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)
Invoke a Watson Orchestrate agent via MCP. Configure with WO_AGENT_ID.
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。
WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, WO_AGENT_ID「秘密」と表示された値は、あなたのアカウントの鍵です。絶対に人に教えたり、チャットに貼り付けたりしないでください。
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": {
"wxo-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "your-value"
}
}
}
}ターミナルでこれを実行します
claude mcp add wxo-agent --env WO_API_KEY=your-value --env WO_INSTANCE_URL=your-value --env WO_AGENT_ID=your-value -- npx -y wxo-agent-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": {
"wxo-agent": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "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": {
"wxo-agent": {
"type": "stdio",
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"wxo-agent-mcp"
],
"env": {
"WO_API_KEY": "your-value",
"WO_INSTANCE_URL": "your-value",
"WO_AGENT_ID": "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。
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8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 markusvankempen 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。
入力が必要なもの:WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, WO_AGENT_ID
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(1.0.8)がレジストリに届いたのは9 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, Compose Preview Catalogs
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:↓ 週あたりのダウンロードi★ 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.
Browse, inspect and render Jetpack Compose Material 3 and Wear component catalogs.
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。
Simple MCP (Model Context Protocol) server that invokes a single Watson Orchestrate agent remotely. The agent is defined once via environment variables or MCP config.
Use this when you want a lightweight MCP that only chats with one agent—no tool management, no agent listing, no flows. Just invoke_agent(message) and get_agent().
Full documentation: DOCUMENTATION.md (includes screenshots for VS Code and Langflow). Publishing: PUBLISHING.md – npm and MCP Registry procedure.
┌───────────────────────────────────────┐
│ Cursor • VS Code • Langflow • etc. │ │ (MCP clients) │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ stdio / JSON-RPC ▼ ┌───────────────────────────────────────┐ │ wxo-agent-mcp │ │ invoke_agent • get_agent │ └──────────────────┬───────────────────┘ │ HTTP / REST ▼ ┌───────────────────────────────────────┐ │ Watson Orchestrate │ │ agent + tools + LLM │ └───────────────────────────────────────┘
| Tool | Description |
|---|---|
| invoke_agent | Send a message to the configured Watson Orchestrate agent. The agent responds using its tools and LLM. |
| get_agent | Get details of the configured agent (name, description, tools, instructions). |
Set these in .env or your MCP client config (e.g. Cursor mcp.json):
WO_API_KEY=your-ibm-cloud-api-key
WO_INSTANCE_URL=https://your-instance-id.orchestrate.ibm.com WO_AGENT_ID=your-agent-id
npm install
npm run build cp .env.example .env
WO_API_KEY=... WO_INSTANCE_URL=... WO_AGENT_ID=... node dist/index.js
# Default question ("Hello, who are you?")
WO_API_KEY=... WO_INSTANCE_URL=... WO_AGENT_IDs=... npm run test:verify
npm run test:verify -- -ask "What is the weather in Amsterdam?"
Runs get_agent and invoke_agent to confirm connectivity.
wxo-agent-mcp folder in VS Code.npm run build..vscode/mcp.json registers the MCP server as wxo-agent and loads .env.get_agent first.npm run test:verify from the terminal (Ctrl+`).See DOCUMENTATION.md for more prompts and setup.
Question examples: Full list →
| invoke_agent | get_agent |
|---|---|
| What is the weather in Amsterdam? | Use get_agent to show agent details |
| Tell me a dad joke | What tools does my agent have? |
| What time is it in Tokyo? | |
| What can you help me with? |
Langflow: Add an MCP Tools component, choose STDIO, set Command=node, Args=["/path/to/dist/index.js"], and env vars. See DOCUMENTATION.md.
[Add to Cursor](https://cursor.directory/mcp/wxo-agent-mcp) — Opens the Cursor Directory page. After adding, set WO_API_KEY, WO_INSTANCE_URL, and WO_AGENT_ID in Cursor MCP settings.
For [cursor.directory/mcp/new](https://cursor.directory/mcp/new) submission:
| Field | Value |
|---|---|
| Cursor Deep Link | cursor://anysphere.cursor-deeplink/mcp/install?name=WxO%20Agent%20MCP&config=eyJjb21tYW5kIjoibnB4IiwiYXJncyI6WyIteSIsInd4by1hZ2VudC1tY3AiXSwiZW52Ijp7IldPX0FQSV9LRVkiOiJ5b3VyLWFwaS1rZXkiLCJXT19JTlNUQU5DRV9VUkwiOiJodHRwczovL3lvdXItaW5zdGFuY2Uub3JjaGVzdHJhdGUuaWJtLmNvbSIsIldPX0FHRU5UX0lEIjoieW91ci1hZ2VudC1pZCJ9fQ== |
| Install instructions | https://github.com/markusvankempen/wxo-agent-mcp#mcp-client-configuration |
.cursor/mcp.json){
"mcpServers": { "wxo-agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], "env": { "WO_API_KEY": "your-api-key", "WO_INSTANCE_URL": "https://xxx.orchestrate.ibm.com", "WO_AGENT_ID": "your-agent-id" } } } }
.vscode/mcp.json)The server is named wxo-agent. Use envFile to load .env:
{
"servers": { "wxo-agent": { "type": "stdio", "command": "node", "args": ["${workspaceFolder}/dist/index.js"], "envFile": "${workspaceFolder}/.env" } } }
For npx (after publishing), use "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], and add env with your credentials.
Same config as Cursor. Copy examples/antigravity-mcp.json or add to your MCP config:
{
"mcpServers": { "wxo-agent": { "command": "npx", "args": ["-y", "wxo-agent-mcp"], "env": { "WO_API_KEY": "your-api-key", "WO_INSTANCE_URL": "https://xxx.orchestrate.ibm.com", "WO_AGENT_ID": "your-agent-id" } } } }
| wxo-agent-mcp | wxo-builder-mcp-server | |
|---|---|---|
| Purpose | Invoke one agent | Full dev toolkit (tools, agents, connections, flows) |
| Agent | Single WO_AGENT_ID | Multiple agents, WO_AGENT_IDs |
| Tools | invoke_agent, get_agent | 30+ tools (list_skills, deploy_tool, etc.) |
| Use case | Chat with a specific agent | Build and manage Watson Orchestrate resources |
Apache-2.0