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)
Build, run, inspect, and verify finite-element simulations with AgentFEM.
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。
AGENTFEM_MCP_ROOTS, AGENTFEM_COMMAND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": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add agentfem --env AGENTFEM_MCP_ROOTS=your-value --env AGENTFEM_COMMAND=your-value -- uvx agentfem-mcp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": {
"agentfem": {
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "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": {
"agentfem": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"agentfem-mcp"
],
"env": {
"AGENTFEM_MCP_ROOTS": "your-value",
"AGENTFEM_COMMAND": "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。
AGENTFEM_MCP_ROOTS envAGENTFEM_COMMAND 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 haoming-luo 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Python (uv)も必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Asset Notation
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.
Read and maintain an Asset Notation file on disk: net worth, holdings, valuations, CSV import.
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。
One finite-element platform. Any compatible agent. Evidence intact.
AgentFEM MCP gives Codex, Claude, and other MCP-compatible agents a small, stable tool surface for building and running inspectable finite-element projects. AgentFEM remains the deterministic scientific engine; the agent interprets intent and explains evidence.
Install from PyPI · Discover in the official MCP Registry · Read the AgentFEM agent guide
Already using an AI assistant in the terminal? You can use AgentFEM directly through its CLI. Choose between CLI, MCP, and skills →
For a supported desktop client on macOS or Linux, download the tiny AgentFEM-0.1.0.mcpb connection bundle from the 0.1.0 release. It installs only the interface; the AgentFEM scientific runtime remains the single source of solver capabilities, upgrades, and results.
It exposes seven tools—not hundreds of solver internals:
| Tool | Purpose |
|---|---|
describe_system | Inspect the installed runtime and a compact capability map |
create_project | Start from a version-matched AgentFEM template |
validate_project | Report process success and scientific acceptance separately |
inspect_project | Read project and recent-run identity |
submit_run | Launch an isolated serial or MPI process |
get_run_status | Observe a durable background job |
get_result_summary | Read a compact result and trust state; request full evidence only when needed |
Want to see the underlying workflow before installing?
AgentFEM must already be installed. With uvx, Codex needs one command and the adapter remains isolated from the numerical environment:
codex mcp add agentfem \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Or install the lightweight adapter in the active environment:
python -m pip install agentfem-mcp
The 0.1.0 lifecycle is acceptance-tested with the public AgentFEM 0.3.3 CLI contracts and the current 0.3.7 development line.
Give your agent a project root, not your whole home directory.
Codex officially supports local stdio MCP servers. Confirm the connection with codex mcp list, then begin with:
Use AgentFEM to create, validate, run, verify, and briefly explain a 2D
cantilever. Keep the project and result paths visible.
On macOS or Linux, open the release's .mcpb file in a supporting desktop client and choose the one project folder the connection may access. AgentFEM must already be installed. Windows support currently uses the explicit WSL2 configuration from the AgentFEM guide rather than claiming a native bridge.
Claude Code:
claude mcp add agentfem --scope user \
--env AGENTFEM_MCP_ROOTS=/absolute/path/to/AgentFEMProjects \ -- uvx --from agentfem-mcp agentfem-mcp
Claude Desktop configuration:
{
"mcpServers": { "agentfem": { "command": "agentfem-mcp", "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "/absolute/path/to/AgentFEMProjects" } } } }
If a desktop app cannot see the activated conda environment, set AGENTFEM_COMMAND to the absolute agentfem executable. The official macOS runtime, AgentFEM WSL2 runtime, and common agentfem-env/fenicsx-env layouts are also detected automatically.
VS Code can place the same local server in .vscode/mcp.json:
{
"servers": { "agentfem": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["--from", "agentfem-mcp", "agentfem-mcp"], "env": { "AGENTFEM_MCP_ROOTS": "${workspaceFolder}" } } } }
The server is model-neutral. A DeepSeek or other model can use it through any host that implements local MCP tools. ChatGPT connectors require a public HTTPS server; AgentFEM will add that route only with a real authenticated compute and artifact boundary, rather than silently uploading local models through this adapter.
The repository's minimal, unprivileged Dockerfile exists for MCP directory startup and tool-introspection checks. It intentionally contains the public MCP adapter, not a second AgentFEM solver distribution. Real simulations should use the installed AgentFEM runtime and an explicit local project root.
This repository contains a portable AgentFEM workflow skill and a local Codex marketplace under .agents/plugins/. It combines scientific operating guidance with the same MCP server; it does not create a second solver interface.
AI agent
│ seven typed MCP tools ▼ AgentFEM MCP ── process + path boundary │ versioned JSON contracts ▼ AgentFEM CLI → Study → Model → Step → SimulationResult ▼ FEniCSx / PETSc / MPI
completed, verified, and validated remain different scientific states.| Variable | Meaning |
|---|---|
AGENTFEM_MCP_ROOTS | Approved project roots separated by the platform path separator |
AGENTFEM_COMMAND | Absolute path to a specific agentfem executable |
With no root configured, the server restricts access to its working directory. The default maximum is 16 MPI ranks and can only be changed by the server operator, not by an agent tool call.
python -m pip install -e '.[test]'
ruff check . pytest python -m build
See SECURITY.md for the trust boundary and CONTRIBUTING.md for contribution expectations. The first release evidence records protocol, package, and real-solver acceptance separately.
AgentFEM MCP is Apache-2.0 licensed and maintained as an official companion to AgentFEM.