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)
AI-callable calculators and engineering models with real formulas. No hallucinated math.
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://www.metamodel.app/api/mcpClaude Desktop → Settings → Developer → Edit Config を開き、claude_desktop_config.json にこれを貼り付けます
{
"mcpServers": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpclaude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-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": {
"metamodel": {
"url": "https://www.metamodel.app/api/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": {
"metamodel": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-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": {
"metamodel": {
"type": "http",
"url": "https://www.metamodel.app/api/mcp"
}
}
}プロジェクトの .vscode/mcp.json に貼り付けます
{
"servers": {
"metamodel": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"metamodel-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://www.metamodel.app/api/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
公開者(joegra2003)がリポジトリの所有者(metamodel-app)ではありません。別の人が登録した可能性があります
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
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0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。
どちらでも使えます。パソコンにインストールしても、クラウド版につないでもかまいません。
GitHubリポジトリの最終更新は–、最新バージョン(1.2.0)がレジストリに届いたのは4 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:★ 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。
An MCP (Model Context Protocol) server that lets AI assistants use MetaModel's formula engine for certified computation. Turn published calculators, pricing tools, and engineering models into AI-callable tools — no hallucinated math.
All tools are read-only. This server fetches published project schemas and runs stateless computations. It never writes, modifies, or stores any data.
No install. Add the URL as a custom connector:
https://www.metamodel.app/api/mcp
claude mcp add --transport http metamodel https://www.metamodel.app/api/mcpWorks on web and mobile; no Node required. The hosted endpoint is stateless, read-only, and rate-limited.
Add to your Claude Desktop config (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json on macOS):
{
"mcpServers": { "metamodel": { "command": "npx", "args": ["-y", "metamodel-mcp"] } } }
claude mcp add metamodel -- npx -y metamodel-mcp
Any MCP-compatible client can connect via stdio:
npx -y metamodel-mcp
metamodel_list_projectsBrowse available calculators and engineering models. Returns project names, descriptions, publish tokens, and model names.
readOnlyHint: truemetamodel_get_schemaDiscover inputs and outputs for a specific project. Returns model names, input parameters (with types, defaults, validation rules), output fields, and formulas.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token (from metamodel_list_projects) |
metamodel_computeRun a computation with input values. Send inputs once — they're auto-routed to the correct model by property name. Outputs from all models are returned, including cross-model cascading.
readOnlyHint: true| Parameter | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
token | string | Yes | Project publish token |
model | string | No | Target a specific model. When omitted, returns all models (recommended). |
inputs | object | No | Input values as key-value pairs. Auto-routed to the correct model. Omitted inputs use defaults. |
Prompt: "What calculators are available on MetaModel?"
Tool call: metamodel_list_projects()
Response (truncated):
{
"projects": [ { "token": "989bc6ae-e4d7-4585-8908-bfd03358043e", "name": "Deck Builder", "description": "Interactive deck builder with code-compliant sizing. Uses LOOKUP tables for beams, frost depths, and railing requirements.", "models": ["deck", "platformModel", "beamsModel", "postsModel", "railingModel", "summaryModel"] }, { "token": "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4", "name": "Building Engineer", "description": "Complete building engineering calculator. Enter room dimensions to auto-size HVAC, electrical, and lighting systems with full cost estimation.", "models": ["room", "hvac", "electrical", "lighting", "costEstimator"] }, { "token": "363c7753-ac4b-4de4-b1e7-e4536cb2f9bb", "name": "Life Expectancy Calculator", "description": "Estimate your life expectancy based on age, sex, and lifestyle factors.", "models": ["basics", "lifestyle", "results"] } ] }
Prompt: "What inputs does the Building Engineer calculator need?"
Tool call: metamodel_get_schema({ token: "fdc5fbef-9d4b-46c3-b72d-1950e03d4bf4" })
Response (truncated):
{
"projectName": "Building Engineer", "models": [ { "name": "room", "title": "Room Dimensions", "inputs": [ { "name": "length", "type": "number", "defaultValue": 35.26 }, { "name": "width", "type": "number", "defaultValue": 60 }, { "name": "height", "type": "number", "defaultValue": 12 } ], "outputs": [ { "name": "floorArea", "formula": "floorArea = length * width" }, { "name": "volume", "formula": "volume = length * width * height" } ] }, { "name": "hvac", "title": "HVAC Sizing", "inputs": [ { "name": "climateZone", "defaultValue": "cold" }, { "name": "btuFactor", "type": "number", "defaultValue": 25 } ], "outputs": [ { "name": "btuRequired", "formula": "btuRequired = volume@room * btuFactor" }, { "name": "tonnage", "formula": "tonnage = btuRequired / 12000" }, { "name": "annualCost", "formula": "annualCost = tonnage * 120" } ] } ] }
Note the cross-model references: volume@room means "use the volume output from the room model." MetaModel handles this cascading automatically.
Prompt: "Size the HVAC, electrical, and lighting for a 50×80 ft room with 14 ft ceilings"
Tool call: metamodel_compute({ token: "fdc5fbef-...", inputs: { length: 50, width: 80, height: 14 } })
Response:
{
"models": { "room": { "outputs": { "floorArea": 4000, "volume": 56000, "wallArea": 3640 } }, "hvac": { "outputs": { "btuRequired": 1400000, "tonnage": 116.7, "annualCost": 14000 } }, "electrical": { "outputs": { "outletsNeeded": 304, "totalAmps": 456, "circuitCount": 23 } }, "lighting": { "outputs": { "totalLumens": 201240, "fixtureCount": 51, "totalWattage": 2040 } }, "costEstimator": { "outputs": { "hvacMaterial": 415917, "electricalMaterial": 18400, "lightingMaterial": 7650, "totalLabor": 89321, "grandTotal": 531288 } } }, "metadata": { "projectName": "Building Engineer", "evaluationMs": 7.1 } }
One API call → room geometry, HVAC sizing, electrical load, lighting design, and full cost estimate. All computed from real formulas in ~7ms, not LLM-generated.
To test against a local MetaModel instance:
# Clone and build
cd packages/mcp-server npm install npm run build
node dist/index.js --url http://localhost:3000
npx @modelcontextprotocol/inspector node dist/index.js --url http://localhost:3000
MetaModel's MCP server is stateless and read-only:
Full privacy policy: https://www.metamodel.app/privacy
MetaModel lets you build calculators, pricing tools, and engineering models with a spreadsheet-like formula language. Describe what you want, AI builds it, publish in seconds. Models become API-callable computation endpoints that any AI assistant can use via this MCP server.
MIT
metamodel_list_projects.metamodel_get_schema first; it returns the exact input names, types, and defaults for the project.inputs as a JSON object ({"width": 12}), not a stringified object. Stringified inputs fail with an "Unknown input" error naming a character index.