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)
Validate, lint, test-run and explain Open Lakehouse Contracts with LakeLogic, from any AI assistant.
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": {
"lakelogic": {
"command": "uvx",
"args": [
"lakelogic-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add lakelogic -- uvx lakelogic-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": {
"lakelogic": {
"command": "uvx",
"args": [
"lakelogic-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": {
"lakelogic": {
"type": "stdio",
"command": "uvx",
"args": [
"lakelogic-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 LakeLogic 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(0.1.4)がレジストリに届いたのは9 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, FactLot
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.
Cited CRE facts and deterministic calculators for agents: rent, CAM, debt sizing, IRR, parcel IDs.
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。
mcp-name: io.github.LakeLogic/lakelogic-mcp
Help AI assistants check and test data contracts locally.
Validate Open Lakehouse Contracts (OLC), find governance gaps, explain rules and generate sample data. Test-run contracts with LakeLogic Core using Polars or DuckDB, then inspect accepted rows, failed rows and the reasons they failed.
Works with MCP-compatible assistants — Claude Code, Claude Desktop, Cursor and others. No LakeLogic account required.
OLC defines the contract. Core executes it. MCP gives your assistant access to those tools.
📖 Documentation: https://mcp.lakelogic.io/
*"Check orders.yaml, explain any findings, generate sample data and test it locally."*
The assistant validates the contract, lints it, explains each finding, writes test data shaped by the contract, runs it, and reports which rows passed and why the others failed — real results from LakeLogic, not plausible-looking YAML.
| Tool | Answers |
|---|---|
validate_contract | Does it match the OLC model? Each error's location and problem |
lint_contract | Does it pass the lint checks? Governance findings, each with its fix |
explain_rule | Why does a lint rule exist? What it checks, why it matters, a failing and a fixed contract |
contract_reference | How is one part of a contract written? (anatomy, quality, materialization, …) |
export_odcs | The contract as an Open Data Contract Standard document |
generate_test_data | Synthetic data shaped by the contract, with a share of rows that deliberately break its rules |
run_contract | How many rows pass, how many fail, and why (Polars or DuckDB, on a local file) |
Details and inputs: Tools. A first run, start to finish: Walkthrough.
All clients need uv on your PATH. Start your assistant in the project that holds your contracts (or pass --root ).
Claude Code — as a plugin:
/plugin marketplace add LakeLogic/lakelogic-mcp
/plugin install lakelogic-mcp@lakelogic-mcp
or directly: claude mcp add lakelogic -- uvx lakelogic-mcp
Cursor: Add to Cursor
Claude Desktop, VS Code and other MCP clients — add to the client's MCP settings:
{
"mcpServers": { "lakelogic": { "command": "uvx", "args": ["lakelogic-mcp", "--root", "/path/to/your/contracts/project"] } } }
It is listed in the official MCP Registry as io.github.LakeLogic/lakelogic-mcp.
uvx downloads the package, as any install does.)_domain.yaml / _system.yaml that lint takes into account, must be inside the project folder. Files a contract itself names (a links: dataset, for example) are read by Core as written.run_contract. Nothing is written to the contract's target.sample: 0 removes only the rows, so test with generated data if a file holds personal or confidential data.More: Safety and privacy.
To work on the server from a checkout, see Development.