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)
Code generation from JSON recipes, linked type graphs, and API schemas across 11 languages.
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。
METAENGINE_API_URL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": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add metaengine --env METAENGINE_API_URL=your-value -- npx -y @metaengine/mcp-server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": {
"metaengine": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "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": {
"metaengine": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@metaengine/mcp-server"
],
"env": {
"METAENGINE_API_URL": "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。
METAENGINE_API_URL 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
レジストリ名はドメイン metaengine.eu 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(1.5.0)がレジストリに届いたのは2 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, Zoo 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.
An MCP server that provides access to the Zoo API for various CAD operations and tools.
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。
Generate related source files from a type graph, a compact JSON recipe, or an API schema through your MCP client.
MetaEngine combines structured classes, interfaces, enums, collections, and generics with target-language code supplied in customCode. Explicit references connect that code to the same type graph, so the generator can resolve names and imports across the batch. Use it for models, services, adapters, or other structures you describe; the format does not prescribe an application architecture.
Node.js 18 or later is required. Add the server to your MCP client's configuration:
{
"mcpServers": { "metaengine": { "command": "npx", "args": ["-y", "@metaengine/mcp-server@1.5.0"] } } }
For Claude Code:
claude mcp add metaengine -- npx -y @metaengine/mcp-server@1.5.0
The hosted service requires no API key or account. MCP clients include Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Cline, and others with stdio support.
Call generate_from_recipe with these arguments:
{
"recipe": { "recipeVersion": 1, "language": "typescript", "typeScriptOptions": { "relativeImportExtension": "js" }, "classes": [ { "name": "Customer", "id": "customer", "properties": { "id": "string", "name": "string" } }, { "name": "Order", "properties": { "customer": { "ref": "customer" }, "total": "number", "note?": "string" } } ] }, "outputPath": "src/models" }
The local MCP server expands the recipe into the existing generation payload, sends that payload to the MetaEngine API, and writes the returned files. Add named templates and parameter rows when structures repeat. Existing customCode, templateRefs, imports, decorators, inheritance, and generic definitions remain available.
A version-controlled recipe can be invoked with {"recipeFilePath":"specs/models.recipe.json"}. Reading a file avoids resending its contents in the tool call. Files still need to be authored or maintained.
Recipe grammar and examples · Generation guide · Language examples
| Tool | Purpose |
|---|---|
generate_from_recipe | Expand compact JSON fields, named templates, and local JSON input rows into the existing type graph, then generate files. |
generate_code | Generate from the complete native JSON type graph, including arbitrary target-language code with explicit references. |
load_spec_from_file | Read a native generate_code payload from a local JSON file. |
generate_openapi | Generate a typed client from an OpenAPI document supplied inline or by URL. |
generate_graphql | Generate a typed client from GraphQL SDL, with optional named fragments. |
generate_protobuf | Generate a typed client from Protocol Buffers definitions. |
generate_sql | Generate model types from SQL DDL. |
metaengine_initialize | Load generation rules and language notes for the assistant. |
Type and model generation supports TypeScript, Python, Go, C#, Java, Kotlin, Groovy, Scala, Swift, PHP, and Rust. Client generation targets Angular, React, TypeScript Fetch, Go net/http, Java Spring, Python httpx, C# HttpClient, Kotlin Ktor, Rust Reqwest, and Swift URLSession.
generate_code, load_spec_from_file, and generate_from_recipe share generation and file-writing behavior:
outputPath chooses the local output directory; the default is the MCP server's working directory.skipExisting defaults to true. Set it to false to overwrite generated files.dryRun: true returns generated file contents without writing them. Generation still calls the hosted API.For Node16/NodeNext TypeScript ESM, use typeScriptOptions: {"relativeImportExtension":"js"}. Other TypeScript output retains extensionless relative imports by default.
Field maps remove repeated property metadata. Templates describe repeated structure once and bind explicit parameter values. Local JSON inputs can supply those values from a file you already maintain. The adapter executes no JavaScript from a recipe.
Savings depend on the amount of repetition, the chosen model and tokenizer, and the surrounding agent workflow. Custom business logic still needs to be written. A recorded development fixture compares a 59-interface recipe with its expanded payload; it measures JSON bytes, not model tokens or usage-limit guarantees.
The compact format keeps one readable path for common declarations and the existing native fields for advanced code. Native type expressions and customCode remain specific to their target language. Review and compile generated code in your project, including its dependencies and compiler settings.
The local MCP server runs over stdio and performs recipe expansion, declared local file reads, and generated-file writes. The hosted MetaEngine API performs ephemeral processing of the expanded generation payload and returns source files.
The server does not automatically scan or upload existing project source files. Source or customCode content explicitly included in a generation request is part of that request and is sent to the hosted MetaEngine API. Values read from recipe inputs are included only when the recipe uses them in the expanded payload.
Submitted generation content and generated file contents are not persisted or logged; anonymous operational metadata is retained. See the Privacy Policy and Terms for the processing and retention details.
A single MCP call can produce many files, reducing required tool operations. Model responses are a separate measure: in the recorded TypeScript runs Opus often issued one Write per response, while Sonnet usually batched the Writes. The corrected benchmark findings separate those counts and retain output-token totals and pass rates.
For reproducible measurements across languages, models, and spec shapes, see benchmark/ — a self-contained harness with the prompts, judging tools, and 15 canonical result folders. Numbers there are illustrations from one author's runs at N=5 per cell; reproduce in your own environment to see what holds for you.
MIT
This repository contains public documentation, examples, benchmarks, and issue tracking for MetaEngine MCP Server. The compiled npm package is available at @metaengine/mcp-server. The server implementation is maintained in a private repository.