
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。
Open Enthrium AI MCP Server Enterprise MCP Server · Apache-2.0 · Claude Code · Cursor · Windsurf · Codex · Claude Desktop · VS Code
Connect any AI coding assistant to your enterprise data — databases, files, APIs, and more — via a single binary.
A standalone binary that implements the Model Context Protocol (MCP) and exposes your enterprise data sources as tools that AI apps can use directly. No code. Define connectors in a single JSON file.
--stdio for Claude Code / Cursor / Windsurf; --serve for cloud or team deploymentsmemory_set / memory_get / memory_list / memory_delete survive across sessionsrun_agent executes any OE Runtime SKILL.md agent directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client. Manual skills pause for approval via approve_chain.1. Create `oe-mcp.json`:
{
"connectors": [ { "name": "my-postgres", "type": "postgresql", "host": "localhost", "port": 5432, "database": "mydb", "user": "postgres", "password": "secret" }, { "name": "my-codebase", "type": "filesystem", "basePath": "/home/user/projects/myapp" } ], "memory": [ { "key": "project_context", "value": "This is our main application." } ] }
2. Add to your AI app's MCP config:
macOS / Linux:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "/path/to/oe-mcp.json"] } } }
Windows:
{
"mcpServers": { "oe-mcp": { "type": "stdio", "command": "npx.cmd", "args": ["-y", "@openenthrium/oe-mcp", "--stdio", "C:\\path\\to\\oe-mcp.json"] } } }
`-y` is required — without it npx blocks waiting for keyboard input and the MCP connection never opens.
3. Reload your AI app — connectors appear as tools automatically.
Ask Claude: _"What connectors do you have access to?"_ to verify.
| Platform | Binary |
|---|---|
| Windows | oe-mcp-win.exe |
| Linux | oe-mcp-linux |
| macOS | oe-mcp-macos |
| Sample configs | oe-mcp-samples.zip |
Persistent memory that survives restarts — stored in oe-mcp-memory.json:
| Tool | Description |
|---|---|
memory_set | Store a key-value pair across sessions |
memory_get | Retrieve a stored value by key |
memory_list | List all stored key-value pairs |
memory_delete | Remove a stored key |
_"Remember that our production database is on prod-db.company.com"_ → Claude calls
memory_set
Every connector call is logged automatically to oe-mcp-log.json:
| Tool | Description |
|---|---|
log_list | List recent connector calls (newest first, supports limit) |
log_clear | Clear all log entries |
Execute OE Runtime SKILL.md agents or YAML agents directly from Claude Code, Cursor, or any MCP client — no terminal required:
| Tool | Description |
|---|---|
run_agent | Run an agent by file path. Auto skills execute immediately; manual skills pause and return pending_skill_chain. |
list_pending_skills | List all manual skills currently paused and waiting for approval |
approve_chain | Approve, skip, or abort a paused manual skill by chain_id |
`run_agent` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
file | ✅ | Absolute path to agent.yaml |
params | ❌ | Key-value pairs substituted via {{key}} in the agent |
input | ❌ | Optional initial message passed to the agent |
`approve_chain` parameters:
| Parameter | Required | Description |
|---|---|---|
chain_id | ✅ | From pending_skill_chain.chain_id in a run_agent response |
approved | ❌ | true to run the skill (default), false to skip it and continue |
abort | ❌ | true to stop the entire pipeline immediately |
OE MCP looks for oe-config.json in the agent's directory first, then falls back to oe-mcp.json.
When an agent's skill pipeline includes manual skills, Claude handles the approval loop automatically:
run_agent → response shows ⏸ Skill awaiting approval with chain_id and skill_nameapprove_chain → next skill runs or the next manual skill pauses againPipeline complete or Claude abortsExample instruction to Claude Code: _"Run the OE Skills orchestrator and send a Slack message — skip anything you can't do, abort if it asks for credentials."_
| Mode | Flag | Best for |
|---|---|---|
| stdio | --stdio | Claude Code, Cursor, Windsurf, Codex, Claude Desktop — launched as child process |
| HTTP | --serve --port 4040 | Cloud deployments, sharing one server across a team |
HTTP mode — start the server, then add the URL to Cursor / Windsurf / Claude Desktop:
oe-mcp-linux --serve --port 4040 /path/to/oe-mcp.json
Download oe-mcp-samples.zip — ready-to-use oe-mcp.json for common connectors:
postgres · mysql · mongodb · github · slack · gdrive · ssh · filesystem · oracle · salesforce · servicenow · telegram · notion · confluence · graphql · zoho-mail · sftp · dropbox · multi-connector
| ⚡ Agent Runtime | open-enthrium-ai-agent-runtime — run SKILL.md agents as CLI or HTTP server |
| 🖥️ Platform | open-enthrium-ai-platform — full web app with workspaces, RAG, Agent Builder |
| 🌐 Website | openenthrium.com |
→ See [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) for how to add sample configs and connector adapters.
Apache-2.0 — free to use, modify, and deploy for any purpose, including commercial use. No usage limits. No telemetry. No call-home.
[⭐ Star this repo](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-mcp-server) · [🌐 Website](https://www.openenthrium.com) · [⚡ Agent Runtime](https://github.com/enthrium/open-enthrium-ai-agent-runtime)