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)
Real-time Firestore schema context for AI coding agents. Stop hallucinating field names.
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": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-mcp"
]
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add lintbase -- npx -y lintbase-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": {
"lintbase": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-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": {
"lintbase": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"lintbase-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6日にチェック
公開者(Madia333)がリポジトリの所有者(lintbase)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
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。
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(0.1.3)がレジストリに届いたのは8 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Node.jsも必要です。
同じカテゴリには:Spec Driven Development, Remote Desktop Commander, Recta
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.
Cheaper cross-chain stablecoin routes for AI agents; 5 % of the verified saving, nothing if none.
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。
Give your AI coding agent real-time Firestore schema context — so it stops hallucinating field names.
When you ask Cursor, Claude, or Windsurf to write Firestore code, it guesses your schema.
// What your AI writes:
await db.collection('users').doc(id).update({ name: value });
// What's actually in your DB: { displayName, uid, email, createdAt, plan } ← no "name" field
The result: silent bugs, runtime crashes, and schema drift baked in by your AI assistant.
lintbase-mcp is a Model Context Protocol server that connects your AI agent directly to your Firestore database. Before writing any code, the agent checks what's actually there.
You: "Add a subscription status field to users"
Agent → lintbase_get_schema({ collection: "users" }) ← { uid, email, createdAt, plan, displayName }
Agent: "I can see users has uid, email, createdAt, plan, displayName. I'll add subscriptionStatus as a string field alongside plan..."
No hallucinations. No drift. Ground-truth schema, every time.
| Tool | What it does |
|---|---|
lintbase_scan | Full database audit — schema drift, security issues, performance problems, cost leaks. Returns a structured report with a 0–100 risk score. |
lintbase_get_schema | Returns real field names, types, and presence rates for one or all collections. Use before writing any DB code. |
lintbase_get_issues | Returns filtered issues. Ask targeted questions: *"any errors in users?"*, *"all security issues?"*, *"schema drift only?"* |
Install the LintBase Agent Skill into any project so your AI agent automatically uses LintBase before writing Firestore code — no prompting required:
npx -p lintbase-mcp lintbase-mcp-install-skill
This copies a SKILL.md file into .agent/skills/lintbase/ in your project. Cursor, Claude Code, Gemini CLI, and other MCP-compatible agents read this file on startup and follow its instructions automatically.
Same format as the Firebase official Agent Skills. ✅
You'll need a Firebase service account JSON key for your project.
Add to .cursor/mcp.json in your project root:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Then in your conversation:
"Check my Firestore schema before writing this code. Key is at ./service-account.json"
Add to ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Restart Claude Desktop and start a new conversation.
Add to your Windsurf MCP config:
{
"mcpServers": { "lintbase": { "command": "npx", "args": ["-y", "lintbase-mcp"] } } }
Once connected, your AI agent has three tools available. You can trigger them naturally in conversation or the agent will use them automatically when relevant.
"What fields are in the users collection?"
→ lintbase_get_schema({ keyPath: "./sa.json", collection: "users" })
Returns:
## users (50 docs sampled)
| Field | Type | Presence | Stable |
|---|---|---|---|
| uid | string | 100% | ✅ |
| string | 100% | ✅ | |
| createdAt | timestamp | 100% | ✅ |
| plan | string | 95% | ✅ |
| displayName | string | 62% | ⚠️ ← mark as optional |
"Run a full LintBase scan before I start this refactor"
→ lintbase_scan({ keyPath: "./sa.json", sampleSize: 100 })
Returns: Complete report with risk score, all issues across 4 analyzers (schema drift, security, performance, cost).
"Any blocking errors I should know about?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", severity: "error" })
"Are there any security problems with my database?"
→ lintbase_get_issues({ keyPath: "./sa.json", rule: "security/" })
stdio process spawned by your IDElintbase_get_issues| Filter | Values | Example |
|---|---|---|
severity | error, warning, info | Only blocking errors |
collection | any collection name | Only issues in users |
rule | rule prefix | schema/, security/, perf/, cost/ |
| Rule | Analyzer | What it catches |
|---|---|---|
schema/field-type-mismatch | Schema | Same field holds multiple types across documents |
schema/sparse-field | Schema | Field missing from >40% of documents |
schema/high-field-variance | Schema | Wildly different field counts between documents |
security/sensitive-collection | Security | Collection name suggests unprotected PII |
security/field-contains-secret | Security | Field name suggests stored secrets/tokens |
security/debug-data-in-production | Security | Debug/test collections left in production |
perf/excessive-nesting | Performance | Documents nested >5 levels deep |
perf/document-too-large | Performance | Documents approaching Firestore's 1MB limit |
cost/large-avg-document | Cost | Average document size driving up bandwidth costs |
cost/logging-sink | Cost | Collection used as an unbounded write sink |
npx lintbase scan firestore --key ./sa.json for a full terminal report.MIT © Mamadou Dia