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)
Cited structure of Java/Spring/Angular codebases: dependencies, tables, endpoints, hotspots.
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": {
"stratigraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"stratigraph",
"mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add stratigraph -- npx -y stratigraph 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": {
"stratigraph": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"stratigraph",
"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": {
"stratigraph": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"stratigraph",
"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。
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 imashishsharma 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(2.2.1)がレジストリに届いたのは6 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Zendesk
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.
Zendesk MCP Pack — tickets, users, organizations via OAuth.
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。
Upgrade Spring Boot with your tests as the judge, and map large Java, Spring and Angular codebases with every claim cited.
Website: https://imashishsharma.github.io/stratigraph/ · open source, runs locally
npx stratigraph upgrade plan --to 3.5 # read-only: what will break, with file:line citations
npx stratigraph upgrade run --to 3.5 --ai claude-code
OpenRewrite's recipe does most of an upgrade. The upgrade agent handles what it leaves broken, on Maven and Gradle builds alike.
upgrade-report.md with the evidence and the options.| Benchmark (details) | OpenRewrite alone | stratigraph |
|---|---|---|
| 10 public Spring Boot apps: every previously passing test still passes, no human edits | 0 / 10 | 5 / 10 (+2 stopped at a real decision) |
| 9 apps it had never seen (details) | — | 8 / 9 |
| Gradle: realworld-example-app, JHipster 7.9 (details) | — | 68/68 parity; JHipster stopped at 1 error (needs JHipster 8) |
| Time and AI cost per app | — | 1–14 min, $0–2.54 |
Tried it? Tell us what you upgraded, and what it got wrong, in Discussions. Upgrading a fleet of Boot 2.x services? Become a design partner and run it on real code with the maintainer.
npx stratigraph scan . # extract, mine git history, analyse, write the report: one command
stratigraph mcp): 13 read-only tools such as what_breaks_if, who_knows and where_is_table_written, for Claude Code, Cursor or any MCP client.Measured on 20 public repositories against hand-labelled ground truth: entity and table recall 100%, endpoint recall 99%, DI edges resolved 95% (scorecard).
Stratigraphy is how archaeologists read a site: layer by layer, deducing the order things happened from what sits on top of what. stratigraph does the same to a large codebase — it reads the source, reads the git history, and reconstructs how the thing came to be shaped the way it is.
Aimed at monoliths and multi-module builds of 100k+ LOC where nobody remembers why things are the way they are. Java, Kotlin and Angular first. It runs on repositories that do not compile, have never had node_modules installed, and use layouts nobody has used since Ant — because those are exactly the repositories nobody remembers.
npm install -g stratigraph # or run every command through: npx stratigraph
cd ~/work # the fact store lands here, not in the repo stratigraph init --repo ../some-monolith # create the fact store stratigraph extract --repo ../some-monolith # parse the source into facts stratigraph history --repo ../some-monolith # mine git: churn, coupling, authors stratigraph analyze --repo ../some-monolith --no-llm # cycles, clusters, hotspots stratigraph report --repo ../some-monolith --out ./arch open ./arch/index.html
TypeScript and Angular analysis works out of the box — the extractor ships in this package and runs on the Node you already have. Java and Kotlin need a JDK 17+ and one more command, stratigraph fetch-extractor, which downloads the extractor jar and verifies it against a checksum pinned in this package. No API key is needed for any of the above: --no-llm is the whole structural report, and a model only ever adds prose on top of it.
stratigraph doctor # says which of these your machine can do right now
Static analysis produces facts. The LLM produces interpretation. The LLM never invents a fact.
Every node and edge comes from a parser, from git log, or from a build file. Every claim in a generated report carries a provenance reference — a file and line, a commit sha, or a fact-table row. When the model wants to assert something it cannot cite, the correct output is "no evidence found".
This is enforced in the schema, not only in prompts: interpretation lives in different tables from facts, edges are marked fact or inferred, and a citation row has a CHECK constraint forcing it to point at something real. See ADR-0002.
The whole pipeline runs with --no-llm and still produces a useful report.
Quality is measured, not asserted (ADR-0035). stratigraph bench runs the whole pipeline over 20 public repositories, each pinned to a commit in bench/corpus.yaml, and scores the output against ground truth labelled without the tool — from each repository's source, build files, migrations and git log — in bench/truth/. Every number below is from bench/scorecard.md, which lists every miss by name.
| Metric | Target | 2.0 |
|---|---|---|
| Non-source files (lockfiles, manifests, tests, generated) in the hotspot top 20 | 0 | 0 |
| Hotspot top-10 overlap with a senior engineer's labelled list | ≥ 60% | 66% (92/138) |
| JPA entity recall, with the physical table name | ≥ 90% | 100% (146/146) |
| Table recall | ≥ 90% | 100% (274/274) |
| HTTP endpoint recall | ≥ 95% | 99% (519/520) |
| Injection edges resolved | ≥ 85% | 95% (215/226) |
| Deployables found as containers / containers that are deployables | 100% | 100% (67/67) / 100% (67/67) |
| File roles matching the labels | ≥ 95% | 96% (535/557) |
| Views rendered without a coverage statement | 0 | 0 |
| Repositories the pipeline completed on | 20/20 | 20/20 |
The corpus spans Spring Boot monoliths and microservices (petclinic and its Kotlin, REST, legacy-XML and Angular variants, JHipster in Maven, Gradle and OAuth2 flavours, eladmin, piggymetrics, killbill, initializr, OpenMRS, nacos, Spring Cloud Gateway, Spring Boot Admin), Apache Dubbo at 4,000 Java files, and two large TypeScript workspaces (bitwarden/clients at 6,400 files, analog). The labels are only as good as their labelling: where a miss turned out to be a label contradicting the source at the pinned commit, the label was corrected and the evidence recorded in the truth file.
Run it yourself:
stratigraph bench --fetch # clones the corpus into ~/.cache/stratigraph/corpus
stratigraph bench --private ../your-repo # aggregates only, nothing that names a file
npm install -g stratigraph
Requires Node 18.18 or newer. Nothing else, until you analyse Java — the Java extractor needs a JDK 17+ available, and tells you so rather than crashing. stratigraph doctor is the honest inventory of what your machine can do:
$ stratigraph doctor
ok stratigraph v1.4.0, fact-store schema v1 ok node v20.11.1 on darwin-arm64 ok git git version 2.50.1 warn java 1.8.0_432 from JAVA_HOME is below JDK 17; the Java extractor will not run (this limits the analyser, not the code it can analyse) warn jvm extractor jar not found — see the README for the two commands that build it ok ts extractor dist/extractors/typescript/main.js (built, no JDK required)
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