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)
Author, render and visually verify Manim math animations from natural language
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。
Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"chalkcast": {
"command": "uvx",
"args": [
"chalkcast"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add chalkcast -- uvx chalkcastプロジェクトの .cursor/mcp.json、または ~/.cursor/mcp.json に貼り付けます
{
"mcpServers": {
"chalkcast": {
"command": "uvx",
"args": [
"chalkcast"
]
}
}
}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": {
"chalkcast": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"chalkcast"
]
}
}
}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 FredMichel 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。
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(0.1.0)がレジストリに届いたのは12 日前です。
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, Detailing Manager
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.
Connect your auto detailing studio's tasks, cars, clients and revenue to Claude or ChatGPT.
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。
Chalkcast is an MCP server that lets an agent author, render, and visually verify Manim animations — so the output is a video that's actually correct on screen, not a plausible script that renders wrong.
One continuous animation, authored, verified and rendered entirely through the MCP server (passed on the first render): a Fourier series grows harmonic by harmonic into a square wave, and the Gibbs overshoot (the true one, ≈ 1.179) stays at the edges. Reproduce it with python examples/showcase.py .
Existing Manim MCP servers give the agent one tool: *run this code, return the video.* The agent writes Manim blind and hopes — but Manim is unforgiving (a LaTeX typo, an off-screen label, two terms overlapping, a transition firing before its target exists). The video "renders" and is still wrong, and the agent has no way to know.
Chalkcast gives the agent eyes and a correction loop:
author scene ──► render ──► inspect (verification lanes) ──► verdict
▲ │ └──────────────── fix obligations ◄──── needs_fix ─────────┘
Every render returns evidence (the artifact + sampled frames) and a structured verdict. Problems become obligations that block export until resolved. See docs/SPEC.md for the full design.
One command (Claude Code; needs uv):
claude mcp add chalkcast -- uvx --python 3.12 --from "chalkcast[render]" chalkcast serve
--python 3.12 matters: Chalkcast needs Python ≥ 3.11, and uv downloads one if the system Python is older (macOS ships 3.9). Then just ask in natural language.
Or with pip, into any Python ≥ 3.11 environment:
pip install "chalkcast[render]"
claude mcp add chalkcast -- chalkcast serve
[render] brings Manim and a bundled ffmpeg. Equations also need a LaTeX distribution. chalkcast doctor checks everything and prints the exact fix command for your OS:
chalkcast doctor # Manim / LaTeX / dvisvgm / physics.sty / ffmpeg
chalkcast demo # builds + verifies + renders the demo scene
macOS:
pycairo(pulled in by Manim) has no macOS wheel and builds from
source, so it needs
brew install cairo pkg-configfirst. On a machine where
Manim's native deps were built by hand, see
scripts/dev-env.shand
scripts/serve.sh.
| Group | Tools |
|---|---|
| Session | open_project · inspect_project · close_project |
| Authoring | add_scene · add_equation · add_plot · add_area · add_riemann · add_text · add_shape · add_parameter · add_step |
| Editing | update_object · remove_object (cascade) · remove_step |
| Verification | inspect_render (measured, no video) · fix_scene (auto-repair) |
| Rendering | render_scene · render_frame |
| Export | export_gif (blocked while error obligations remain) |
| Discovery | inspect_environment |
add_parameter("t"), use t in plot expressions or shape anchors (at_x="t"), then add_step("tween", param="t", value=6.28). Curves, areas and anchored dots follow it frame by frame. with_previous=True plays a step at the same time as the one before.np. , declared parameters). Colors, ranges, step targets, timeline order, and arguments that don't apply to a shape or step are rejected with a message saying what to do. Edits are all-or-nothing. Side effects (cascade removals, regrouped steps, redeclared parameters, default ranges) are reported in the result. export_gif refuses a render that predates the latest edit. Thirty-two independent audits (22, then 17, 14, 8, 4, 9, 4, 7, 5, 5, 7, 8, 5, 8, 7, 7, 10, 4, 5, 5, 8, 7, 7, 5, 7, 9, 7, 4, 10, 9, 7 and 6 findings, the last with no high-severity one; in the last thirteen, 9, 10, 8, 10, 9, 9, 9, 9, 9, 10, 8, 9 and 10 of 10 fresh explainers reached a correct GIF within two renders, and in the last one every verdict matched its frames; the last twenty-three built realistic explainers end to end and compared verdicts with frames, one of them over the real MCP stdio protocol) are pinned one test per finding in tests/test_ergonomics.py.inspect_render builds the real Manim objects without encoding video (1–3 s) and measures them: exact bounding boxes, curve and axis ink, the drawn-vs-true error of every graph, and a strict LaTeX compile (Manim's batch mode silently "recovers" from LaTeX errors). Lanes: framing · collision · legibility · timing · compile · fidelity · range. fix_scene repairs the mechanical problems (moves, rescales, resampling) and leaves the rest as obligations for the agent.
Measured on labelled scenes (chalkcast bench, chalkcast bench --holdout N). Each held-out set was written and labelled (and checked frame by frame) by an author who never read the verifier. The first run of each set is the honest out-of-sample figure:
| Set | Cases | First run: detection / false positives | Bugs that run exposed |
|---|---|---|---|
| Held-out 1 | 39 (24 defective) | 95.8 % / 7.7 % | over-strict safe margin; aliasing taken for a jump |
| Held-out 2 | 47 (31 defective) | 90.3 % / 12.8 % | estimated noise after a compile error; straight arrows and box sides sampled only at their ends; equation size judged by box height |
| Held-out 3 | 44 (26 defective) | 96.2 % / 0 % | an arrow's shaft was never sampled (only its tip) |
| Held-out 4 | 46 (25 defective) | 96.0 % / 0 % | a label written *during* a zoom-in was excused as an intentional crop |
After each set's bugs were fixed, every set (and the 40-case development set) scores 100 % / 0 %. From then on they are regression tests (tests/test_measured.py), not independent measures. Held-out 3 was written after the fixes for sets 1 and 2, and held-out 4 (continuous tweens, simultaneous beats, transforms, camera moves) after eleven ergonomics audits; each was run once, untouched. Held-out 4 is the current out-of-sample estimate.
open_project(theme="chalkboard")
add_scene(title="Area under a parabola") add_text("Area under y = x^2", y=3) add_plot(functions=[{"expr":"x**2","color":"YELLOW"}], x_range=[0,2,1], y=-0.8) add_equation(r"\int_0^1 x^2 \, dx = \tfrac{1}{3}", y=2) add_step("write", targets=["text_1"]) add_step("write", targets=["plot_1"]) add_step("write", targets=["equation_1"]) add_step("highlight", targets=["equation_1"]) inspect_render() # -> measured verdict in ~2 s, no video fix_scene() # -> repairs framing / collision / fidelity if needed render_scene() # -> video + frames + verdict + obligations export_gif() # -> shareable GIF (blocked if error obligations remain)
Alpha. Scientific correctness is tested numerically (tests/test_science.py): shaded areas equal their integrals, Riemann rectangles their sum, drawn curves their function (including sin 30x), and the Gibbs peak its theoretical value. On PyPI and the MCP Registry (io.github.FredMichel/chalkcast). Vision-based intent verification is next (see docs/SPEC.md).
MIT.