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)
Device intelligence for AI agents: Fingerprint events, smart signals, and API key management.
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。
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。
ウェブ、デスクトップ、モバイルのClaudeで使えます:
https://mcp.fpjs.io/mcpターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http fingerprint https://mcp.fpjs.io/mcpプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"fingerprint": {
"url": "https://mcp.fpjs.io/mcp"
}
}
}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": {
"fingerprint": {
"type": "http",
"url": "https://mcp.fpjs.io/mcp"
}
}
}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。
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:
https://mcp.fpjs.io/mcpメニューの名前は、プランや時期によって少し違うことがあります。
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。
このサーバーのツール一覧はまだ読み取っていません。エンドポイントは順番にチェックしています。
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8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 fingerprintjs 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
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントは順番にチェックしています
まだチェックしていません。エンドポイントをチェックするときにツール一覧を読み取ります
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。
作者のクラウドで動きます。インストール不要でインターネット経由でつながりますが、送った内容は作者のサーバーを通ります。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(0.1.35)がレジストリに届いたのは5 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。URLでつながるので、リモートMCPサーバーに対応したアプリ(開発者モードのChatGPTなど)でも使えます。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Tethered Trust
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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.
Fit, compatibility and recall checks for AI agents before they buy: verdicts, evidence, receipts.
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。
go install github.com/fingerprintjs/fingerprint-mcp-server@latest
git clone https://github.com/fingerprintjs/fingerprint-mcp-server.git
cd fingerprint-mcp-server make build
make build runs go generate (to download the OpenAPI spec and generate schema files under internal/schema/) and then builds the binary.
The server can be configured via CLI flags or environment variables:
| CLI Flag | Environment Variable | Default | Description |
|---|---|---|---|
--serverapikey | FINGERPRINT_SERVER_API_KEY | Fingerprint Server API key (private mode) | |
--serverapiurl | FINGERPRINT_SERVER_API_URL | api.fpjs.io | Custom Server API URL (omit to use default) |
--managementapikey | FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_KEY | Fingerprint Management API key (private mode) | |
--managementapiurl | FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_URL | management-api.fpjs.io | Custom Management API URL (omit to use default) |
--region | FINGERPRINT_REGION | us | API region: us, eu, or ap (private mode) |
--transport | MCP_TRANSPORT | stdio | Transport: stdio or streamable-http |
--port | MCP_PORT | 8080 | Port for HTTP/HTTPS server |
--tlscert | MCP_TLS_CERT | Path to TLS certificate file | |
--tlskey | MCP_TLS_KEY | Path to TLS private key file | |
--readonly | MCP_READ_ONLY | false | Only expose read tools (shorthand for --tools with read-only tools) |
--tools | MCP_TOOLS | Comma-separated list of tool names to register (overrides --readonly) | |
--publicmode | MCP_PUBLIC | false | Public mode: extract API keys from JWT bearer tokens |
--authtoken | MCP_AUTH_TOKEN | (auto-generated in private mode) | Bearer token required to access the server (private mode) |
--jwtpublickey | FINGERPRINT_PUBLIC_KEY | PEM-encoded ES256 public key for verifying Fingerprint-issued JWT tokens | |
--oauthresource | OAUTH_RESOURCE | URL of this server (for OAuth metadata) | |
--oauthauthorizationserver | OAUTH_AUTH_SERVER | URL of the OAuth authorization server | |
--jwksurl | JWKS_URL | JWKS URL for JWT token verification in public mode | |
--openaiappschallengetoken | OPENAI_APPS_CHALLENGE_TOKEN | Domain verification token served at /.well-known/openai-apps-challenge |
This binary ships with telemetry disabled. There is no built-in analytics backend and the default emitter is a no-op, so running the OSS binary sends nothing to anyone.
The server exposes a hook (analytics.Emitter in the analytics package) that fires on each MCP method. Embedders who want product analytics register their own emitter by importing this package as a library and calling WithAnalytics(emitter) when constructing the server. Fingerprint's hosted build (mcp.fpjs.io) does this with an Amplitude emitter, but that implementation lives in the private managed repo, not here.
If you build your own emitter, the event shape is in analytics/analytics.go. The middleware fires one mcp_method_called event per MCP method, gated on a non-empty subscription_id (so pre-auth methods and the private-mode auth path stay silent regardless). Calls that go through call_tool or call_write_tool report the proxy as tool_name and the tool it was asked to run as target_tool, also when the proxy rejects the call (then is_error is true).
Embedders can register a second hook (requestinspect.Inspector in the requestinspect package) that receives HTTP request metadata — method, URL, original headers, and TCP peer address — for every request to the /mcp endpoint, useful for audit logging and traffic analysis. Register it with WithRequestInspector(inspector) when constructing the server. The OSS binary configures no inspector, so nothing is collected.
The full contract (timing, fail-open behavior, read-only fields, stdio) is documented in requestinspect/requestinspect.go, the source of truth for this hook. See requestinspect/example_test.go for a complete embedder-side implementation skeleton (bounded queue, background delivery, header redaction, graceful drain).
Private mode means the server runs with its API keys pre-configured (FINGERPRINT_SERVER_API_KEY and FINGERPRINT_MANAGEMENT_API_KEY). This mode is useful when you are running a local instance intended to be used within your organization: server automatically uses those specified in the config. In this mode, auth token (MCP_AUTH_TOKEN) is enforced to protect your instance of the MCP server from unauthenticated use.
Public mode is how https://mcp.fpjs.io/mcp is run. It is meant to be used in situations when a single instance can be used by different users from different organizations, each with their own API keys. In this mode, API keys are extracted from JWT access tokens that are issued by https://dashboard.fingerprint.com or by user following the OAuth2 flow.
export FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key
./fingerprint-mcp-server
export FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key
./fingerprint-mcp-server --transport=streamable-http --port=8080
The MCP endpoint will be available at http://localhost:8080/mcp.
Provide TLS certificate and key files to enable HTTPS:
./fingerprint-mcp-server --transport=streamable-http \
--tlscert=cert.pem --tlskey=key.pem
By default, all tools are registered based on which API keys are configured. You can restrict which tools are exposed:
# Only expose read-only tools
./fingerprint-mcp-server --readonly
./fingerprint-mcp-server --tools=get_event,search_events,list_environments
When --tools is set, it overrides --readonly.
docker build -t fingerprint-mcp-server .
docker run -i --rm \
-e FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key \ fingerprint-mcp-server
docker run -d --rm \
-e FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key \ -e MCP_TRANSPORT=streamable-http \ -p 8080:8080 \ fingerprint-mcp-server
The managed instance at https://mcp.fpjs.io/mcp runs in public mode and authenticates each user via OAuth2. Nothing to run or configure.
In Claude, add it from the connectors directory rather than as a custom connector: open Customize > Connectors, choose Browse connectors, and search for Fingerprint. The same catalog serves claude.ai, Desktop, mobile and Claude Code, so this only has to be done once per account.
Adding it as a custom connector still works, but you have to name it yourself, and some characters in that name break tool discovery while the connector still reports as connected.
In other clients, point them at the URL directly:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "type": "http", "url": "https://mcp.fpjs.io/mcp" } } }
Add to your Cursor/Claude Desktop/etc configuration file (e.g. claude_desktop_config.json):
Stdio Transport:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "command": "/path/to/fingerprint-mcp-server", "env": { "FINGERPRINT_SERVER_API_KEY": "your-secret-api-key" } } } }
Streamable HTTP Transport:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "url": "https://url/mcp", "headers": { "Authorization": "Bearer " } } } }
Docker with Stdio:
{
"mcpServers": { "fingerprint": { "command": "docker", "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "FINGERPRINT_SERVER_API_KEY=your-secret-api-key", "fingerprint-mcp-server"] } } }
Event tools require a Server API key. Management tools require a Management API key. get_current_time and the skills tools need no key. get_skill and get_skill_file are not in the MCP tool list: run them through call_tool. With --tools, allow-list list_skills, get_skill, get_skill_file and call_tool for the skills to work. Write tools (create/update/delete/verify/connect) are hidden when --readonly is set or excluded via --tools.
| Tool | Description |
|---|
冒頭だけを表示しています。続きはリポジトリで読めます